結構控制研究──深度學習應用於振動台之加速度控制

隨設備的複雜度越來越高，難以單純透過模擬的方式得知設備確切的耐震程度，因此可透過地震模擬振動台重現加速度歷時直接驗證測試物耐震程度，但因試體與振動台之間的易產生互致作用，導致振動台難以控制而造成無法重現加速度歷時，為解決此問題，眾多學者利用單軸振動台試驗進行研究，提出新的控制方法與理論，但至目前為止仍有許多的進步空間，又因深度學習隨著影像處理蓬勃發展，因此期望可藉由深度學習發展新的控制方法，利用此高度的非線性模型模擬振動台行為，增進重現加速度歷時的精度。