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一种基于卷积神经网络的谱匹配地震动选取方法
被引量：
2
1
作者
赵国臣
徐龙军
+2 位作者
朱兴吉
来庆辉
谢礼立
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2023年第2期235-241,共7页
选取与目标设计谱匹配的地震动记录是建筑结构抗震分析与设计中的重要问题之一。鉴于卷积神经网络在图像识别与分类领域具有突出的性能,本文提出了一种基于卷积神经网络的谱匹配地震动选取方法以考虑反应谱图像的二维特征。首先阐述了...
选取与目标设计谱匹配的地震动记录是建筑结构抗震分析与设计中的重要问题之一。鉴于卷积神经网络在图像识别与分类领域具有突出的性能,本文提出了一种基于卷积神经网络的谱匹配地震动选取方法以考虑反应谱图像的二维特征。首先阐述了通过卷积神经网络进行谱匹配地震动选取的基本原理和训练数据的生成方法,然后讨论了Keras深度学习框架中11个神经网络结构在谱匹配地震动选取中的特性,最后采用Xception和InceptionResNetV2两种性能最优的网络结构从200次地震的11462条地震动水平分量中选取与我国规范设计谱相匹配的数据。研究表明,卷积神经网络能够有效地提取反应谱图像的特征,所选地震动平均反应谱与目标设计谱之间的差异较小。本文的研究工作可为工程实践中选取与目标设计谱匹配的地震动提供方法参考和技术支撑。
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关键词
谱匹配地震动选取
卷积神经网络
加速度设计
谱
抗震规范
时程反应分析
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职称材料
题名
一种基于卷积神经网络的谱匹配地震动选取方法
被引量：
2
1
作者
赵国臣
徐龙军
朱兴吉
来庆辉
谢礼立
机构
江汉大学精细爆破国家重点实验室
哈尔滨工业大学(威海)海洋工程学院
出处
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2023年第2期235-241,共7页
基金
国家自然科学基金(51908169)
国家自然科学基金联合基金项目(U2139207)。
文摘
选取与目标设计谱匹配的地震动记录是建筑结构抗震分析与设计中的重要问题之一。鉴于卷积神经网络在图像识别与分类领域具有突出的性能,本文提出了一种基于卷积神经网络的谱匹配地震动选取方法以考虑反应谱图像的二维特征。首先阐述了通过卷积神经网络进行谱匹配地震动选取的基本原理和训练数据的生成方法,然后讨论了Keras深度学习框架中11个神经网络结构在谱匹配地震动选取中的特性,最后采用Xception和InceptionResNetV2两种性能最优的网络结构从200次地震的11462条地震动水平分量中选取与我国规范设计谱相匹配的数据。研究表明,卷积神经网络能够有效地提取反应谱图像的特征,所选地震动平均反应谱与目标设计谱之间的差异较小。本文的研究工作可为工程实践中选取与目标设计谱匹配的地震动提供方法参考和技术支撑。
关键词
谱匹配地震动选取
卷积神经网络
加速度设计
谱
抗震规范
时程反应分析
Keywords
spectrum-matched ground motion selection
convolutional neural networks
acceleration design spectrum
seismic design code
time-history responseanalysi
分类号
TU311 [建筑科学—结构工程]
P315.9 [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
一种基于卷积神经网络的谱匹配地震动选取方法
赵国臣
徐龙军
朱兴吉
来庆辉
谢礼立
《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》
北大核心
2023
2
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