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資訊內(nèi)容

研究亮點

基于降維和聚類的高效地震易損性分析方法

發(fā)布時間： 2023-01-09 點擊數(shù)量：9809

研究背景：

結(jié)構(gòu)地震易損性評估是基于性態(tài)的抗震設(shè)計和基于性能地震工程（Performance-Based Earthquake Engineering, PBEE）的重要內(nèi)容。基于增量動力分析（IDA）的易損性評估需要對多條地震動記錄進行多次調(diào)幅，計算效率較低。已有的高效地震易損性分析方法無法兼顧計算效率與精度。如何準(zhǔn)確高效評估結(jié)構(gòu)地震易損性是研究熱點。

創(chuàng)新點：

基于降維和聚類技術(shù)提出了一種高效地震易損性分析方法（圖1）。該方法通過降維和聚類技術(shù)從原始地震動中選取少量代表性地震動進行易損性分析，使得兩者易損性曲線接近，從而實現(xiàn)準(zhǔn)確高效的結(jié)構(gòu)地震易損性評估。基于大量單自由度體系的易損性分析結(jié)果，研究了本征維數(shù)（圖2）和收斂誤差（圖3）對所提方法的影響。通過對兩棟抗彎鋼框架進行易損性分析（圖4），檢驗了所提方法的有效性。

研究結(jié)果：

對輸入特征不進行降維時，所提的高效地震易損性分析方法會過早收斂，導(dǎo)致計算精度降低；當(dāng)用于所提的高效地震易損性分析方法時，核主成分分析（KPCA）和局部線性嵌入（LLE）技術(shù)相比較于其他降維技術(shù)有明顯的優(yōu)勢；采用所提方法進行結(jié)構(gòu)地震易損性分析，在不損失計算精度的同時計算效率可以提升將近一倍。

該成果發(fā)表在地震工程國際期刊《Earthquake Engineering and Structural Dynamics》（Jinjun Hu*, Bali Liu*, Lili Xie. An unsupervised machine learning based ground motion selection method for computationally efficient estimation of seismic fragility. Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 2022. DOI: 10.1002/eqe.3793）（IF：4.060，*通訊作者）

圖1 方法實現(xiàn)流程圖

圖2 本征維數(shù)的影響

圖3 收斂誤差的影響

圖4 有效性驗證

《海嘯危險性理論分析與實踐》專著出版

面向多頻地震結(jié)構(gòu)動力響應(yīng)的硬約束與譜增強物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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