【摘 要】
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结构在强震作用下存在倒塌风险,易造成重大的人员伤亡和经济损失。为减小地震灾害风险,提高城乡综合防灾能力,应对区域建筑群开展地震损伤评估。弹塑性时程分析方法是震损评估的重要手段,虽可较准确地计算结构的地震响应,但计算效率低。为提高计算效率,近几年来国内外学者通过引入深度学习等数据驱动算法,针对特定的单体结构实现时程响应的快速预测,但未能拓展至区域建筑群。为此,本文选取具有代表性的地震动和结构模型作为
【基金项目】
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广东省基础与应用基础研究基金委员会（2020A1515010739）； 广州市科学技术局（202103000038）；
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结构在强震作用下存在倒塌风险,易造成重大的人员伤亡和经济损失。为减小地震灾害风险,提高城乡综合防灾能力,应对区域建筑群开展地震损伤评估。弹塑性时程分析方法是震损评估的重要手段,虽可较准确地计算结构的地震响应,但计算效率低。为提高计算效率,近几年来国内外学者通过引入深度学习等数据驱动算法,针对特定的单体结构实现时程响应的快速预测,但未能拓展至区域建筑群。为此,本文选取具有代表性的地震动和结构模型作为样本,建立可考虑结构关键参数的时程数据库,搭建能融合结构关键参数和时间序列数据的深度学习模型,实现对RC框架结构群在任意地震动作用下弹塑性时程响应的快速预测。本文的主要研究内容和成果如下:（1）通过对时程响应预测的可行性研究确定区域结构时程响应预测模型的整体架构。基于循环神经网络与结构动力学的基本原理,利用单自由度结构验证多结构时程响应预测的可行性。初步建立用于区域结构时程响应预测的深度学习模型（DLM-RBT）整体架构,该架构可实现结构关键参数与时间序列数据的融合,并对完整的结构时程响应进行建模。（2）基于时间序列聚类确定地震动子集。利用分层抽样思想抽取地震动,并对比基于地震动参数的特征聚类（FC）和基于弹性加速度反应谱的时间序列聚类（TSC）两种聚类方法的集群划分效果。由于TSC具有更优的聚类性能,选其作为地震动选取中的聚类模型,确定了用于后续训练的103条地震动数据子集。（3）基于改进层本构模型（E-MDOF）构建结构时程数据库。为兼顾结构弹塑性时程分析计算效率和计算精度,基于真实结构有限元分析结果,提出改进层本构模型（EMDOF）,并分析该模型对模拟真实结构时程响应的误差。以长、宽、高作为关键结构参数,选定72个具有代表性的RC框架结构样本进行动力弹塑性时程分析,构建具有7416组响应样本的时程数据库。（4）以DLM-RBT模型为整体架构,完成结构群时程响应预测模型的搭建与评估。提出改进的序列到序列模型（MS2S）作为最优网络结构,对DLM-RBT架构中的两个子模型TS-1、TS-2分别展开训练与子序列预测评估。串联训练好的TS-1与TS-2构建最终的时程响应预测模型,并对126个结构实例进行时程响应预测,峰值点误差均值为17.80%,皮尔森相关性系数均值为0.61,表明所提出深度学习模型的预测效果良好,泛化能力较强,实现了对RC框架结构群在不同地震动作用下时程响应的快速预测。
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