基于机器学习的双层曲线梁桥地震易损性分析
发布时间：2020-12-23 03:36
本文采用机器学习的方法针对双层曲线梁桥的特点开展了地震易损性研究。具体研究内容如下:1)概述了机器学习理论,以及线性回归、Logistic-Lasso回归（LLR）、人工神经网络（ANN）的机器学习方法。Logistic-Lasso回归和人工神经网络在大多数非线性问题中具有很好的适用性,在Logistic回归中引入Lasso理论对模型的变量进行筛选,可达到降低模型预测偏差的作用。2)进行双层曲线梁桥的动力特性、地震响应分析,得出双层曲线梁桥中支座和桥墩的响应特点为:①上层支座变形比下层大;②随着地震动强度增加,上、下层支座变形差值先减小后增加;③桥墩在地震动峰值加速度小于0.2g时为线弹性;④墩顶和墩底的损伤程度比桥墩中部大。3)回顾了传统单参数概率地震需求模型的基本原理,建立双层曲线梁桥的传统需求模型。利用ANN的机器学习方法建立了概率地震需求模型,将其与传统需求模型对比发现ANN方法可显著地提高地震需求的估计效率。4)利用Logistic-Lasso回归的机器学习方法建立双层曲线梁桥支座及其限位装置、桥墩的多维随机性地震易损性模型,进行影响参数敏感度对比分析得出以下结论:①在轻微损...
【文章来源】：交通运输部公路科学研究所北京市
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－３?１９２３年日本关东地震?
?第一章绪论???第一章绪论??１．１研宄背景和意义??地震灾害无预见性，可危及人类生命及财产安全［１］，对桥梁的破坏会导致交通线路??中断，造成不可估量的损失，但地震的频发又使得桥梁抗震理论、技术得到不断提升［２］。??例如，１９７１年美国的Ｓａｎ?Ｆｅｒｎａｎｄｏ地震（如图１－１）后，美国的桥梁抗震设计不再??简单套用建筑领域规范，而是将桥梁结构分离出来，进行桥梁的抗震设计研究；１９８９??年美国ＬｏｍａＰｒｉｅｔａ地震（如图１－２）促使“基于性能的抗震设计”理论提出。??ＳｉｎＢ??图１－１?１９７１年美国Ｓａｎ?Ｆｅｒｎａｎｄｏ地震?图１－２?１９８９年美国Ｌｏｍａ?Ｐｒｉｅｔａ地震??１９２３年日本发生８．２级的关东地震（如图１－３），使得日本意识到桥梁抗震安全，并??于１９２６年颁布了第一部有关公路桥梁的抗震设计规范；以及２０世纪６０年代的新潟地??震、９０年代的阪神地震（如图１－４），亦增强了人类对桥梁抗震安全的理论认识。??ＷＳｍｍｍ??１＾８??图１－３?１９２３年日本关东地震?图１９９５年日本阪神地震??我国位于环太平洋地震带和亚欧地震带之间，是一个地震频发的国家。１９７６年的唐??山大地震（如图１－５）中，桥梁的破坏致使路网瘫痪，对物资运输、伤员救治造成了极??大的阻碍，此后，桥梁抗震研宄得到发展［２］。２００８年的汶川地震（如图１－６），是１９４９??年以来破坏性最强、波及最广的一次特大自然灾害，对我国的经济、政治和社会建设造??成了不可估量的损失，震后推出了《公路桥梁抗震设计细则》（ＪＴＧ／ＴＢ０２－０１－２００８）?［３］。??１??
?交通运输部公路科学研宄所硕士学位论文???ＨＰ??關Ｌｒ：??图１－５?１９７６年唐山大地震?图１－６?２００８年汶川大地展??近年来，国际上地震工程领域的主要发展趋势为基于性能的地震工程和基于性能的??抗震设计，我国的建筑领域己经开始采纳这种思想。量化“地震工程”中的强烈不确定??性是将基于性能的抗震理念推进一步的主要研宂问题，也是将结构抗震全面推向概率化??的必经之路［４］。而地震易损性用概率的方法量化了结构抗震性能，在宏观上对地震动强??度与结构损伤程度之间的关系进行了描述［５］，为不确定性传递提供了一个重要的研宄手??段。地震易损性主要通过易损性曲线表征，桥梁的易损性曲线通常由基于以往地震破坏??报告的“经验法”和基于专家判断的“专家法”，以及对桥梁地震反应进行计算分析的??“分析法”三种方法得到。经验法必须依靠丰富的震害资料，但是往往是有心无力，故??难以推广；专家法主要依赖于专家的判断，过于主观，具有很强的不完备性；分析法在??缺少资料的情况成为了首选，但是需要进行大量的计算，效率较为低下［６］。??随着“机器学习”的出现，桥梁的设计、施工、管养和受力分析等都发生了很大的??变化。同时，桥梁抗震的分析方法基本局限在杆系有限元［７］，杆系单元相对简单。通过??机器学习方法可使得桥梁抗震的研宄进一步地深化，也将升级获得桥梁地震易损性的方??法。近年来，随着机器学习方法的不断成熟，一些学者在地震易损性分析中引入机器学??习方法，但还仍处在探索阶段。??■Ｉ?隱．．．??：??图１－７南浦大桥桥头引桥?图１－８苏家琐立交??城市或地形比较复杂的地区形成交通网络，经常遇到道路的衔接高差比较大，有时??
