基于SMIV-PSO-LMBP的砖混结构群震害预测方法研究—以广州地区为例.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月世 界 地 震 工 程 .收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科学基金项目()山东省科技重大专项()基于地震风险评估的强震灾害情景构建及应用示范 作者简介:孙 海()男博士后硕士生导师副教授(研究员)主要从事韧性理论视角下的城市安全减灾与关键技术研究:.通信作者:阮雪景()女博士主要从事信息化智能化防灾研究:.文章编号:():./.基于 的砖混结构群震害预测方法研究以广州地区为例孙 海邢启航姜 慧阮雪景刘孟佳(.中国海洋大学 工程学院山东 青岛 .中国海洋大学 海洋发展研究院山东 青岛.广东省地震局地震监测和减灾技术重点实验室广东 广州 .青岛农业大学 建筑工程学院山东
2、 青岛)摘 要:砖混建筑物在地震中破坏严重损失巨大快速评估地震作用下城市砖混建筑物的破坏风险实现建筑抗震韧性至关重要 传统神经网络预测方法在建筑震害分析过程中存在易陷入局部最优和收敛效率低等问题 为此本文提出一种耦合()和()的砖混结构群集成震害预测方法首先利用 方法进行震害因子筛选降低数据维数其次建立了耦合()和()算法的 神经网络的震害预测模型通过 算法将得到的一组全局最优解作为 网络的初始权值和阈值再利用 算法对 神经网络进行优化训练最后从整体样本的预测精度、拟合效果以及运行速度上进行对比分析交叉验证结果表明提出的 模型震害预测效果显著 同时以广州地区为例应用本文提出的方法进行了区域砖混
3、结构群震害预测预测结果与华南地区砖混建筑实际计算统计得到的震害矩阵对比误差较小 综上所述本文提出的 预测方法能够较好、较快地评估出区域砖混建筑物的破坏风险为政府震后进行精准救灾提供一定的借鉴关键词:震害预测 网络 粒子群算法 算法砖混结构中图分类号:文献标识码:(.):.()().()第 期孙 海等:基于 的砖混结构群震害预测方法研究以广州地区为例().:引言历次地震震害表明:地震造成的经济损失和人员伤亡与建筑物破坏关系密切砖混建筑由于其造价低和施工简单是我国应用最广泛的结构形式但其在地震作用下破坏较为严重 以城市震害主要承灾体砖混建筑为研究对象开展高效和有效的建筑震害预测有助于揭示城市灾变机
4、理实现对震前防灾规划和震后应急救援对提高城市防灾能力具有重要价值目前对建筑物进行震害预测主要分为单体建筑震害预测和群体建筑震害预测 单体建筑震害预测主要包括专家评估法、理论计算法和半经验半理论法 其中专家评估法是依据专家们的主观经验和有限资料作出的一种近似估计 专家经验法能够结合当地的实际情况得到较为符合实际的预测结果但其结果由专家经验和知识背景不同而导致结果具有一定的差异性并且在不同地区也存在一定的不确定性 理论计算法主要通过对建筑建立结构动力学分析模型如钟德理等提出基于简化 方法结合地震动参数及易损性指数对建筑物震害预测但该方法对于群体建筑物而言计算较为繁琐耗时较长基于单自由度静力进行的推
5、覆分析准确性也略有不足半经验半理论法理论较为成熟应用广泛尹之潜提出易损性概率分析法依据震害资料和理论公式对建筑的破坏状态进行预测 另一方面群体建筑震害预测主要方法包括矩阵预测法、模糊类比预测法和人工智能法 矩阵预测法是在统计分析的基础上通过建立震害矩阵对群体建筑物进行震害预测 如孙柏涛等根据已有建筑物震害预测结果结合统计资料对相似地区的建筑群进行了震害预测 模糊类比预测法将数学模型应用于群体震害预测中模型简单但主观性略强刘章军等提出将模糊概率模型应用于震害预测中预测效果获得了一定提升但隶属函数定义较为模糊泛化能力稍弱李升才等采用类比预测法对城市建筑群进行了震害预测预测效率较高但影响指标的权重同
