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基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型,并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式,以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维;为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性,基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应;基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差,以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后,以上海典型2层三跨地铁车站为算例,计算得到其易损性曲线。结果表明,基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征;建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。 相似文献
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地下结构抗震设计方法整体强制反应位移法 总被引:5,自引:0,他引:5
基于地震作用下地下结构主要受周围土层变形控制这一基本思想,在地下结构抗震设计方法强制反应位移法的基础上,探讨了一种新的抗震设计方法——整体强制反应位移法.新方法将土层变形施加到计算模型的整个土层有限元上以模拟地震作用,避免了原方法所施加土层变形传递到远离模型边界位置会发生衰减的现象.结合上海市某地铁车站的计算实例,详细介绍了该方法的具体实施步骤、基本特点.同时以动力时程法为基准,分析了该方法在不同地震动强度下的计算效果.研究表明,整体强制反应位移法的计算结果与动力时程法符合较好,设计理念体现了地下结构的震害机制,是一种方便有效的抗震设计方法. 相似文献
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多层地铁车站结构性能试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为掌握地震作用下多层地铁车站结构从材料、局部构件到整体结构的非线性破坏状态,以上海市某多层地铁车站工程为背景,开展了1:10大型静力推覆(Pushover)试验。结合地下结构地震响应特征,采用倒三角分布的侧向位移推覆加载模式,并由多个作动器实现多点协调加载。分析研究了多层地铁车站结构的裂缝开展过程、结构及构件破坏形态、塑性铰开展顺序、Pushover曲线,并总结了结构整体和中柱的破坏模式,给出车站结构重要性能点数值,综合评价了多层地铁车站结构的抗震性能及特点,可为基于性能的抗震设计提供依据。 相似文献
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