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, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20240245
摘要
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摘要:
土层可以显著改变地震动的幅值和频谱成分，从而改变桥梁的地震响应，忽略桩土相互作用(PSI)的影响将导致桥梁抗震性能评估失真。为更准确描述高墩桥梁在桩土作用效应下的抗震性能，基于OpenSees有限元软件将PSI考虑为非线性p-y约束与土层滤波效应的组合建立高墩桥梁桩-土体系三维模型，以地震峰值加速度PGA为地震动强度指标，以桥墩截面曲率和支座位移为损伤指标，引入Nataf变换去考虑桥梁各构件的地震响应参数相关性，并构建多维极限状态方程，选取18条地震动记录对上述桥梁体系进行水平双向增量动力非线性分析，建立高墩桥梁的地震易损性曲线并对抗震性能进行评估。研究结果表明：采用非线性p-y约束能够有效模拟桩土作用效应；在强震条件下，对桥梁损伤程度越高的状态，其评估更加精确；土层滤波后对地震波放大作用明显，从而使得桥梁结构地震响应在各损伤阶段的超越概率大幅上升；高墩横桥向损伤概率略高于纵桥向损伤概率应优先考虑横向设计。在高墩桥梁的抗震设计阶段不能忽略土层滤波的影响，否则会提高桥梁抗震需求能力。
土层可以显著改变地震动的幅值和频谱成分，从而改变桥梁的地震响应，忽略桩土相互作用(PSI)的影响将导致桥梁抗震性能评估失真。为更准确描述高墩桥梁在桩土作用效应下的抗震性能，基于OpenSees有限元软件将PSI考虑为非线性p-y约束与土层滤波效应的组合建立高墩桥梁桩-土体系三维模型，以地震峰值加速度PGA为地震动强度指标，以桥墩截面曲率和支座位移为损伤指标，引入Nataf变换去考虑桥梁各构件的地震响应参数相关性，并构建多维极限状态方程，选取18条地震动记录对上述桥梁体系进行水平双向增量动力非线性分析，建立高墩桥梁的地震易损性曲线并对抗震性能进行评估。研究结果表明：采用非线性p-y约束能够有效模拟桩土作用效应；在强震条件下，对桥梁损伤程度越高的状态，其评估更加精确；土层滤波后对地震波放大作用明显，从而使得桥梁结构地震响应在各损伤阶段的超越概率大幅上升；高墩横桥向损伤概率略高于纵桥向损伤概率应优先考虑横向设计。在高墩桥梁的抗震设计阶段不能忽略土层滤波的影响，否则会提高桥梁抗震需求能力。
, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20250120
摘要:
为解决竖向地震动预测不确定性较大的问题，利用NGA-West强地震动数据库，基于自适应神经模糊推理方法（ANFIS）建立竖向地震动强度预测模型，进而计算2022年1月8日青海门源MW6.7地震的竖向地震动峰值加速度分布。在利用国家地震烈度速报与预警工程观测数据开展信度检验的基础上，探讨近场强地震动的方向效应、场地放大效应及其成因机理。研究结果表明：（1）基于ANFIS方法的竖向地震动强度预测模型在门源MW6.7地震竖向PGA预测过程中取得了较好的预测结果，其预测值与观测值相关系数R约为0.809，均方根误差ERMS约为0.046，说明本文预测模型具有较好的可靠性，同时检验了其在我国中强破坏性地震预测中的适用性。（2）门源MW6.7地震的竖向PGA预测值等值线整体上呈椭圆状，其长轴与发震断层走向具有较好的一致性，震中附近竖向PGA极大值约为376.3 Gal。竖向PGA在随断层距增大而不断衰减的同时，呈现出较为显著的方向性效应以及一定程度上的近场大震饱和效应。（3）竖向地震动峰值加速度的场地放大效应相对弱于水平向地震动，随着\begin{document}$ {{V}}_{{S30}} $\end{document} ![]()
