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국제구조공학회 Smart Structures and Systems, An International Journal Smart Structures and Systems, An International Journal Vol.15 No.4
발행연도
2015.1
수록면
1,139 - 1,158 (20page)

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This paper proposes an efficient system identification method for modeling nonlinear behaviorof civil structures. This method is developed by integrating three different methodologies: principalcomponent analysis (PCA), artificial neural networks, and fuzzy logic theory, hence named PANFIS(PCA-based adaptive neuro-fuzzy inference system). To evaluate this model, a 3-story building equippedwith a magnetorheological (MR) damper subjected to a variety of earthquakes is investigated. To train theinput-output function of the PANFIS model, an artificial earthquake is generated that contains a variety ofcharacteristics of recorded earthquakes. The trained model is also validated using the1940 El-Centro, Kobe,Northridge, and Hachinohe earthquakes. The adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is used as abaseline. It is demonstrated from the training and validation processes that the proposed PANFIS model iseffective in modeling complex behavior of the smart building. It is also shown that the proposed PANFISproduces similar performance with the benchmark ANFIS model with significant reduction ofcomputational loads.

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