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基于FNN的底层框架建筑震害分析

李殿生  
【摘要】:在我国城镇化建设不断取得进展的情况下,一旦发生地震灾害,对于城市的影响程度是不可小觑的。我国城镇建筑市场非常繁荣,不少工程项目均为底层框架+上部砌体的结构,此类结构的建筑能够灵活安排,其施工难度较低,工程造价不高而被建筑商所采用。底层框架结构为典型的“上刚下柔”建筑结构。从抗震性能来看,由于此类建筑的上部与下部所使用的材料有显著差异,层与层之间的刚度、变形也明显不同,可以说整体的受力情况比较复杂,在地震发生时,地震力具有不确定性,为此类建筑的防震减灾提升了难度,因此需要对其震害主要因素分析和结果进行预测。怎样才能结合当前的震害数据,通过二次开发进行震害的预测,从而在灾害发生前做好防灾准备和应急预案,是十分必要且有意义的。本研究所构建的基于模糊理论的BP网络模式有其自身的优势,可以明确描述出实际发生的震害经验,分析震害在多因素联合作用下的变化特征,对震害进行估算,结合传统的神经网络的一些不足之处对其进行优化,使其性能得到明显的提升,为防震减灾做出一定贡献。本文以优化的神经网络算法实现震害预测,首先简介了BP网络与模糊理论相结合的分析模式,进行BP网络模型的设计,包括确定预测因素和指标隶属度,建立模糊BP模型,神经网络算法及改进,传统神经网络的优化等,在此基础上进行基于遗传算法的优化BP神经网络构建,主要阐述了底层框架建筑震害预测步骤、震害因子的选择和量化、震害等级的划分,最终建立了FNN神经网络。以实例检验方式,通过采集建筑样本进行试验,对建筑震害的影响因素进行分析,分别研究了各个因素对建筑震害的影响,包括高宽比、层数、横向跨数、纵向跨数、地震烈度、抗震横墙数的影响,对建筑震害主导因子进行确定,引入基于优化BP神经网络的建筑震害估算,结果证实神经网络估算效果较好。


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