Design of a Two-Layer Adaptive Gain Scheduling Type-II Fuzzy Logic Controller for Improved Seismic Resilience in Multistory Structures
محل انتشار: مجله سیستم های فازی، دوره: 23، شماره: 3
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 7
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFS-23-3_003
تاریخ نمایه سازی: 1 تیر 1405
چکیده مقاله:
This study introduces a novel Two-Layer Type-II Adaptive Fuzzy Logic Controller (۲LT۲-FLC) to enhance seismic resilience in structural engineering. The innovative dual-layer approach integrates an inner adaptive fuzzy layer, which dynamically adjusts input scaling gains in real-time based on the instantaneous range of structural response, with a core fuzzy layer that employs interpretable IF-THEN rules to compute control forces. This design overcomes the limitations of controllers with static parameters by providing continuous self-adaptation to varying seismic excitation levels. The controller's performance was evaluated on a nonlinear four-story steel frame benchmark model, with parameters validated against established structural dynamics literature, under historical earthquake records (Kobe and Northridge). The proposed ۲LT۲-FLC significantly reduced peak inter-story drift—by ۵۰.۱۸% on the second floor and ۴۷.۶۹% on the fourth floor during the Kobe earthquake—outperforming both Type-II Fuzzy-PID and ANFIS-PID controllers. The controller operates with an average computation time of approximately ۰.۲ milliseconds per time step, confirming its suitability for real-time applications. By simplifying real-time adaptation for nonlinear systems, the ۲LT۲-FLC ensures robust, interpretable, and computationally efficient control, presenting a significant advancement for practical seismic mitigation.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Reza Kamali Ardakani
Faculty of Automation Engineering, University of Bologna, Italy, Bologna
Sajjad Rezvani Khaledi
Faculty of Bioinformatics, University of Bologna, Italy, Bologna
Mahdi Pourgholi
Faculty of Electrical Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :