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钢筋混凝土框架结构震损预测模型参数敏感性
被引量：
3
1
作者
韩小雷
蔡燕飞
+1 位作者
杨明灿
季静
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期563-571,共9页
应用机器学习算法进行钢筋混凝土框架结构地震易损性评估时,结构特征参数冗杂且无法便捷选取,针对此问题本文采用基于神经网络的敏感性分析方法,利用2个训练有素的神经网络模型,分别从结构层次和构件层次探究了不同输入参数对结构震损...
应用机器学习算法进行钢筋混凝土框架结构地震易损性评估时,结构特征参数冗杂且无法便捷选取,针对此问题本文采用基于神经网络的敏感性分析方法,利用2个训练有素的神经网络模型,分别从结构层次和构件层次探究了不同输入参数对结构震损指标的影响大小。进行敏感性分析的参数包括5个几何参数(结构层数、标准层高度、X向跨度、X向跨数、Y向跨数)、2个设计参数(抗震设防烈度、场地类别)和1个地震动参数(地面峰值加速度)。结果表明:平面尺寸参数对结构及构件层次的震损指标敏感性均较小。剔除敏感性较小的参数后,在重要震损指标的预测上仍然有较高的准确性,为钢筋混凝土框架结构的震损预测提供了更简便的参数输入依据。
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关键词
神经网络
敏感性分析
钢筋混凝土框架结构
地
震
易
损
性
结构特征参数
机器学习
震
损
预测
震损指标
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职称材料
题名
钢筋混凝土框架结构震损预测模型参数敏感性
被引量：
3
1
作者
韩小雷
蔡燕飞
杨明灿
季静
机构
华南理工大学、亚热带建筑科学国家重点实验室
华南理工大学土木与交通学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期563-571,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52178483)
广州市重点研发计划(202103000038)。
文摘
应用机器学习算法进行钢筋混凝土框架结构地震易损性评估时,结构特征参数冗杂且无法便捷选取,针对此问题本文采用基于神经网络的敏感性分析方法,利用2个训练有素的神经网络模型,分别从结构层次和构件层次探究了不同输入参数对结构震损指标的影响大小。进行敏感性分析的参数包括5个几何参数(结构层数、标准层高度、X向跨度、X向跨数、Y向跨数)、2个设计参数(抗震设防烈度、场地类别)和1个地震动参数(地面峰值加速度)。结果表明:平面尺寸参数对结构及构件层次的震损指标敏感性均较小。剔除敏感性较小的参数后,在重要震损指标的预测上仍然有较高的准确性,为钢筋混凝土框架结构的震损预测提供了更简便的参数输入依据。
关键词
神经网络
敏感性分析
钢筋混凝土框架结构
地
震
易
损
性
结构特征参数
机器学习
震
损
预测
震损指标
Keywords
neural network
sensitivity analysis
reinforced concrete frame structure
seismic vulnerability
structural characteristic parameters
machine learning
seismic damage prediction
seismic damage indicator
分类号
TP375.4 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
钢筋混凝土框架结构震损预测模型参数敏感性
韩小雷
蔡燕飞
杨明灿
季静
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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