【摘 要】
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为达到区域震损预测方法中评估精度与计算效率的平衡，本文提出了一种基于构件性能的区域RC框架结构地震损伤预测方法。利用基于构件变形的抗震性能评估体系及机器学习算法，构建结构几何特征参数、设计特征参数与结构震损程度之间的非线性关系。对比了8种机器学习算法的评估效果及泛化能力，提出了高效的区域结构震损预测方法。最后，以广州市某住宅区为例，通过无人机技术提取区域结构的几何特征参数，实现了区域RC框架结构震
【机 构】
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华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（52178483）； 广东省自然科学基金项目（2020A1515010739）； 广州市科技计划项目重点研发计划（202103000038）；
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为达到区域震损预测方法中评估精度与计算效率的平衡，本文提出了一种基于构件性能的区域RC框架结构地震损伤预测方法。利用基于构件变形的抗震性能评估体系及机器学习算法，构建结构几何特征参数、设计特征参数与结构震损程度之间的非线性关系。对比了8种机器学习算法的评估效果及泛化能力，提出了高效的区域结构震损预测方法。最后，以广州市某住宅区为例，通过无人机技术提取区域结构的几何特征参数，实现了区域RC框架结构震损预测全过程。结果表明：本文提出的方法能够高效预测区域结构各构件的性能状态分布，并直观呈现区域结构的性能水准。本文为区域RC框架结构的震害预测提供了有效的方法和重要的应用案例。
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