基于性能的抗震設(shè)計(jì)方法依賴于準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)彈塑性分析,進(jìn)而依賴于準(zhǔn)確的構(gòu)件模擬結(jié)果。目前,纖維單元因計(jì)算效率高而被廣泛應(yīng)用于結(jié)構(gòu)彈塑性計(jì)算中。對(duì)于桿系構(gòu)件,如梁、柱等,其纖維單元參數(shù)選擇的規(guī)律具有通用性,模擬精度較高。但是,對(duì)于剪力墻構(gòu)件,其纖維單元參數(shù)選擇的規(guī)律不具備通用性,難以確定合適的單元參數(shù),導(dǎo)致模擬精度較低。本質(zhì)上,剪力墻纖維單元參數(shù)選擇是優(yōu)化問題,即尋求控制參數(shù)和纖維單元參數(shù)的最優(yōu)映射關(guān)系。而深度學(xué)習(xí)通過多層感知結(jié)構(gòu)回歸數(shù)據(jù)隱含規(guī)律,具有優(yōu)異的特征學(xué)習(xí)能力,適用于解決剪力墻纖維單元參數(shù)選擇問題。本文基于大量剪力墻滯回試驗(yàn)數(shù)據(jù),創(chuàng)新性地采用深度學(xué)習(xí)對(duì)控制參數(shù)與單元參數(shù)之間的數(shù)值關(guān)系進(jìn)行回歸,通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)剪力墻纖維單元參數(shù),極大地提高了剪力墻構(gòu)件彈塑性分析的精度。主要研究工作和成果如下:(1)收集共256份剪力墻試驗(yàn)數(shù)據(jù),基于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Mongo DB構(gòu)造標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫,根據(jù)目前纖維單元參數(shù)選擇的經(jīng)驗(yàn)和方法,通過Open SEES對(duì)數(shù)據(jù)庫中所有試件建立MVLEM單元進(jìn)行彈塑性分析,評(píng)估目前纖維單元模擬誤差。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,模擬結(jié)果誤差較大,各特征點(diǎn)平均相對(duì)誤差距離約為18%,且模擬結(jié)果的峰值點(diǎn)側(cè)向承載力偏低,相對(duì)誤差絕對(duì)值均值達(dá)到16%左右。同時(shí),模擬滯回曲線下降段不明顯,存在高估剪力墻延性的現(xiàn)象;(2)優(yōu)化纖維單元參數(shù),通過人為調(diào)參將目前試驗(yàn)結(jié)果轉(zhuǎn)換為纖維單元參數(shù)標(biāo)簽數(shù)據(jù),用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同時(shí),根據(jù)優(yōu)化后的纖維單元參數(shù),對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫中的所有試件進(jìn)行彈塑性分析,評(píng)估模擬誤差。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,優(yōu)化結(jié)果各特征點(diǎn)的平均相對(duì)誤差距離約8%。峰值點(diǎn)位移角相對(duì)誤差絕對(duì)值均值約2%,而極限點(diǎn)位移角相對(duì)誤差絕對(duì)值均值約5%;峰值點(diǎn)側(cè)向承載力仍低于試驗(yàn)值,相對(duì)誤差絕對(duì)值均值約7%,極限點(diǎn)側(cè)向承載力相對(duì)誤差絕對(duì)值均值約4%;(3)基于全連接層,設(shè)計(jì)適用于剪力墻纖維單元參數(shù)選擇的深度前饋網(wǎng)絡(luò)模型。模型共5層全連接層,接受26個(gè)獨(dú)立的控制參數(shù)作為輸入和28個(gè)獨(dú)立的單元參數(shù)作為輸出,隱藏層為3層,節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為128、128和64。為抑制過擬合和提高收斂效率,采取早停措施和使用一種特殊的特征縮放方法;(4)基于優(yōu)化纖維單元參數(shù),訓(xùn)練深度前饋網(wǎng)絡(luò)模型,通過分析訓(xùn)練集、驗(yàn)證集誤差和統(tǒng)計(jì)測(cè)試集預(yù)測(cè)模擬結(jié)果,對(duì)模型的泛化能力進(jìn)行評(píng)估。同時(shí),基于該模型對(duì)剪力墻控制參數(shù)和纖維單元參數(shù)進(jìn)行敏感性分析,復(fù)核結(jié)構(gòu)概念。評(píng)估結(jié)果顯示,深度前饋網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練效果良好,無過擬合。訓(xùn)練集均方差僅4×10-4,驗(yàn)證集均方差僅7.5×10-3。誤差分析結(jié)果顯示,各特征點(diǎn)的位移角相對(duì)誤差絕對(duì)值均值約7%,側(cè)向承載力相對(duì)誤差絕對(duì)值均值約10%,平均相對(duì)誤差距離約13%,極大地降低彈塑性分析的誤差。預(yù)測(cè)結(jié)果基本符合結(jié)構(gòu)概念,泛化能力強(qiáng),但極小概率存在模擬精度降低的情況。
【學(xué)位單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TU398.2
【部分圖文】：

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文模型，評(píng)估不同剪跨比、軸壓比和配筋率對(duì)塑性鉸長(zhǎng)度的影響，進(jìn)而回歸分析對(duì)塑性鉸長(zhǎng)度影響，提出多參數(shù)綜合影響下的塑性鉸長(zhǎng)度計(jì)算模型。 本文研究思路和內(nèi)容基于纖維單元對(duì)構(gòu)件或結(jié)構(gòu)進(jìn)行彈塑性分析的過程如圖 1-1 所示�？梢�，第一參數(shù)確定纖維單元參數(shù)的過程，影響著后續(xù)建模和結(jié)果的精度，對(duì)于剪力墻構(gòu)不例外。但是通過相關(guān)課題的研究現(xiàn)狀可知，目前剪力墻纖維單元參數(shù)的選擇為主，缺乏通用的單元參數(shù)選擇方法，使得基于纖維單元的剪力墻構(gòu)件彈塑性較大。

第一章 緒論人為調(diào)整纖維單元參數(shù)，使得模擬結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果相近，從而獲得優(yōu)化纖維單元參數(shù)，以此作為模型訓(xùn)練的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，本文稱這部分工作為纖維單元優(yōu)化。同時(shí)，用于回歸構(gòu)件控制參數(shù)和纖維單元參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可采用深度前饋網(wǎng)絡(luò)模型，本文將基于常規(guī)設(shè)計(jì)方法對(duì)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)。最后，基于所設(shè)計(jì)的深度前饋網(wǎng)絡(luò)模型，輸入剪力墻構(gòu)件控制參數(shù)，輸出纖維單元參數(shù)，通過對(duì)預(yù)測(cè)值和優(yōu)化纖維單元參數(shù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)之間產(chǎn)生的誤差進(jìn)行反向傳播來訓(xùn)練模型。最后，通過訓(xùn)練收斂的深度前饋網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)根據(jù)不同控制參數(shù)直接預(yù)測(cè)得到纖維單元參數(shù)的目標(biāo)，達(dá)到本文的研究目的。

10圖 1-3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)相互關(guān)系中，擬解決以下三個(gè)關(guān)鍵性問題：經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)對(duì)訓(xùn)練收斂與否以及收斂速度都經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，保證訓(xùn)練過程能良好收斂，防止出現(xiàn)過擬合經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所反映的特征和規(guī)律應(yīng)具有一定的結(jié)構(gòu)意義識(shí)的引入量需要進(jìn)行權(quán)衡，不宜過多導(dǎo)致訓(xùn)練結(jié)果趨練結(jié)果與所掌握的結(jié)構(gòu)概念相左，不易理解和應(yīng)用。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2824190