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基于BP神经网络模型的多层砖房震害预测方法 总被引:10,自引:2,他引:8
针对传统的基于地震烈度的建筑物震害预测方法的不足,本文以地震动峰值加速度作为建筑物震害预测的地震动指标,结合几次大地震中多层砖房的震害实例,提出了一种基于BP神经网络模型的建筑物震害预测方法,模型的输入为反映结构抗震性能的各类物理参数,输出为给定地震动峰值加速度下建筑物破坏状态的概率。研究表明:基于BP网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,本文的思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。 相似文献
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基于灰关联与人工神经网络综合评价模型的多层砖房震害预测 总被引:1,自引:0,他引:1
结合几次大地震中多层砖房的实际震害资料,基于灰关联识别方法,解析了各影响因子对多层砖房抗震性能的影响程度。以反映结构抗震性能的各类物理参数作为输入数据,以给定地震动峰值加速度下建筑物破坏状态的概率作为输出数据,采用8-6-5层结构,建立了基于BP人工神经网络的非线性模型,并对震害样本进行了训练。结果表明:利用灰关联分析,可得出各因子对多层砖房抗震性能影响程度的大小排序,有利于实际的工程抗震设计;基于BP人工神经网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,其思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。 相似文献
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本文系统地总结了近几十年来结构地震易损性分析及地震破坏损失预测的发展 ,指出了建筑物地震易损性分析存在的一些重要问题 ,如缺乏震害经验的建筑物地震易损性估计、采用地震动参数进行建筑物地震易损性估计等问题。本文重点研究了理论计算的易损性估计方法 ,给出了对于不同地震动建筑物出现或超越不同状态的概率 ,将多层砖房的理论易损性估计结果同实际震害资料进行了对比 ,并对经正规设计但缺乏震害经验的高层建筑地震易损性进行了估计。另外 ,本文也着重研究了以地震动峰值加速度及反应谱作为地震动输入参数时的结构地震易损性分析方法… 相似文献
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从集集地震看建筑物震害与地震动参数的关系 总被引:5,自引:1,他引:4
本文根据9.21台湾集集大地震中南投县、台中县、台北县和苗栗县的建筑物震害调查资料确定出这4个主要受害地区的平均震害指数,然后义计算出这4个地区的地震动峰值加速度、峰值速度、峰值谱加速度、峰值谱速度、峰值谱位移的平均值。将这些均值分别与平均震害指数进行基于最小二乘法的线性回归,发现峰值速度和震害指数有非常好的相关性,相关系数接近1.0,而峰值加速度与震害指数相关性只有0.8,这说明地震动峰值速度能够体现地震动对脆性结构的破坏势,与以往将不同次地震的记录和资料混淆在一起研究而获得峰值加速度与震害有很好相关性形成了对比。 相似文献
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灰关联与人工神经网络在建筑物震害预测中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
基于灰关联识别方法,解析了各震害影响因子对多层砖房抗震性能的影响程度;并利用BP人工神经网络非线性模型对震害实例样本进行了训练。结果表明:利用灰关联分析,可得出各因子对多层砖房抗震性能影响程度的大小排序,有利于实际的工程抗震设计;基于BP人工神经网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,其思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。 相似文献
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用贝塔分布函数对给定烈度下结构各个破坏等级的概率分布进行了破坏比概率密度的拟合,以地震动峰值作为地震动参数,根据烈度和加速度峰值的对应关系以对数插值方式计算了在任意一个峰值加速度下结构破坏比的倍塔概率密度分布及各个破坏等级的概率,从而使结构易损性的表达方式由烈度-震害等级构成的二维阶跃性易损性矩阵转化为由地震动参数-破坏比概率密度函数或地震动参数-各破坏等级的概率来表达的方式.试算结果表明,这种转化方法是可行的.本文为震害预测和地震经济损失估计提供参考. 相似文献
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建筑物易损性和地震损失与地震加速度谱值的关系(上) 总被引:5,自引:5,他引:5
为与新的地震动参数区划图接轨,克服目前以烈度为依据的震害预测方法中的缺陷,这项研究提出了以地震加速度谱值为输入参数的建筑物易损性分析和地震损失估计方法。这些内容分上、中、下三篇介绍。本文是其中的上篇,介绍了砖砌体结构的易损性分析方法;这一方法可以根据我国2001年颁布的以峰值加速度为参数的新地震区划图给出的加速度和特征周期或根据地区的地震安全性评估给出的反应谱,估计这类结构单体和群体在未来地震中可能发生的震害及可能造成的损失。 相似文献
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本文根据中国抗震规范(TJ11—78)和多次地震的多层砖房震害统计资料,用建筑力学方法推导出估计地震动峰值的公式。结合1988年灵武5.5级地震的多层砖房震害,根据计算的墙体抗震强度系数估算了这次地震的地面峰值加速度为0.158(g),相当于烈度7度半。 相似文献
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为了利用结构地震响应观测数据在震后对结构进行损伤快速评估,本文提出了基于BP传播神经网络多参数预测震后结构损伤程度的方法。本文设计了9个不同设防烈度和层数的钢筋混凝土框架结构,利用OpenSees有限元软件进行了非线性时程分析,并用损伤指数量化了结构损伤程度。利用有限元模拟结果,创建了神经网络的数据集,训练神经网络建立了结构参数与结构损伤指数之间的映射,对比了不同参数组合预测结构损伤水平的能力,提出了最优参数组合。结果表明:此方法预测结构损伤指数准确度高,耗时短,可为建筑工程震后损伤快速评估提供支撑。 相似文献
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多层及高层框架结构地震损伤诊断的神经网络方法 总被引:12,自引:4,他引:12
本文提出了强震后多层及高层框架结构地震损伤诊断的神经网络方法。文中在提出有结点损伤的梁柱有限元刚度矩阵的基础上,建立了有结点损伤框架结构的有限元模型。通过完好结构和有损伤结构的有限元分析,获取二者应变模态差值作为损伤标识量,并输入径向基(RBF)神经网络进行训练,得到了框架结构结点损伤诊断的神经网络系统。数值仿真分析结果表明,此神经网络可以对多层及高层框架结构结点各种程度的损伤做出成功诊断。 相似文献
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