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题名基于TCN的区域RC框架结构地震损伤评估
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作者
李一民
康帅
董正方
殷琳
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机构
河南大学
宁波工程学院
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出处
《震灾防御技术》
CSCD
北大核心
2024年第4期698-705,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51978634)
河南省自然科学基金(222300420415)。
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文摘
为准确评估区域RC框架结构震后损伤状态,提出了基于时序卷积神经网络(Temporal Convolutional Neural Networks,TCN)模型的结构地震损伤评估方法。首先选取几何参数中的结构高度、x向跨度和设计参数中的抗震设防烈度、场地类别作为结构特征参数,设计了48个RC框架结构模型;然后用OpenSees软件计算结构在地震过程中的加速度响应数据,采用最大层间位移角作为结构损伤指标,并建立结构损伤指标与加速度响应数据之间的映射关系,以此得到震损数据集;最后通过建立基于TCN模型的区域RC框架结构震损评估模型,利用贝叶斯优化算法找出模型中的最优参数组合,分析了TCN模型的损伤评估准确率、计算资源及在噪声作用下的泛化能力。研究结果表明,TCN模型损伤评估准确率高达86.6%,评估效果优于CNN-LSTM模型,且具有更少的参数量,在噪声作用下也有较好的鲁棒性。
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关键词
区域rc框架结构
地震响应
损伤评估
时序卷积神经网络
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Keywords
Regional rc frame structure
Seismic response
Damage assessment
Temporal convolutional neural network
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分类号
TU352.1
[建筑科学—结构工程]
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