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基于能量原理的Park＆Ang损伤模型简化计算方法
被引量：
16
1
作者
杨伟
欧进萍
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2009年第2期159-165,共7页
Park&Ang损伤模型综合考虑了结构最大变形和累积滞回耗能的耦合作用,具有一定的先进性,被国内外研究者广泛采用;但由于该模型中参数的计算困难,尤其涉及结构滞回耗能的计算问题时,该模型的应用受到了一定的限制;文中从能量的关系入...
Park&Ang损伤模型综合考虑了结构最大变形和累积滞回耗能的耦合作用,具有一定的先进性,被国内外研究者广泛采用;但由于该模型中参数的计算困难,尤其涉及结构滞回耗能的计算问题时,该模型的应用受到了一定的限制;文中从能量的关系入手,寻找出结构滞回耗能与结构最大位移的关系,利用该关系可方便求解出结构的滞回耗能,从而为该模型的计算提供了一种简便方法;最后,例题分析证明本文的方法简便可行,计算效率高。
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关键词
损伤模型
能量方程
滞回耗能
最大位移反应
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职称材料
工程输入地震动持时的人工智能预测方法
被引量：
2
2
作者
姚兰
李爽
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期74-81,共8页
为提高结构地震反应分析的计算效率,可以仅将决定结构地震反应大小的地震动强烈震动段作为输入,因此研究对应于强烈震动段的持时预测方法具有意义。本文以地震动截取前后结构最大位移反应保持不变为标准,考虑结构进入塑性时导致的周期...
为提高结构地震反应分析的计算效率,可以仅将决定结构地震反应大小的地震动强烈震动段作为输入,因此研究对应于强烈震动段的持时预测方法具有意义。本文以地震动截取前后结构最大位移反应保持不变为标准,考虑结构进入塑性时导致的周期延长影响、高阶模态影响、估计结构屈服强度时存在不确定性的影响,提出了一种基于深度学习的地震动持时预测方法,该方法可以针对不同周期的结构给出相应的地震动持时预测结果。该深度学习模型以地震动参数和结构参数作为输入特征,对80280个样本进行训练和预测,将该模型用于分析4层结构和16层结构的最大层间位移角,并与广泛使用的工程输入地震动持时确定方法(95%Arias持时和75%Arias持时)所得结果进行比较。结果表明:本文方法和95%Arias持时方法用于4层结构时均表现良好,但用于16层结构时95%Arias持时方法的计算误差明显变大;75%Arias持时用于4层和16层结构时的计算误差均远高于本文方法。基于人工智能的地震动持时预测方法有望实现兼具计算效率高、较小计算误差和较强适用性的优点,是处理工程输入地震动的一种有效方法。
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关键词
地震动持时
时程分析
计算效率
深度学习
最大位移反应
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职称材料
题名
基于能量原理的Park＆Ang损伤模型简化计算方法
被引量：
16
1
作者
杨伟
欧进萍
机构
哈尔滨工业大学深圳研究生院城市与土木工程学科部
大连理工大学土木水利学院
出处
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2009年第2期159-165,共7页
基金
国家973项目课题(2007CB714202)
文摘
Park&Ang损伤模型综合考虑了结构最大变形和累积滞回耗能的耦合作用,具有一定的先进性,被国内外研究者广泛采用;但由于该模型中参数的计算困难,尤其涉及结构滞回耗能的计算问题时,该模型的应用受到了一定的限制;文中从能量的关系入手,寻找出结构滞回耗能与结构最大位移的关系,利用该关系可方便求解出结构的滞回耗能,从而为该模型的计算提供了一种简便方法;最后,例题分析证明本文的方法简便可行,计算效率高。
关键词
损伤模型
能量方程
滞回耗能
最大位移反应
Keywords
damage model
energy function
hysteretic energy
maximum displacement
分类号
TU311 [建筑科学—结构工程]
P315.95 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
工程输入地震动持时的人工智能预测方法
被引量：
2
2
作者
姚兰
李爽
机构
中国地震局地震工程与工程振动重点实验室(中国地震局工程力学研究所)
结构工程灾变与控制教育部重点实验室(哈尔滨工业大学)
土木工程智能防灾减灾工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工业大学)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期74-81,共8页
基金
国家重点研发计划(2017YFC1500604)
中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项(2018D02)
西藏自治区重点研发与转化计划项目(XZ201801-GB-07)。
文摘
为提高结构地震反应分析的计算效率,可以仅将决定结构地震反应大小的地震动强烈震动段作为输入,因此研究对应于强烈震动段的持时预测方法具有意义。本文以地震动截取前后结构最大位移反应保持不变为标准,考虑结构进入塑性时导致的周期延长影响、高阶模态影响、估计结构屈服强度时存在不确定性的影响,提出了一种基于深度学习的地震动持时预测方法,该方法可以针对不同周期的结构给出相应的地震动持时预测结果。该深度学习模型以地震动参数和结构参数作为输入特征,对80280个样本进行训练和预测,将该模型用于分析4层结构和16层结构的最大层间位移角,并与广泛使用的工程输入地震动持时确定方法(95%Arias持时和75%Arias持时)所得结果进行比较。结果表明:本文方法和95%Arias持时方法用于4层结构时均表现良好,但用于16层结构时95%Arias持时方法的计算误差明显变大;75%Arias持时用于4层和16层结构时的计算误差均远高于本文方法。基于人工智能的地震动持时预测方法有望实现兼具计算效率高、较小计算误差和较强适用性的优点,是处理工程输入地震动的一种有效方法。
关键词
地震动持时
时程分析
计算效率
深度学习
最大位移反应
Keywords
ground motion duration
time history analysis
calculation efficiency
deep learning
maximum displacement
分类号
TU375.4 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于能量原理的Park＆Ang损伤模型简化计算方法
杨伟
欧进萍
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2009
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
工程输入地震动持时的人工智能预测方法
姚兰
李爽
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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引证文献
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