对处于抗震区的超高层建筑和隧道等结构,非线性时程分析是结构抗震性能评估普遍采用的方法之一,也被认为是准确性较高的方法。但是,复杂的结构和较长的地震动记录使得结构的非线性动力分析十分耗时。因此,降低计算成本,提高非线性时程分析的计算效率显得尤为重要。隧道结构作为线形工程较难避免的要跨断层,对处于抗错区的隧道结构,选取合理的抗错断方法,可以减小隧道衬砌的损伤程度。因此本文深入研究了结构的抗震和抗错断方法,对于抗震区结构,以提高非线性时程分析的效率为目的,提出了基于深度学习的地震动持时确定方法;对于处于抗错区的隧道结构,以研究合理的抗错断方法为目的,采用数值验证的方法分析了组合抗震缝的抗错断效果。主要研究内容如下所述:（1）以地震动截断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的不确定性影响,提出了一种基于深度学习的地震动持时确定方法,该方法可以针对不同周期的结构给出相应的地震动持时。该深度学习模型采用了80280个样本进行训练和预测,将预测结果分别应用到4层结构和16层结构中,分析结构的最大层间位移角误差,并与基于Arias强度的95%卓越持时和75%卓越持时方法所得的误差进行了对比。结果表明,本文提出的基于深度学习的地震动持时确定方法计算误差小且计算简便。最后将该方法运用到脉冲型地震动上研究其泛化能力,结果表明该方法对于脉冲型地震动也具有很好的适用性。（2）将提出的基于深度学习的地震动持时确定方法的应用拓展到在地上超高层建筑和跨断层隧道上,结果表明,与输入原始记录相比,输入以本文方法截断的地震记录,超高层建筑和隧道结构位移反应峰值不变。其中超高层建筑由于结构基本周期较长而计算效率的提高幅度较小,截断率最大为79.12%,最小为12.06%。隧道因其基本周期较短而计算效率提高大,截断率约在80%以上。（3）研究跨断层隧道结构抗错断方法,对隧道组合抗震缝设置方法进行了数值验证,研究了不同抗震缝设置情况下抗震缝变形量、二次衬砌等效塑性应变及损伤因子的变化。结果表明根据断层信息和隧道信息设置组合抗震缝的方法具有普遍适用性,并且能够提高隧道的抗错断性能。