本文编号：2932995
【文章来源】：交通运输部公路科学研究所北京市
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－３?１９２３年日本关东地震?
?第一章绪论???第一章绪论??１．１研宄背景和意义??地震灾害无预见性，可危及人类生命及财产安全［１］，对桥梁的破坏会导致交通线路??中断，造成不可估量的损失，但地震的频发又使得桥梁抗震理论、技术得到不断提升［２］。??例如，１９７１年美国的Ｓａｎ?Ｆｅｒｎａｎｄｏ地震（如图１－１）后，美国的桥梁抗震设计不再??简单套用建筑领域规范，而是将桥梁结构分离出来，进行桥梁的抗震设计研究；１９８９??年美国ＬｏｍａＰｒｉｅｔａ地震（如图１－２）促使“基于性能的抗震设计”理论提出。??ＳｉｎＢ??图１－１?１９７１年美国Ｓａｎ?Ｆｅｒｎａｎｄｏ地震?图１－２?１９８９年美国Ｌｏｍａ?Ｐｒｉｅｔａ地震??１９２３年日本发生８．２级的关东地震（如图１－３），使得日本意识到桥梁抗震安全，并??于１９２６年颁布了第一部有关公路桥梁的抗震设计规范；以及２０世纪６０年代的新潟地??震、９０年代的阪神地震（如图１－４），亦增强了人类对桥梁抗震安全的理论认识。??ＷＳｍｍｍ??１＾８??图１－３?１９２３年日本关东地震?图１９９５年日本阪神地震??我国位于环太平洋地震带和亚欧地震带之间，是一个地震频发的国家。１９７６年的唐??山大地震（如图１－５）中，桥梁的破坏致使路网瘫痪，对物资运输、伤员救治造成了极??大的阻碍，此后，桥梁抗震研宄得到发展［２］。２００８年的汶川地震（如图１－６），是１９４９??年以来破坏性最强、波及最广的一次特大自然灾害，对我国的经济、政治和社会建设造??成了不可估量的损失，震后推出了《公路桥梁抗震设计细则》（ＪＴＧ／ＴＢ０２－０１－２００８）?［３］。??１??
?交通运输部公路科学研宄所硕士学位论文???ＨＰ??關Ｌｒ：??图１－５?１９７６年唐山大地震?图１－６?２００８年汶川大地展??近年来，国际上地震工程领域的主要发展趋势为基于性能的地震工程和基于性能的??抗震设计，我国的建筑领域己经开始采纳这种思想。量化“地震工程”中的强烈不确定??性是将基于性能的抗震理念推进一步的主要研宂问题，也是将结构抗震全面推向概率化??的必经之路［４］。而地震易损性用概率的方法量化了结构抗震性能，在宏观上对地震动强??度与结构损伤程度之间的关系进行了描述［５］，为不确定性传递提供了一个重要的研宄手??段。地震易损性主要通过易损性曲线表征，桥梁的易损性曲线通常由基于以往地震破坏??报告的“经验法”和基于专家判断的“专家法”，以及对桥梁地震反应进行计算分析的??“分析法”三种方法得到。经验法必须依靠丰富的震害资料，但是往往是有心无力，故??难以推广；专家法主要依赖于专家的判断，过于主观，具有很强的不完备性；分析法在??缺少资料的情况成为了首选，但是需要进行大量的计算，效率较为低下［６］。??随着“机器学习”的出现，桥梁的设计、施工、管养和受力分析等都发生了很大的??变化。同时，桥梁抗震的分析方法基本局限在杆系有限元［７］，杆系单元相对简单。通过??机器学习方法可使得桥梁抗震的研宄进一步地深化，也将升级获得桥梁地震易损性的方??法。近年来，随着机器学习方法的不断成熟，一些学者在地震易损性分析中引入机器学??习方法，但还仍处在探索阶段。??■Ｉ?隱．．．??：??图１－７南浦大桥桥头引桥?图１－８苏家琐立交??城市或地形比较复杂的地区形成交通网络，经常遇到道路的衔接高差比较大，有时??
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