Développement de commande à variance minimale et à réseaux de neurones

dc.contributor.authorDjebiri, Mustapha
dc.contributor.otherBoucherit, Mohamed Seghir, Directeur de thèse.
dc.date.accessioned2020-12-23T13:17:35Z
dc.date.available2020-12-23T13:17:35Z
dc.date.issued2000
dc.descriptionMémoire de Magister : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2000fr_FR
dc.description.abstractL'objectif de ce travail est le développement de plusieurs techniques de commande appliquées aux structures de génie civil soumises à une excitation sismique afin de réduire leurs réponses dynamiques. En premier lieu, la modélisation des structures a été abordée et les différents modèles ont été élaborés, ainsi que le modèle de l'excitation sismique utilisée comme perturbation. La commande à variance minimale généralisée (GMV) a été ensuite présentée. Plusieurs approches de commande à base de l'algorithme à GMV sont développées et testées dans la commande des structures. Une stratégie de commande à base de réseaux de neurones a été, par la suite, présentée dans une alternative pour remédier à certains inconvénients de la GMV. La commande à gain programmé destinée aux structures non linéaires a été enfin présentée et appliquée. Les résultats de simulation sur des structures à un seul et à plusieurs degrés de liberté ont démontré l'efficacité des techniques développées.fr_FR
dc.identifier.otherM003300
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/2409
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectCommande à variance minimale généraliséefr_FR
dc.subjectModèle ARMAXfr_FR
dc.subjectRéseaux de neuronesfr_FR
dc.subjectCommande à gain programmé Structurefr_FR
dc.titleDéveloppement de commande à variance minimale et à réseaux de neuronesfr_FR
dc.title.alternativeapplication en dynamique des structuresfr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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