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相似文献
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1.
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   

2.
利用灰关联识别方法分析各震害影响因子对土石坝抗震性能的影响程度,并筛选出关联程度大的震害影响因子。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,可得出各因子对土石坝抗震性能影响程度的大小排序,供实际的工程抗震设计参考,基于BP人工神经网络模型的土石坝的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合。  相似文献   

3.
基于MATLAB神经网络方法的多层砖房震害预测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出利用MATLAB人工神经网络工具箱建立基于贝叶斯正则算法的BP神经网络模型,以地震区多层砖房震害调查数据为因子的震害预测方法.神经网络模型输入震害因子包括建筑的层数、施工质量、房屋整体性等,输出值为建筑物在地震作用下的破坏程度.结果表明,本方法可以对多层砖房的震害样本进行预测并达到较理想的效果.  相似文献   

4.
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   

5.
基于ACCRBF网络的多层砖房震害预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对传统震害预测方法逐栋抽样计算建筑物抗震性能的不足,本文提出了一种基于蚁群聚类径向基(ACCRBF)网络模型的建筑物震害预测方法。依据不同地震动峰值加速度下多层砖房的实际震害资料,对模型进行训练,在模型的输入和输出之间建立映射关系,并利用这种映射关系对未知样本进行分类,实现对多层砖房的震害分析和预测。模型的输入为反映结构的震害影响因子,输出为给定的地震动峰值加速度下结构震害等级。研究表明,基于ACCRBF网络模型的多层砖房震害预测结果与震害实例基本吻合,具有推广应用价值。  相似文献   

6.
现有多层砖房震害预测的方法及其可靠度   总被引:11,自引:4,他引:11  
本文阐述了综合评定现有多层砖房抗震性能、预测其震害的方法。这种方法是建立在总结我国历次破坏性地震中大量多层砖房的震害经验和实测其动力特性的基础上的,它以砖墙体的抗震强度作为主要判据,同时,综合建筑结构各部件的作用和所在场地的影响,在烈度为Ⅵ—Ⅹ度范围内预测震害。震害程度分为六级:基本完好、轻微损坏、中等破坏、严重破坏、部分倒塌和倒平全毁。预测的可靠度,由震害与墙体强度的统计分析中的符合度和条件概率给出,一般是令人满意的。  相似文献   

7.
多层砖房是最常用的结构形式之一,对其进行震害预测尤为重要,选择合适的影响因素是震害预测中最重要的环节之一。本文基于AdaBoost算法对多层砖房震害影响因素进行评估,给出影响因素重要度排序,并将结果与灰色关联分析法进行比较。研究发现结构合理性、地震峰值加速度、砖墙面积率和场地条件对多层砖房震害影响最大,因此在多层砖房震害预测中应优先考虑这4个因素,并在结构设计建造过程中予以足够重视。  相似文献   

8.
应用灰色系统理论,以云南省东川市地震破坏中多层砖房的震害为例,分析计算了多层砖房的震害因子与震害程度的关联度,总结了影响多层砖房震害的主要因素,并对其诸多因素进行了排序。  相似文献   

9.
多层砖房震害预测的人工神经网络方法及实践   总被引:10,自引:2,他引:8  
应用云南省最近几次地震中多层砖房的震害实例,构造了多层砖房震害预测的人工神经网络方法,并利用这些数据进行了网络训练.结果表明:这种方法对已训练数据有很好的适应性,但如果要将之应用于震害预测,则尚需积累大量的震害数据,并进行大量的网络试验工作.  相似文献   

10.
应用简便、可靠的震害预测方法对我国大量存在的砌体结构进行抗震性能评估,是防震减灾工作的重要举措。基于支持向量机(support vector machine, SVM)理论提出了砌体结构震害预测新方法。首先,详细阐述了基于SVM的砌体结构震害预测新方法的基本原理及步骤;其次,确定了砌体结构的震害影响因子及量化值,建立了震害样本数据库及预测模型;最后,将SVM预测结果分别与实际震害结果和BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,基于SVM模型的砌体结构震害预测方法步骤简单。结果可靠,在样本数据有限的情况下相对BP神经网络算法有较大的优势,可以用于砌体结构的震害预测。  相似文献   

11.
粗集神经网络在建筑物震害预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
将粗糙粗集理论和神经网络原理结合起来,建立了基于粗集-神经网络的建筑物震害预测模型.首先运用粗糙集理论,根据原始样本建立决策表进行属性离散化、属性重要性排序、属性约简和分类规则的提取;然后将所提取的关键成分作为神经网络的输入练模型.实例研究表明,基于粗集-神经网络的多层砖房震害预测结果与实际震害基本吻合.该模型简化了神经网络结构,提高了训练速度和分类精度,还能对各因素对房屋震害的影响度进行分析.  相似文献   

