九寨沟7.0级地震房屋震害现场调查及其破坏特征

2017年8月8日四川省阿坝州九寨沟县发生7.0级地震,震源深度20 km,造成大量房屋不同程度的破坏,引发地质灾害。针对Ⅷ、Ⅸ区的337栋不同结构类型的房屋进行了震害特征分析,给出震害矩阵,揭示各类结构房屋的破坏机理。经过统计,所调查的房屋中3.3%的建筑保持完好,19.9%的建筑发生轻微破坏,51.3%的建筑发生中等破坏,21.1%的建筑发生严重破坏,4.5%的建筑发生毁坏。经过调查,钢筋混凝土框架结构、大跨度空间结构、钢框架结构以及采用木板作为填充墙的穿斗式木构架房屋在本次地震中表现良好。分析表明,经过合理的抗震设计,基本达到了中震可修的抗震设防目标,极大程度地保护了人们的生命及财产安全。     

砖砌体房屋非线性地震反应分析方法和破坏状态指标的确定与验证

砖砌体房屋在历次地震中的破坏均较为严重,为了准确评估其在大震作用下的抗震性能,选择高效的结构分析方法并选取合适的破坏状态指标至关重要。首先,在仔细比较现有结构非线性分析方法的基础上,结合砖砌体结构的特点,采用了可以"考虑构造柱影响"的砖墙体三线型恢复力模型,并建立了砖砌体结构的层剪切非线性分析模型,利用基于自平衡力的弹塑性动力反应分析方法实现了砖砌体结构的非线性动力时程分析;然后,选取延伸系数作为砖砌体结构的破坏状态指标,来判别结构的破坏状态;最后,利用一个带有震害的实际算例,采用三条能充分反映该工程场地特征的地震动对其进行非线性动力时程分析,验证了文中砖墙体恢复力模型、非线性动力时程分析方法以及破坏状态指标的合理性和有效性。文中所确定的模型、方法和破坏状态指标可为大震作用下砖砌体房屋的抗震性能鉴定和评估、抗震加固以及震害分析提供方法和依据。     

基于卷积神经网络的钢箱梁裂缝检测算法研究

地震作用和车辆动载的日常冲击常常会引起钢箱梁的表面裂缝损伤。在日常检修和震后开展安全检查时,由于裂缝在整张图像中的占比较低且受到笔迹、锈迹和焊缝等因素的严重干扰,很难从现场采集到的图像中高效并精确地检测出裂缝。为此,本文基于卷积神经网络提出了一种结合裂缝定位和裂缝分割的级联裂缝检测模型。首先,采用分类模型在原始图像中定位出裂缝所在位置,然后采用U-Net模型实现对裂缝的像素级检测。结果表明：本文方法可以实现对大部分裂缝的精确检测,F1分数达到0.67,高于仅采用分割模型的0.55;此外,相比仅采用分割模型的检测方法,本文方法的检测效率提高了近70%,可达到9.25 s每张。     

不同版本规范设计的底框砌体结构地震易损性对比

历次地震震害表明,底框砌体结构在遭遇大地震时破坏严重。本文比较了《GBJ11-89建筑抗震设计规范》和《GB50011-2001建筑抗震设计规范》中关于该类结构的抗震设计要求。参考某地一个实际底框砌体结构建筑设计资料,分别按上述两版本规范设计了2个具有代表性的底框砌体结构。采用层间剪切模型基于IDA方法对结构进行了地震易损性分析,对比分析结果表明:按两版本规范设计的底框砌体结构的破坏均出现在过渡层;在设防地震作用下,按《89规范》设计的结构达到中等破坏的概率最大,使用功能受到影响,按《01规范》设计的结构达到轻微破坏状态的概率最大,使用功能基本无影响;在罕遇地震作用下,按《01规范》设计的结构发生严重破坏和毁坏的概率比按《89规范》设计的结构明显降低,抗震能力明显提高。本文提供的结果可丰富底框砌体结构地震易损性数据,为区域地震风险评估、震害预测等研究提供更加精细的易损性模型。