[发明专利]一种基于机器学习的建筑抗震韧性初步设计方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器学习的建筑抗震韧性初步设计方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待设计建筑的基本数据，并确定抗震韧性目标；所述基本数据包括所述待设计建筑的建筑设计模型、结构设计模型、地理位置信息以及地质条件信息；所述抗震韧性目标为所述待设计建筑的业主对所述待设计建筑的抗震性能的要求；

根据所述地理位置信息和所述地质条件信息，提取所述待设计建筑的地震危险性特征，作为所述待设计建筑的场地约束条件；

根据所述建筑设计模型，提取所述待设计建筑的建筑设计特征，作为所述待设计建筑的建筑设计约束条件；

根据所述建筑设计模型和所述结构设计模型，确定所述待设计建筑所有可用的结构设计特征以及所有可用的结构构件升级措施和非结构构件升级措施，作为所述待设计建筑的设计空间；

将所述抗震韧性目标、场地约束条件、建筑设计约束条件和设计空间输入到建筑抗震韧性优化模型中，输出满足所述抗震韧性目标的结构设计特征的组合以及结构构件升级措施和非结构构件升级措施；所述建筑抗震韧性优化模型为对训练好的建筑抗震韧性评估模型进行优化后得到的机器学习模型；所述训练好的建筑抗震韧性评估模型为以建筑的抗震韧性目标、场地约束条件、建筑设计约束条件和设计空间为输入，以建筑对应的韧性指标以及结构构件升级措施和非结构构件升级措施为输出训练得到的机器学习模型。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的建筑抗震韧性初步设计方法，其特征在于，所述获取待设计建筑的基本数据，并确定抗震韧性目标，具体包括：

获取所述待设计建筑的建筑设计模型、结构设计模型、地理位置信息以及地质条件信息；

根据所述待设计建筑的预期使用功能和预期使用年限以及韧性指标，确定所述抗震韧性目标；所述韧性指标包括所述待设计建筑倒塌后的人员伤亡、经济损失、恢复时间和韧性指数。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的建筑抗震韧性初步设计方法，其特征在于，所述根据所述地理位置信息和所述地质条件信息，提取所述待设计建筑的地震危险性特征，作为所述待设计建筑的场地约束条件，具体包括：

获取所述待设计建筑所处建筑场地的经纬度信息，并查询地震动参数区划图，获得所述待设计建筑的建筑场地对应的基本地震动峰值加速度值和基本地震动加速度反应谱特征周期值；

根据基本地震动峰值加速度值和基本地震动加速度反应谱特征周期值，确定所述待设计建筑的设计基本地震加速度和设计地震分组；

根据所述待设计建筑所处建筑场地对应的地质勘察报告，获得所述待设计建筑的建筑场地的土层等效剪切波速和场地覆盖层厚度；

根据土层等效剪切波速和场地覆盖层厚度，确定所述待设计建筑的场地类别；

根据设计地震分组和场地类别，确定所述待设计建筑的设计特征周期；

将设计基本地震加速度和设计特征周期作为所述待设计建筑的场地约束条件。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的建筑抗震韧性初步设计方法，其特征在于，所述根据所述建筑设计模型，提取所述待设计建筑的建筑设计特征，作为所述待设计建筑的建筑设计约束条件，具体包括：

根据所述待设计建筑的建筑设计模型的基本参数，确定所述待设计建筑的建筑类别和建筑层数；

将建筑类别和建筑层数作为所述待设计建筑的建筑设计约束条件。