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基于机器学习的简支梁式渡槽结构地震响应与易损性分析
1
作者
韦芳芳
林澳庆
+2 位作者
赵有正
王永泉
陈卓然
《河海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期101-108,共8页
为提高渡槽结构地震响应预测的速度和精度,以界河渡槽为研究对象,采用Midas Civil-2021构建有限元模型,在验证有限元模型可靠性的基础上,基于该模型获取样本数据,利用长短期记忆(LSTM)算法和时序转换(TSTF)算法构建机器学习模型来预测...
为提高渡槽结构地震响应预测的速度和精度,以界河渡槽为研究对象,采用Midas Civil-2021构建有限元模型,在验证有限元模型可靠性的基础上,基于该模型获取样本数据,利用长短期记忆(LSTM)算法和时序转换(TSTF)算法构建机器学习模型来预测渡槽非线性地震响应,并通过调整时间窗口大小和采样周期使预测结果达到最佳。对槽墩顶点位移响应的预测结果表明,LSTM模型和TSTF模型平均准确率分别为76.22%和88.30%;与有限元模型的预测速度相比,LSTM模型和TSTF模型分别提升了128.54%和47.90%。对渡槽结构易损性分析结果表明,槽墩的损伤超越概率随着水位上升而逐渐增大。
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关键词
简支梁式渡槽
地震响应预测
机器学习
长短期记忆
算法
时序转换算法
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职称材料
题名
基于机器学习的简支梁式渡槽结构地震响应与易损性分析
1
作者
韦芳芳
林澳庆
赵有正
王永泉
陈卓然
机构
河海大学土木与交通学院
南京工程学院建筑工程学院
出处
《河海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期101-108,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(51608168)。
文摘
为提高渡槽结构地震响应预测的速度和精度,以界河渡槽为研究对象,采用Midas Civil-2021构建有限元模型,在验证有限元模型可靠性的基础上,基于该模型获取样本数据,利用长短期记忆(LSTM)算法和时序转换(TSTF)算法构建机器学习模型来预测渡槽非线性地震响应,并通过调整时间窗口大小和采样周期使预测结果达到最佳。对槽墩顶点位移响应的预测结果表明,LSTM模型和TSTF模型平均准确率分别为76.22%和88.30%;与有限元模型的预测速度相比,LSTM模型和TSTF模型分别提升了128.54%和47.90%。对渡槽结构易损性分析结果表明,槽墩的损伤超越概率随着水位上升而逐渐增大。
关键词
简支梁式渡槽
地震响应预测
机器学习
长短期记忆
算法
时序转换算法
Keywords
simply supported beam aqueduct
seismic response prediction
machine learning
long short-term memory algorithm
time series transformation algorithm
分类号
V672.3 [航空宇航科学技术]
TU352.1 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
基于机器学习的简支梁式渡槽结构地震响应与易损性分析
韦芳芳
林澳庆
赵有正
王永泉
陈卓然
《河海大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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