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物理约束型生成对抗网络人工地震动合成方法
1
作者
陈苏
崔澳辉
+3 位作者
丁毅
傅磊
王苏阳
李小军
《地震研究》
北大核心
2026年第1期111-119,共9页
针对重大工程结构抗震分析中地震动记录稀缺,以及传统合成方法在物理真实性和多分量适应性上的瓶颈问题,基于日本KiK-net台站近11万条地震动记录,提出了一种物理经验引导型生成对抗网络算子(GM-WGANO)人工地震动合成方法。该方法利用生...
针对重大工程结构抗震分析中地震动记录稀缺,以及传统合成方法在物理真实性和多分量适应性上的瓶颈问题,基于日本KiK-net台站近11万条地震动记录,提出了一种物理经验引导型生成对抗网络算子(GM-WGANO)人工地震动合成方法。该方法利用生成对抗网络(GANs)框架,引入傅立叶神经算子(FNO)优化网络结构,结合震级、最小断层距、等效剪切波速、滑动机制和断层构造类别5个物理条件变量,从强震动观测数据中学习地震动的时空特征概率分布,并通过对抗训练生成与真实记录统计特性高度一致的三分量人工时程。结果表明:生成时程在时域上具有与真实记录相近的强震动持时、相位分布及峰值加速度特性;傅立叶谱与观测数据的误差均小于±1倍标准差;地震动峰值加速度(PGA)的对数分布均值与观测数据吻合。
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关键词
人工地震动合成
生成对抗网络
傅立叶神经算子
多物理条件约束
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职称材料
题名
物理约束型生成对抗网络人工地震动合成方法
1
作者
陈苏
崔澳辉
丁毅
傅磊
王苏阳
李小军
机构
北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室
中国地震局地球物理研究所
出处
《地震研究》
北大核心
2026年第1期111-119,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFC3007403)
国家自然科学基金(52192675,51878626).
文摘
针对重大工程结构抗震分析中地震动记录稀缺,以及传统合成方法在物理真实性和多分量适应性上的瓶颈问题,基于日本KiK-net台站近11万条地震动记录,提出了一种物理经验引导型生成对抗网络算子(GM-WGANO)人工地震动合成方法。该方法利用生成对抗网络(GANs)框架,引入傅立叶神经算子(FNO)优化网络结构,结合震级、最小断层距、等效剪切波速、滑动机制和断层构造类别5个物理条件变量,从强震动观测数据中学习地震动的时空特征概率分布,并通过对抗训练生成与真实记录统计特性高度一致的三分量人工时程。结果表明:生成时程在时域上具有与真实记录相近的强震动持时、相位分布及峰值加速度特性;傅立叶谱与观测数据的误差均小于±1倍标准差;地震动峰值加速度(PGA)的对数分布均值与观测数据吻合。
关键词
人工地震动合成
生成对抗网络
傅立叶神经算子
多物理条件约束
Keywords
synthetic ground motion generation
generative adversarial networks
Fourier neural operator
multi-physical conditioning
分类号
P315.91 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
物理约束型生成对抗网络人工地震动合成方法
陈苏
崔澳辉
丁毅
傅磊
王苏阳
李小军
《地震研究》
北大核心
2026
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