6、样需实际震害验证加以完善相比而言人工智能预测法具有快速、准确和数据挖掘充分等优点如彭志兰等提出基于()和()优化的 震害预测方法对惠州地区无详细图纸建筑震害指数预测充分利用普查数据预测效果良好且快速张令心等提出基于 优化的 神经网络震害预测方法提高了传统 收敛速率在震害预测中有较好的普适性但上述方法也存在易陷入局部最优的问题因此针对传统神经网络预测方法在建筑震害分析过程中存在易陷入局部最优和收敛效率低的问题本文拟构建一种耦合 和 的砖混结构群集成震害预测方法 首先采用 对震害影响因素进行降维处理选取对震害预测影响较大的指标其次耦合 和 算法优化 神经网络的权值和阈值提高模型的全局搜索能力和收敛
7、效率并拟通过与传统的 模型对比验证该算法的有效性基本理论.基本理论本文提出的 方法是一种基于斯皮尔曼相关关系分析与平均影响值法所构建的指标降维及指标影世 界 地 震 工 程第 卷响程度分析方法 该方法采用 相关系数量化两种指标之间的相关关系通过计算比较指标之间秩的大小对指标进行相关性分析进而降低对原始指标分布的要求 当指标之间属于非线性关系时该系数依然能够体现指标之间的相关性其简化计算公式如下:()()式中:表示指标个数 表示两列指标秩的差值同时利用 算法评估输入指标对输出结果影响程度数值正负表示正负相关大小表示影响程度主要原理为:在神经网络模型预测模拟的基础上分别将训练样本各输入指标增加和减
8、少 得到两组新的输入指标将新生成的输入指标在神经网络中进行模拟得到的差值定义为影响值 由于神经网络模型具有波动性因此一般取多次试验结果的平均值定义为平均影响值 平均影响值越大表明该项指标在神经网络模型中的影响程度越大得到各指标平均影响值依据公式()可以计算得出各影响指标的贡献率 通过计算各指标的贡献率确定震害因子对神经网络预测模型影响大小排序选出影响程度大的指标实现震害因子指标筛选与降维/()式中:表示第 个指标的 值.神经网络基本原理图 模型寻优过程示意图.神经网络是一种多层前馈网络能够在不描述映射关系的条件下存储大量的非线性映射关系被广泛应用于包括建筑震害预测的众多研究领域 经典 神经网络
9、采用梯度下降法但训练过程中存在收敛速度慢和易陷入局部最优值的缺陷见图 算法结合了高斯牛顿法和梯度下降法的特性有效提高了 神经网络的收敛速度但仍存在对初始权重值敏感过大或过小的初值容易导致网络陷入局部最优不能跳出造成局部最优解 而 算法是一种概率搜索算法通过模仿鸟群中的群体信息共享机制其作用和优势主要在于能够通过全局更新与个体更新相结合的方式更新粒子的位置具有良好的全局搜索性能其迭代公式见公式()和公式()在迭代过程中通过动态更新各粒子速度与位置以寻求问题最优解能有效改善 神经网络对初始权阈值敏感、易陷入局部极小值问题 ()()()()式中:表示惯性权重 和表示学习因子 和表示 内的随机数 表示
10、第 个粒子在第 次迭代中第 维的速度 表示第 个粒子在第 次迭代中第 维的位置因此本文将 与 算法耦合利用 算法在较大的范围进行全局搜索优化 神经网络的初始权值通过 算法实现局部快速收敛其寻优过程如图 所示.建立基于 的震害预测模型在上文理论的基础上本文提出 震害预测模型 首先数据准备对得到建筑信息进行量化处理并计算震害指数其次震害因子筛选利用 方法对数据进行筛选消除噪声数据和冗余特征项从而减少相关性较高的因子彼此干扰最后利用 模型进行震害预测 主要流程如图 所示具体步骤为:第一步:数据准备 本文综合考虑结构类型和建筑年代等因素在研究区范围内选取若干典型建筑进行了调研获取了建筑的详细图纸资料并