12.
详细的建筑结构特征参数是得到合理地震易损性分析结果的基础.本文给出了一种结合已有地震易损性分析成果,在具备有限特征参数的情况下,利用BP神经网络进行单体或群体结构震害等级推演的方法.以陕西省渭南市607栋设防砌体易损性评估结果为样本构建了一个3层BP神经网络模型,并对北京市海淀区近2万栋设防砌体不同地震烈度下的可能破坏...  相似文献   

13.
组合墙结构房屋抗震性能的振动台试验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过三个组合墙模型房屋的振动台试验,分析了组合墙结构体系房屋的动力性能和抗震能力,比较了底一层和底两层框架组合墙房屋和普通组合墙房屋的抗震性能。结果表明,八层组合墙房屋的抗震能力远远超过设计能力,可用于八度地区,底框架组合墙房屋的抗震性能优于普通组合墙房屋,底两层框架组合墙房屋也优于底一层框架组合墙房屋。  相似文献   

14.
结合机器学习算法最新研究进展,提出一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的单体建筑物震害评估方法。以四川地区为例,通过改进遗传算法优化BP神经网络建立评估模型,输出评估区域内不同结构类型单体建筑物在各震害影响因素综合作用下的破坏等级,并通过实际算例分析对模型的有效性进行验证。结果表明,该方法可快速、准确地评估单体建筑物震害情况。  相似文献   

15.
砌体建筑群在地震中往往破坏严重损失巨大,合理评估地震作用对不同种类砌体结构造成破坏的风险变得至关重要。传统基于后验概率的地震危险性分析方法忽略了砌体建筑个体差异性的影响,未深入考虑多种震害因子的耦合作用。本文以华南地区砌体建筑群为例,开发了一种集成概率方法来对城市砌体结构的破坏风险进行建模,考虑建筑年代、层数、使用用途和墙厚四类震害因子的耦合影响,采用(Kolmogorov-Smirnov)K-S检验,在设定地震动参数下选取Gaussian分布、Log-Normal分布、Gumbel分布和Beta分布四种概率分布对该地区砌体建筑物的破坏状态概率分布参数进行拟合。通过均方根误差(Root Mean Square Error)RMSE进行拟合优度评价,最终建立基于Gaussian分布和Log-Normal分布的砌体建筑物破坏联合概率模型。最后,以华南地区三个城市典型砌体建筑物为例进行实例对比验证,将基于本文建立的建筑破坏概率模型推算出的砌体建筑群震害矩阵与基于单体结构分析得到的震害矩阵进行对比,与理论值最大偏差为0.033 3。研究表明:本文构建的集成概率方法能够获得更加合理的城市砌体建筑...  相似文献   

16.
汶川地震中极震区砌体结构教学楼典型震害分析   总被引:2,自引:3,他引:2  
汶川8.0级大地震造成了巨大的损失,大量学校建筑遭受严重破坏,其中大部分是砌体结构教学楼。在此次地震中,极震区北川县擂鼓镇城区内的初中、小学和幼儿园等砌体结构教学楼的破坏极其严重,结构特征和震害现象十分典型。本文详细地介绍了擂鼓镇城区内5栋砌体结构教学楼的结构构造特点和震害现象特征,同时,总结归纳了砌体结构教学楼的典型震害并分析了震害原因;讨论并分析了建筑含墙率、开间大小、高宽比等因素对建筑的抗震能力的影响;通过结构易损性分析方法对教学楼在不同烈度下的破坏状态进行了计算,并与实际震害进行了对比分析;最后,为灾后教学楼的重建工作提出了建议。  相似文献   

17.
Building damage in Dujiangyan during Wenchuan Earthquake   总被引:2,自引:1,他引:1  
A field damage survey of 1,005 buildings damaged by the Wenchuan Earthquake in Dujiangyan City was carried out and the resulting data was analyzed using the statistical method. It is shown that buildings that were seismically designed achieved the desired seismic fortification target; they sustained less damage than the non-seismically designed buildings. Among the seismically designed buildings investigated, RC frame buildings performed the best in terms of seismic resistance. Masonry buildings with a ground story of RC frame structure were the second best, and masonry buildings performed the worst. Considering building height, multistory buildings sustained more severe damage than high-rise buildings and 2- and 3-story buildings. Compared to residential buildings, public buildings, such as schools and hospitals, suffered more severe damage.  相似文献   

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