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J-GLOBAL ID：202202259173037803   整理番号：22A0464493

構造のための同調液体ダンパのためのメタヒューリスティックベース最適チューニングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A metaheuristic-based optimum tuning approach for tuned liquid dampers for structures

著者 (3件)： Ocak Ayla (Department of Civil Engineering, Istanbul University-Cerrahpasa, Istanbul, Turkey) ,  Bekdas Gebrail (Department of Civil Engineering, Istanbul University-Cerrahpasa, Istanbul, Turkey) ,  Nigdeli Sinan Melih (Department of Civil Engineering, Istanbul University-Cerrahpasa, Istanbul, Turkey)
資料名： Structural Design of Tall and Special Buildings  (Structural Design of Tall and Special Buildings)
巻： 31  号： 3  ページ： e1907  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0692A  ISSN： 1541-7794  CODEN： SDTBEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,インスピレーションとして自然現象を用いたメタヒューリスティック法を用いて,調整液体ダンパ(TLD)の最適化に焦点を当てた。同調質量ダンパ(TMD)と異なり,TLDは,静止で,スロッシングに関与する液体の活性部分である受動液体を含む物体の2つの部分から成る。液体タンクの最良の寸法特性を見つけることによって最適活性及び受動液体の量を最適化するために,2自由度(DOF)モデルを,地震励振下の構造の最大変位を低減することを目的とする最適化で用いた動的解析におけるTLDとして使用した。この目的のために,TLDのために水,油およびグリセリン液体を選択した。TLDパラメータを,Jayaアルゴリズム,花受粉アルゴリズム(FPA),調和探索(HS)アルゴリズム,および教育学習ベース最適化(TLBO)の助けを借りて最適化した。全加速度と最大変位を最適化後に評価した。地震励起下のTLDの性能をTMDと比較した。結果によると,最適化TLDはTMDより優れた性能を持ち,Jayaアルゴリズムは他のアルゴリズムよりもわずかに良い性能を有した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  教育 ,  最適化 ,  励起 ,  学習 ,  *ダンパ ,  加速度 ,  スロッシング ,  地震 ,  発見的方法 ,  励振 ,  受粉 ,  自由度 ,  動的解析
準シソーラス用語： *同調液体ダンパ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 花受粉アルゴリズム ,  調和探索アルゴリズム ,  Jayaアルゴリズム ,  最適化 ,  教育学習に基づく最適化 ,  同調液体ダンパ(TLD)

分類 (1件)： 緩衝器,ばね  (QB01110U)

タイトルに関連する用語 (2件)： 同調液体ダンパ ,  チューニング