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为解决竖向地震动预测不确定性较大的问题，利用NGA-West强地震动数据库，基于自适应神经模糊推理方法（ANFIS）建立竖向地震动强度预测模型，进而计算2022年1月8日青海门源MW6.7地震的竖向地震动峰值加速度分布。在利用国家地震烈度速报与预警工程观测数据开展信度检验的基础上，探讨近场强地震动的方向效应、场地放大效应及其成因机理。研究结果表明：（1）基于ANFIS方法的竖向地震动强度预测模型在门源MW6.7地震竖向PGA预测过程中取得了较好的预测结果，其预测值与观测值相关系数R约为0.809，均方根误差ERMS约为0.046，说明本文预测模型具有较好的可靠性，同时检验了其在我国中强破坏性地震预测中的适用性。（2）门源MW6.7地震的竖向PGA预测值等值线整体上呈椭圆状，其长轴与发震断层走向具有较好的一致性，震中附近竖向PGA极大值约为376.3 Gal。竖向PGA在随断层距增大而不断衰减的同时，呈现出较为显著的方向性效应以及一定程度上的近场大震饱和效应。（3）竖向地震动峰值加速度的场地放大效应相对弱于水平向地震动，随着
, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20240238
摘要:
随着工程建设技术的发展及需求的提高，大跨度多连拱隧道逐渐大量出现，其抗震性能值得关注。本文以某多连拱隧道为依托，建立二维计算模型，采用等价线性化模型Davidenkov模型考虑土体非线性特性，探讨该类结构地震响应规律。首先将拱形隧道地震响应与等截面矩形隧道的地震响应相比较，分析截面形式对结构地震响应的影响。其次，探讨拱数（跨数）、奇偶性对浅埋多连拱地下结构地震响应的影响。结果表明：(1）矩形较拱形结构产生更大残余变形；（2）结构的响应随拱数（跨数）的增加而增加，且增加的幅度高达30%；（3）奇、偶数拱结构的动力响应差异不明显。研究成果可为多连拱、大跨度浅埋隧道的抗震设计提供参考。
随着工程建设技术的发展及需求的提高，大跨度多连拱隧道逐渐大量出现，其抗震性能值得关注。本文以某多连拱隧道为依托，建立二维计算模型，采用等价线性化模型Davidenkov模型考虑土体非线性特性，探讨该类结构地震响应规律。首先将拱形隧道地震响应与等截面矩形隧道的地震响应相比较，分析截面形式对结构地震响应的影响。其次，探讨拱数（跨数）、奇偶性对浅埋多连拱地下结构地震响应的影响。结果表明：(1）矩形较拱形结构产生更大残余变形；（2）结构的响应随拱数（跨数）的增加而增加，且增加的幅度高达30%；（3）奇、偶数拱结构的动力响应差异不明显。研究成果可为多连拱、大跨度浅埋隧道的抗震设计提供参考。
, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20240231
摘要:
交通振动对古建筑的结构健康和长期稳定性构成了潜在威胁，尤其在现代城市环境中，交通荷载频繁且多样化，因此引入了一种结合时域分析的频率切片小波变换（Frequency Slice Wavelet Transform, FSWT ，FSWT）分析法，系统性地研究交通振动对古建筑的影响。首先，对清远楼进行了现场振动测试，采用时域分析对交通振动信号进行初步处理，获取振动响应的基本特性；通过FSWT分析法对信号进行详细的时频分析，揭示振动信号的频率特性及其随时间变化的规律，分解出各个频率成分在不同时间段的能量分布，最后，建立有限元模型进一步验证其方法的可靠性。研究结果显示：以时频能量为参考值更能反映出振动信号的实际变化规律及结构最易受影响的位置，即交通振动在古建筑中的传播具有明显的层次性特征：0～10 Hz频段的振动能量随着高度增加而逐渐增大，在10～20 Hz频段，振动能量主要集中在台基结构，且随着频率的升高，能量逐渐集中于台基底部。此外，分析结果还揭示了木结构与台基在动态响应中的差异，为交通振动对古建筑的影响分析及易损部位的识别提供了科学依据。
交通振动对古建筑的结构健康和长期稳定性构成了潜在威胁，尤其在现代城市环境中，交通荷载频繁且多样化，因此引入了一种结合时域分析的频率切片小波变换（Frequency Slice Wavelet Transform, FSWT ，FSWT）分析法，系统性地研究交通振动对古建筑的影响。首先，对清远楼进行了现场振动测试，采用时域分析对交通振动信号进行初步处理，获取振动响应的基本特性；通过FSWT分析法对信号进行详细的时频分析，揭示振动信号的频率特性及其随时间变化的规律，分解出各个频率成分在不同时间段的能量分布，最后，建立有限元模型进一步验证其方法的可靠性。研究结果显示：以时频能量为参考值更能反映出振动信号的实际变化规律及结构最易受影响的位置，即交通振动在古建筑中的传播具有明显的层次性特征：0～10 Hz频段的振动能量随着高度增加而逐渐增大，在10～20 Hz频段，振动能量主要集中在台基结构，且随着频率的升高，能量逐渐集中于台基底部。此外，分析结果还揭示了木结构与台基在动态响应中的差异，为交通振动对古建筑的影响分析及易损部位的识别提供了科学依据。
, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20250146
摘要:
为了探索和建立适用于我国的现地峰值加速度（PGA）预测模型，以及提高现地PGA预测的可靠性，本研究提出了一种基于时空图神经网络的现地PGA预测模型（TSGNN-PGA），并采用中国强震数据对TSGNN-PGA模型进行训练和测试。测试结果表明：P波触发后3s，和Pd-PGA方法相比，TSGNN-PGA模型对于PGA预测有更小的平均绝对误差（MAE）和标准差（STD），以及更大的决定系数，且分别为0.205、0.261和0.688；同时，和Pd-PGA方法相比，在不同的震中距、震级和信噪比范围下，TSGNN-PGA模型对于PGA预测有更小的MAE和STD，这意味着TSGNN-PGA模型对于震中距、震级和信噪比的敏感性更弱，且受影响更小。此外，在漾濞6.4级地震、芦山6.1级地震和积石山6.2级地震中，与Pd-PGA方法相比，TSGNN-PGA模型对于PGA预测表现出更强的鲁棒性。可以推断，TSGNN-PGA模型在一定程度上可以提高我国现地PGA预测的可靠性，且对于地震预警有着重要意义。
为了探索和建立适用于我国的现地峰值加速度（PGA）预测模型，以及提高现地PGA预测的可靠性，本研究提出了一种基于时空图神经网络的现地PGA预测模型（TSGNN-PGA），并采用中国强震数据对TSGNN-PGA模型进行训练和测试。测试结果表明：P波触发后3s，和Pd-PGA方法相比，TSGNN-PGA模型对于PGA预测有更小的平均绝对误差（MAE）和标准差（STD），以及更大的决定系数，且分别为0.205、0.261和0.688；同时，和Pd-PGA方法相比，在不同的震中距、震级和信噪比范围下，TSGNN-PGA模型对于PGA预测有更小的MAE和STD，这意味着TSGNN-PGA模型对于震中距、震级和信噪比的敏感性更弱，且受影响更小。此外，在漾濞6.4级地震、芦山6.1级地震和积石山6.2级地震中，与Pd-PGA方法相比，TSGNN-PGA模型对于PGA预测表现出更强的鲁棒性。可以推断，TSGNN-PGA模型在一定程度上可以提高我国现地PGA预测的可靠性，且对于地震预警有着重要意义。
, 最新更新时间 , doi: 10.11899/zzfy20250125
摘要:
长周期地震动因具有丰富的低频成分而易使超高层建筑、大跨桥梁、大型生命线工程等长周期结构产生震害，根据形成机制与特征不同，可分为近场长周期地震动和远场长周期地震动两大类。目前对于长周期地震动的界定方法尚未有统一标准，现有方法多根据单一参数判定，无法表征长周期地震动的复杂特性，且缺少对不同类型长周期地震动的界定。鉴于此，本文从人工多角度提取特征和自动拾取时空联合特征两个角度，分别基于机器学习和深度学习搭建PCA-SVM模型和CNN-LSTM-Attention模型，实现了对近、远场长周期地震动的高效判别，在测试集上分别达到了96.57%和97.06%的准确率。结果表明，本文提出的两种分类模型对近、远场长周期地震动均有较好的判别效果，且相较于传统方法更具优越性，可为长周期地震动的识别与选取提供参考。
长周期地震动因具有丰富的低频成分而易使超高层建筑、大跨桥梁、大型生命线工程等长周期结构产生震害，根据形成机制与特征不同，可分为近场长周期地震动和远场长周期地震动两大类。目前对于长周期地震动的界定方法尚未有统一标准，现有方法多根据单一参数判定，无法表征长周期地震动的复杂特性，且缺少对不同类型长周期地震动的界定。鉴于此，本文从人工多角度提取特征和自动拾取时空联合特征两个角度，分别基于机器学习和深度学习搭建PCA-SVM模型和CNN-LSTM-Attention模型，实现了对近、远场长周期地震动的高效判别，在测试集上分别达到了96.57%和97.06%的准确率。结果表明，本文提出的两种分类模型对近、远场长周期地震动均有较好的判别效果，且相较于传统方法更具优越性，可为长周期地震动的识别与选取提供参考。
