基于AdaBoost算法的多层砖房震害影响因素评估

多层砖房是最常用的结构形式之一,对其进行震害预测尤为重要,选择合适的影响因素是震害预测中最重要的环节之一。本文基于AdaBoost算法对多层砖房震害影响因素进行评估,给出影响因素重要度排序,并将结果与灰色关联分析法进行比较。研究发现结构合理性、地震峰值加速度、砖墙面积率和场地条件对多层砖房震害影响最大,因此在多层砖房震害预测中应优先考虑这4个因素,并在结构设计建造过程中予以足够重视。     

基于ACCRBF网络的多层砖房震害预测

针对传统震害预测方法逐栋抽样计算建筑物抗震性能的不足,本文提出了一种基于蚁群聚类径向基(ACCRBF)网络模型的建筑物震害预测方法。依据不同地震动峰值加速度下多层砖房的实际震害资料,对模型进行训练,在模型的输入和输出之间建立映射关系,并利用这种映射关系对未知样本进行分类,实现对多层砖房的震害分析和预测。模型的输入为反映结构的震害影响因子,输出为给定的地震动峰值加速度下结构震害等级。研究表明,基于ACCRBF网络模型的多层砖房震害预测结果与震害实例基本吻合,具有推广应用价值。     

多层砖房震害预测的人工神经网络方法及实践

应用云南省最近几次地震中多层砖房的震害实例,构造了多层砖房震害预测的人工神经网络方法,并利用这些数据进行了网络训练.结果表明:这种方法对已训练数据有很好的适应性,但如果要将之应用于震害预测,则尚需积累大量的震害数据,并进行大量的网络试验工作.     

山东潍坊地区多层砖房震害预测

利用多层砌体房屋震害预测专家系统,对山东潍坊地区１８２栋多层砖房逐栋进行了单体房屋的震害预测,在此基础上,统计分析了该地区多层砖房的地震易损性特征,并进行了初步震害预测研究,给出了该类房屋的易损性矩阵,各破坏等级的损失参数矩阵和对应不同地震烈度的相对损失预测,为进一步开展震害预测和采取地对性的防震减灾对策提供了科学依据。     

灰关联与人工神经网络在建筑物震害预测中的应用

基于灰关联识别方法,解析了各震害影响因子对多层砖房抗震性能的影响程度;并利用BP人工神经网络非线性模型对震害实例样本进行了训练。结果表明:利用灰关联分析,可得出各因子对多层砖房抗震性能影响程度的大小排序,有利于实际的工程抗震设计;基于BP人工神经网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,其思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。     

多层砖房震害的灰色预测

本文将灰色聚类方法应用于震害预测之中,建立了多层砖房震害预测的灰色模型。通过唐山地震43个实例的预测结果与实际震害的比较,说明了这种预测模型的有效性。     

大中城市建筑物震害类比预测研究

提出了大中城市建筑物震害预测中建筑物震害类比应遵循的基本原则：不同类别建筑之间震害不应类比；场地条件差异过大震害不应类比；抗震设防差异过大震害不宜类比；建筑物震害类比的特征参数及顺序。依据上述原则给出了震害类比方法、具体的计算公式和有关参数。并以东营市泰安路办事处多层砖房震害预测为例说明了该方法类比结果可信。     

基于MATLAB神经网络方法的多层砖房震害预测

提出利用MATLAB人工神经网络工具箱建立基于贝叶斯正则算法的BP神经网络模型,以地震区多层砖房震害调查数据为因子的震害预测方法.神经网络模型输入震害因子包括建筑的层数、施工质量、房屋整体性等,输出值为建筑物在地震作用下的破坏程度.结果表明,本方法可以对多层砖房的震害样本进行预测并达到较理想的效果.     

基于灰关联与人工神经网络综合评价模型的多层砖房震害预测

结合几次大地震中多层砖房的实际震害资料,基于灰关联识别方法,解析了各影响因子对多层砖房抗震性能的影响程度。以反映结构抗震性能的各类物理参数作为输入数据,以给定地震动峰值加速度下建筑物破坏状态的概率作为输出数据,采用8-6-5层结构,建立了基于BP人工神经网络的非线性模型,并对震害样本进行了训练。结果表明:利用灰关联分析,可得出各因子对多层砖房抗震性能影响程度的大小排序,有利于实际的工程抗震设计;基于BP人工神经网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,其思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。     

基于模糊概率的多层砖房震害预测

将模糊数学中的模糊概率理论运用于震害预测中,并建立了多层砖房的震害预测模型。研究表明,该预测模型概念清晰、计算简单,具有较好的合理性与实用性,是一种较为精细的预测方法。     

多因素影响的建筑物群体震害预测方法研究

为了简化震害预测工作,提出了一种多因素影响的建筑物群体震害预测方法。首先,将已有数据库中的资料按不同相似度进行分类,从中选取所需要的样本数据。然后将所选取的样本数据按不同影响因素分类,分别求出考虑各影响因子下的震害矩阵,再由房屋普查资料得出预测区考虑各影响因素时各影响因子下的房屋的建筑面积,并将建筑面积比例作为各影响因子的权重,最终得出预测区某种结构类型整体的震害矩阵。利用文中方法建立了厦门市多层砌体结构的震害矩阵,与厦门市采用单体抽样法得出的震害矩阵相比较,其平均震害指数最大差值不大于0.041,验证了此方法的可行性。     

基于已有震害矩阵模拟的群体震害预测方法研究

本文提出了一种群体震害预测方法，根据已有建筑物震害预测结果或震害统计分析结果，按照影响建筑物抗震能力的主要因素，由普查资料统计出的建筑物各影响因素的建筑面积比例得出模拟震害矩阵与已知矩阵的贴近度，最后进行加权平均，建立具体预测对象群体建筑物的震害矩阵。     