11、逐一提取了调研建筑物的震害因子数据进行了量化处理 其次通过弹塑性时程分析法计算得到了调研建筑震害指数即模型输出的数据 为了确保计算结果的准确性再次采用结构易损性分析的概率法对计算结果进行复核验算 通过该步骤处理得到了网络训练样本的输入(震害因子)与输出(震害指数)数据第 期孙 海等:基于 的砖混结构群震害预测方法研究以广州地区为例第二步:震害因子筛选为减小弱相关指标干扰消除噪声数据和冗余特征项提出基于 算法的震害因子筛选 首先计算指标间斯皮尔曼相关系数分析指标之间相关关系其次基于平均影响值法对震害因子分析处理分析指标对震害预测结果的影响程度综合考虑筛选震害因子第三步:基于 模型震害预测具体程序
12、运行步骤如下:()神经网络拓扑结构建立确定输入层、隐含层和输出层以及误差率和迭代次数等基础参数增加隐含层能够增加网络的泛化和拟合能力隐含层的节点计算依据经验公式()()式中:为输入层节点数 为隐含层节点数 为输出层节点数 取值为的整数()初始化粒子群用粒子群编码 神经网络模型的初始权值和阈值初始化粒子数以及粒子群的速度和位置()确定适应度值选取 优化的适应度函数计算粒子的适应度值()进行粒子群迭代根据初始粒子大小和适应度函数值更新迭代粒子最优值得到粒子最优值将各粒子最优值与全局最优值对比迭代最终得到全局最优值()算法优化网络将得到的最优粒子进行解码作为 神经网络的初始权值和阈值利用 算法优化
13、神经网络的权重 算法优化公式如下:()()()()()()()式中:()为 矩阵 为大于 的常数 为单位矩阵()为误差()判断训练结果是否满足精度和迭代次数要求若不满足则需要利用 算法继续优化若满足则结束训练将训练完成的网络用于震害预测图 基于 神经网络算法震害预测模型流程图.数据准备及震害因子筛选.数据准备在课题组承担的“粤港澳大湾区地震灾害主动防御关键技术研究”项目支撑下课题组综合考虑了研究区砖混结构房屋的结构类型、地质条件及设防烈度等因素选取并调研了 栋典型建筑物进行了详细的计算和分析如广州市荔湾区白鹤洞街道建筑见图 收集的调研建筑信息包括详细图纸信息和建筑照片等从图纸中能够获取建筑物建
14、筑物年代、用途、墙体厚度、高度、层数、平立面规则度、场地类别、长度和高度等信息从照片中可以提取建筑的结构现状以及有无不均匀沉降等信息世 界 地 震 工 程第 卷图 区域调查建筑分布及照片、图纸资料示意图.影响建筑物抗震能力的因素较多选取时既要考虑到地震动与建筑物结构之间的相互影响还要兼顾震害因子获取的难易程度以达到对砖混结构群快速准确预测的目的 结构的地震响应与结构类型和地震波类型关系密切 建筑物在不同的地面峰值加速度()不同卓越频率和特性的地震波下响应也不同 考虑到场地的特征周期同设计地震分组和场地条件有关 在该次实验过程中选区的都是华南地区广州市周边的建筑物作为样本所以暂时未考虑设计地震分
15、组的影响但是用反映场地覆土厚度及土的剪切波速的场地类别指标表示不同卓越频率地震波对建筑物的影响 用不同的地震烈度值量化具有不同 的地震波 同时建筑物结构自振周期与结构物的高度相关因为选取建筑物的高度也作为网络的输入变量 不仅如此依据相关文献还选取建筑年代等 项对建筑物震害影响较大的指标并对各项指标进行量化处理统计了调研建筑在各个量化指标下的分布情况见表 从调研建筑的年代、用途和结构现状等分布来看:建筑年代中有少量 年之前的建筑 年代、年代和 年之后建筑分布较为平均用途中住宅占比较大达到 结构现状中完好的建筑占大部分还具有少部分开裂腐蚀建筑场地类别中抽样建筑为类场地和少部分为类场地平立面规则度中
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