Control semi-activo de estructuras empleando un algoritmo genético tipo NSGA-II combinado con lógica difusa para administrar fuerzas de control en amortiguadores magnetoreológicos MR

Abstract

Esta tesis presenta una metodología para administrar fuerzas de control en amortiguadores magnetoreológicos (MR-Dampers). Se basa en la programación de un algoritmo genético de clasificación no dominada, (Non-Dominated Genetic Sorting Algorithm-NSGA-II) combinado con lógica difusa (Fuzzy Logic-FL). Se pretende mejorar la capacidad de respuesta de las estructuras cuando éstas se encuentran sometidas a la acción de cargas dinámicas. El NSGA-II ha sido ampliamente utilizado en problemas de optimización multi-objetivo, demostrando ser uno de los algoritmos más eficientes para controlar sistemas dinámicos complejos y altamente no lineales. En este trabajo se desarrollan dos tipos de controladores: el primer controlador FLC-1, se basa en lógica difusa clásica y ha sido programado empleando 49 reglas de inferencia que se obtuvieron mediante un análisis empírico. El segundo controlador FLC-2, fue desarrollado con 20 reglas de inferencia gaussianas y sus parámetros fueron optimizados a través de un GA tipo NSGA-II, combinado con lógica difusa. Los dos controladores se utilizaron en modelos numéricos de estructuras tipo pórtico plano y pórtico tridimensional, bajo la acción de distintas aceleraciones de suelo. Los parámetros de entrada que se emplearon fueron los desplazamientos y velocidades de las edificaciones, mientras que el único parámetro de salida fue el voltaje requerido para generar las fuerzas de control en el amortiguador MR. Los resultados obtenidos demuestran que estos dispositivos mejoran significativamente la función de respuesta de las estructuras. Sin embargo, el controlador FLC-2 presenta mejores índices de desempeño para las respuestas RMS de aceleraciones, RMS de desplazamientos y las derivas máximas de piso. (Texto tomado de la fuente)

This thesis presents a methodology to provide control forces using magnetorheological dampers (MR.) It is based on the programming of a Non-Dominated Genetic Sorting Algorithm (NSGA-II) combined with Fuzzy Logic (FL). The MR dampers improve the response capacity of the structures, when they are subjected to the action of dynamic loads. NSGA-II has been used extensively in multi-objective optimization problems, proving to be one of the most efficient algorithms to control complex and highly nonlinear dynamic systems. In this research two types of controllers were developed: the first controller, called FLC-1 is based on classical fuzzy logic and was programmed using 49 inference rules obtained through an empirical analysis. The second controller, called FLC-2 was developed with 20 Gaussian inference rules. Its parameters were optimized using a GA type NSGA-II, combined with fuzzy logic. The two controllers were used in numerical models of plane frame and 3D frame structures under the action of different ground accelerations. The input parameters used were the displacements and velocities of the buildings, while the only output parameter was the command voltage required to generate the control forces in the MR damper. The results obtained show that these mechanisms significantly improve the response function of the structures. However, the FLC-2 controller presents higher decreases in the RMS accelerations, RMS displacements and maximum floor drifts.