张小明
前端开发工程师
基于长周期地震动响应的基础隔震结构半主动控制研究
本文提出了一种基于多层神经网络响应评估器的半主动控制方法，用于控制受长周期地震动影响的基础隔震结构。该方法通过输入隔震层位移和各层绝对加速度，输出油阻尼器的切换信号，实现阻尼系数的实时调节。文中使用遗传算法优化神经网络参数，并引入油阻尼器能量吸收作为评价函数的一部分，以抑制阻尼器发热。通过仿真分析，验证了该方法能有效降低隔震层位移与上部结构加速度之间的权衡关系，同时减少阻尼器切换次数，适用于关东、南海、东海等不同长周期地震动。
以下为论文核心内容的代码复现，包括建模、神经网络控制器设计、遗传算法优化、仿真与响应分析等步骤。代码基于Python实现，使用NumPy、SciPy、Matplotlib等库。
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