[发明专利]一种基于不确定性分析的城镇砌体住宅安全评估方法有效
| 申请号: | 201910561857.3 | 申请日: | 2019-06-26 |
| 公开(公告)号: | CN110362886B | 公开(公告)日: | 2020-12-18 |
| 发明(设计)人: | 苏亮;蒋亦庞;黄鑫;徐斌;张景泉;李喜龙 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
| 主分类号: | G06F30/13 | 分类号: | G06F30/13;G06F30/23;G06F30/27;G06Q10/06;G06F111/08 |
| 代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 邱启旺 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种基于不确定性分析的城镇砌体住宅安全评估方法,属于工程结构性能评估领域。该方法首先对结构进行环境振动下的加速度采集,得到加速度数据。其次,采用多参考点协方差驱动随机子空间法与卷积神经网络自动识别结构模态参数及其不确定性。然后,以得到的不确定性模态参数为输入,采用基于渐进马尔科夫链蒙特卡罗法(TMCMC)的贝叶斯模型修正方法,修正结构的初始有限元模型,得到带有不确定性参数的城镇砌体住宅安全评估模型。最后,对该模型进行同时考虑荷载作用及结构参数不确定性的安全评估。本发明能够构建有效的城镇砌体住宅安全评估模型,从而实现该类房屋长期安全管理与灾害预警的目标。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 基于 不确 定性分析 城镇 住宅 安全 评估 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于不确定性分析的城镇砌体住宅安全评估方法,其特征在于,步骤如下:(1)采用加速度传感器对住宅结构进行环境振动下的加速度数据采集;(2)采用多参考点协方差驱动随机子空间法,结合卷积神经网络,对住宅结构进行不确定性模态参数自动识别,得到结构的真实模态参数及其不确定性;(3)以步骤(2)获得的不确定性模态参数为输入,采用基于渐进马尔科夫链蒙特卡罗法(TMCMC)的贝叶斯模型修正方法,对建立的城镇砌体住宅等效框架模型以及等效体积单元模型进行随机模型修正,得到带有不确定性参数的城镇砌体住宅安全评估模型;(4)基于步骤(3)构建的带有不确定性参数的城镇砌体住宅安全评估模型,在同时考虑荷载作用及结构参数不确定性的情况下对结构进行地震与风灾易损性分析,实现结构的安全评定与灾害预警。
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