【摘 要】
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我国受地球两个主要地震带影响,地震多发且分散,历次强震均造成严重的人员伤亡和经济损失。为协助政府制定抗震救灾方案,需在震后对区域建筑结构开展高效的地震损伤评估。近几年来,机器学习因具有强大的数据分析能力,逐渐成为区域震损评估的有效方法。然而,现有基于机器学习的区域震损预测方法未充分考虑地震动多样性对结构损伤的影响,所采用的震损指标也未能有效深入构件层次,因而无法量化结构的实际震损程度,导致难以在实
【基金项目】
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广东省基础与应用基础研究基金委员会（2020A1515010739）； 广州市科学技术局（202103000038）；
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我国受地球两个主要地震带影响,地震多发且分散,历次强震均造成严重的人员伤亡和经济损失。为协助政府制定抗震救灾方案,需在震后对区域建筑结构开展高效的地震损伤评估。近几年来,机器学习因具有强大的数据分析能力,逐渐成为区域震损评估的有效方法。然而,现有基于机器学习的区域震损预测方法未充分考虑地震动多样性对结构损伤的影响,所采用的震损指标也未能有效深入构件层次,因而无法量化结构的实际震损程度,导致难以在实际区域建筑群中推广应用。为此,本文基于10640条地震动记录,通过机器学习筛选显著影响结构响应的关键地震动参数;基于构件变形的抗震性能设计思想,提出适用于区域震损预测的构件损伤指标;通过机器学习建立结构特征参数、关键地震动参数与构件损伤指标之间的非线性拓扑关系,实现考虑结构与地震动多样性的区域钢筋混凝土（RC）框架结构震损评估,为量化RC框架建筑群的安全性、可修复性及实际修复成本提供理论依据。本文主要研究内容和结果如下:（1）合理选取可表征区域结构特性的特征参数,搭建RC框架结构模型数据库。结构特征参数包括场地条件和结构几何尺寸两类,其中场地条件为场地类别、设计地震分组和抗震设防烈度;结构几何尺寸为结构的长度、宽度、高度和楼层层数。基于结构特征参数设计288个典型RC框架结构,搭建可拓展的RC框架结构模型数据库。（2）为保证后续预测模型搭建效率和预测精度的有效平衡,通过机器学习筛选关键地震动参数,搭建可表征地震动多样性的地震动数据库。建立覆盖典型RC框架结构基本周期的MDOF体系,基于10640条地震动记录,根据极端随机森林特征重要性系数筛选显著影响MDOF体系响应的关键地震动参数。结果表明,在典型RC框架结构周期范围内,速度谱强度（VSI）、Housner谱强度（SI）、位移谱强度（DSI）和最大增量速度（MIV）是显著影响结构响应的关键地震动参数。基于关键地震动参数,结合点云体素下采样思想对地震动样本集进行合理稀疏,针对各地震分组分别确定100条代表性地震动记录即可有效表征地震动多样性。（3）提出适用于区域震损预测的构件损伤指标,建立基于机器学习的区域RC框架结构震损预测模型。基于构件变形的抗震性能设计思想,提出各层梁柱需求能力比平均值作为区域震损预测的构件损伤指标;结合结构模型数据库和地震动数据库,基于机器学习建立考虑结构与地震动多样性的区域RC框架结构震损预测模型;震损预测模型可根据区域各结构的特征参数和关键地震动参数,预测区域RC框架结构在任意地震作用下的结构响应和构件损伤程度,实现结构层次和构件层次的双维度震损预测。（4）区域RC框架结构震损预测模型的性能评估和典型结构实例验证。结合测试集的结构弹塑性分析结果对震损预测模型开展性能评估,结构地震响应预测模型在测试集上的决定系数R~2为0.724-0.882,平均绝对百分比误差MAPE为19.2%-32.9%,构件损伤预测模型在测试集上的R~2为0.777-0.834,MAPE为21.2%-34.9%,表明震损预测模型具备良好的预测精度和泛化能力;通过典型结构应用实例阐述预测流程,同时验证震损预测模型能有效预测典型RC框架结构在地震作用下的构件损伤程度,为量化建筑群震后修复成本提供理论依据。
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