張國鎮臺灣大學：土木工程學研究所高華旋Kao, Hwa-HsuanHwa-HsuanKao2007-11-252018-07-092007-11-252018-07-092005http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/50145近年來人工智慧蓬勃發展，例如：類神經網路、模糊理論以及基因演算法。其中基因演算法是由進化論中所提出的「物競天擇，適者生存」之觀念發展而來，近年來已廣泛應用在各個領域上，也包含應用在控制領域。 有鑑於基因演算法在最佳化領域之獨特優點，本研究將其應用於結構主動控制理論，利用基因演算法作為最佳化之工具，來搜尋計算控制力所需的回饋增益矩陣，以降低結構在地震作用下所產生的反應；並且改變一般主動控制之回饋資料，改善主動控制系統之裝置設備，進行試驗研究來驗證理論之可行性，使主動控制系統更適於實際工程應用。The development of Artificial Intelligence is growing rapidly in recent years, such as Neural Networks, Fuzzy Logic and Genetic Algorithm. Genetic Algorithm, derived from Evolutionism, has been applied effectively and significantly as an optimized search technique in various fields, including in the field of control design. According to the unique characteristics of the optimization of Genetic Algorithm, this research, combined with the Genetic Algorithm and active-control theory, used the optimization of the Genetic Algorithm to get the feedback-gain matrix and then calculate the control force. The control method which uses Genetic Algorithm is proposed to reduce the responses of a structure under seismic excitation. We tried to change the feedback information, improve the equipments of active-control system and proceed with experimentation to test and verify the practicability of the active-control theory in order to deem the active-control system suitable for the application of practical construction projects.誌謝……………………………………………………………………一 摘要……………………………………………………………………三 ABSTRACT………………………………………………………………四 目錄……………………………………………………………………五 表目錄…………………………………………………………………八 圖目錄…………………………………………………………………九 第一章　導論…………………………………………………………1 1.1　研究動機與目的…………………………………………………1 1.2　文獻回顧…………………………………………………………2 1.3　內文構架…………………………………………………………3 第二章　主動控制理論…………………………………………………5 2.1　前言……………………………………………………………5 2.2 控制律…………………………………………………………6 2.3　狀態空間系統…………………………………………………8 2.4　離散時間系統…………………………………………………9 2.5　離散時間系統之最佳控制…………………………………..12 第三章　基因演算法理論………………………………………….17 3.1　前言…………………………………………………………..17 3.2　基因演算法概述…………………………………………....18 3.3　基因演算法流程……………………………………………..18 3.4　基因演算法之程式應用……………………………………..23 第四章　理論分析與數值模擬……………………………………29 4.1　前言…………………………………………………………..29 4.2　結構模型與系統識別………………………………………..29 　　4.2.1　遞迴式最小平方法…………………………………...30 4.3　應用基因演算法之主動控制律……………………………..34 4.4　數值模擬……………………………………………………..37 　　4.4.1　適存度函數…………………………………………...37 　　4.4.2　訓練樣本……………………………………………...39 　　4.4.3　基因演算法之參數設定……………………………...39 4.5　理論分析結果與比較………………………………………..40 第五章　實驗設備佈置與測試結果…………………………………71 5.1　前言…………………………………………………………..71 5.2　試體與儀器配置……………………………………………..72 　　5.2.1　實驗之結構試體……………………………………...72 　　5.2.2　擾動元件……………………………………………...73 　　5.2.3　感應元件……………………………………...………74 　　5.2.4　施力元件……………………………………………...76 　　5.2.5　控制元件……………………………………………...76 5.3　地震歷時資料………………………………………………..77 5.4　實驗流程與測試結果之比較分析…………………………..77 5.5　實驗檢討……………………………………………………..79 5.6　理論分析與實驗測試結果比較……………………………..80 第六章　結論與展望………………………………………………129 6.1　結論…………………………………………………………129 6.2　未來展望……………………………………………………130 參考文獻…………………………………………………………….132en-US主動控制結構控制基因演算法人工智慧active controlStructural Active ControlGenetic AlgorithmArtificial Intelligencethesis