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题名基于K近邻算法的钢筋混凝土柱地震破坏模式判别方法
被引量：2
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作者
杨程
颜海泉
董正方
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机构
河南大学土木建筑学院
上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第25期10910-10917,共8页
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基金
河南自然科学基金(222300420415)。
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文摘
钢筋混凝土(reinforced concrete, RC)柱在地震力的作用下会发生不同的破坏模式,不同的破坏模式会有不同的损伤特点。所以,有必要针对不同地震破坏模式提出有效的判别方法。首先基于合成少数过采样技术(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE)算法使数据样本达到均衡,其次根据编辑近邻(edited nearest neighbours, ENN)算法,筛选了判别弯曲破坏和非弯曲破坏、弯剪破坏和剪切破坏的最佳参数;再次通过TomekLinks算法合理剔除噪声样本重构均衡数据,最后基于K-近邻(K-nearest neighbor, KNN)算法建立了两阶段KNN模型,达到了准确判别RC柱地震破坏模式的目的,并通过与传统KNN模型、传统经验方法进行对比分析,验证了模型的优异性。研究结果表明:该方法通过选取筛选最佳参数,在提高判别准确率的同时简化了传统机器学习判别模型;所提出的两阶段KNN模型对3种破坏模式的判别准确率均可达90%以上;比传统KNN模型及传统经验法弯剪破坏模式的判别准确率有较大提升,对于弯曲破坏模式和剪切破坏模式的判别准确率也有一定程度提升;比传统KNN模型整体高10%左右,比传统经验判别方法整体高20%左右。
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关键词
地震工程
钢筋混凝土柱
破坏模式判别
KNN算法
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Keywords
earthquake engineering
reinforced concrete column
failure mode classification
KNN algorithm
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分类号
TU375.3
[建筑科学—结构工程]
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