基于抗震性能普查数据的城区群体建筑震害预测初探

采用孙柏涛等人提出的基于已有震害矩阵模拟的群体震害预测模型,在广东省防震减灾"十一五"重点项目"重点监视防御区县级以上城市建(构)筑物抗震性能普查"数据的基础上,对已做过震害预测城市(区)与普查城市在设防标准、建筑年代、地上层数、建筑用途及平面形状等五方面进行相似度计算,最后得出普查城市的震害矩阵,对比分析结果表明,应用该方法对群体建筑物实施震害预测是可行的。     

考虑震害因子耦合作用的砌体建筑群破坏概率模型研究

砌体建筑群在地震中往往破坏严重损失巨大,合理评估地震作用对不同种类砌体结构造成破坏的风险变得至关重要。传统基于后验概率的地震危险性分析方法忽略了砌体建筑个体差异性的影响,未深入考虑多种震害因子的耦合作用。本文以华南地区砌体建筑群为例,开发了一种集成概率方法来对城市砌体结构的破坏风险进行建模,考虑建筑年代、层数、使用用途和墙厚四类震害因子的耦合影响,采用(Kolmogorov-Smirnov)K-S检验,在设定地震动参数下选取Gaussian分布、Log-Normal分布、Gumbel分布和Beta分布四种概率分布对该地区砌体建筑物的破坏状态概率分布参数进行拟合。通过均方根误差(Root Mean Square Error)RMSE进行拟合优度评价,最终建立基于Gaussian分布和Log-Normal分布的砌体建筑物破坏联合概率模型。最后,以华南地区三个城市典型砌体建筑物为例进行实例对比验证,将基于本文建立的建筑破坏概率模型推算出的砌体建筑群震害矩阵与基于单体结构分析得到的震害矩阵进行对比,与理论值最大偏差为0.033 3。研究表明：本文构建的集成概率方法能够获得更加合理的城市砌体建筑...     

2019年6月17日四川长宁MS 6.0地震灾害损失快速评估精准性分析

地震发生时刻、震级、极震区烈度评估、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵等是影响地震灾害损失计算的主要因素,各因素存在不确定性,导致评估结果与实际结果存在一定差距。文中对2019年6月19日四川长宁6.0级地震灾害损失快速评估精准性进行分析,探讨极震区烈度评估、地震影响场、烈度衰减关系模型、人员伤亡评估模型、房屋震害矩阵对评估结果的影响及与真实结果存在的偏差,结果表明,提高地震影响场评估、人口、房屋建筑等数据空间分布精准性,是提高地震灾害损失快速评估系统精准性的基础和前提。     

基于泸定6.8级地震某二层混凝土框架结构损伤分析

2022年9月5日四川甘孜州泸定县发生6.8级地震,相关台站记录到水平向地震动峰值加速度达到891cm/s²,竖直向地震动峰值加速度为175cm/s²,地震造成严重人员伤亡和建筑物倒塌。为进一步了解本次地震对建筑物破坏作用,采用大型通用有限元软件SAUSG2022,对震中某二层钢筋混凝土框架结构进行弹塑性动力时程分析。结果表明,在泸定地震动作用下,该建筑物损伤严重,有倒塌风险,损伤部位与损伤程度与现场情况基本相符。而采用隔震技术后,分析结果表明在泸定地震动作用下建筑物损伤轻微。     

基于深度学习的倾斜摄影建筑物表面损毁信息提取

建筑物受损信息是地震受灾程度评估的基础,针对传统建筑物表面信息识别人工成本高、效率低等问题,受深度学习提取建筑物影像的启发,提出利用无人机倾斜摄影模型与深度学习相结合的方法提取震后建筑物表面破损信息。以2019年长宁6.0级地震为例,选用双河镇震后倾斜摄影模型切片图为数据源,对比分析面向对象分类方法、VGG-16模型和DeeplabV3+模型对建筑物表面损毁信息的提取结果。分析结果表明,针对建筑物表面破损信息的提取,尤其是细小裂缝的提取,语义分割网络DeeplabV3+模型具有较强的优势(准确率96.93%、召回率96.85%、总体精度96.89%),可实现建筑物表面破损信息的有效提取,具有较强的应用价值。     

汶川大地震汉源县城建筑物震害调查

汶川地震中,距离震中约200公里的汉源县出现了明显烈度异常现象,汉源县城建筑物震害表现尤为明显.为了解释这一现象,在汶川大地震第一阶段科学考察中,相关调查小组对汉源县城建筑物震害开展了相应的调查.调查结果表明,该处烈度异常现象确实存在,烈度异常与该处局部场地条件有一定的联系.     

Nonlinear response of surface soil and NTT building due to soil–structure interaction during the 1995 Hyogo-ken Nanbu (Kobe) earthquake

The 1995 Hyogo-ken Nanbu (Kobe) earthquake brought about enormous damage to structures in the Hanshin and Awaji areas. In this paper the importance of investigating the relationship between ground motion and structural damage is pointed out.

Strong seismic motion was observed at the NTT (Nippon Telegraph and Telephone) Building during this earthquake. The structural damage to this building was relatively slight. In order to evaluate the relationship between ground motion and structural damage, it is necessary to assess the effects of the soil–structure interaction. In this study, the seismic response of the building and of the surface soil were evaluated by means of a nonlinear soil–structure interaction analysis using FEM.

It was found that, the nonlinearity of surface soil near the building had a great effect on the soil–structure interaction, especially the rocking of the building.