近幾十年來陸續(xù)發(fā)生的一些大地震對(duì)人類社會(huì)的生命及財(cái)產(chǎn)安全造成了巨大威脅。與此同時(shí),地震工程研究者們陸續(xù)在地震中獲得近斷層地震記錄,并認(rèn)為近場(chǎng)地震場(chǎng)景中常見的速度脈沖型記錄是中場(chǎng)周期結(jié)構(gòu)遭遇地震破壞不可忽略的因素。因此,開展近斷層地脈沖型地震動(dòng)相關(guān)特性的研究將對(duì)考慮近斷層區(qū)域結(jié)構(gòu)抗震性能提供有效依據(jù)。本文主要對(duì)近斷層脈沖型地震動(dòng)量化識(shí)別,地震動(dòng)脈沖的譜分析驗(yàn)證,脈沖的參數(shù)化解析等問題進(jìn)行研究,主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下所示:(1)針對(duì)既有的識(shí)別方法在地震動(dòng)脈沖形狀不規(guī)則時(shí)可能導(dǎo)致脈沖識(shí)別失效的現(xiàn)象,建立基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的自適應(yīng)原理為基礎(chǔ)的能量識(shí)別方法。1.為去除高頻噪聲帶來的干擾,本文借助Tanimoto相似度理論,舍棄高頻IMF分量,將其余部分重組從而形成光滑的脈沖重構(gòu)信號(hào)。2.利用峰點(diǎn)法(PPM)在重構(gòu)信號(hào)中準(zhǔn)確識(shí)別脈沖,并確定脈沖周期。3.建立以脈沖能量為依據(jù)能量指示器,從而實(shí)現(xiàn)量化識(shí)別脈沖型地震動(dòng)。此外,本文還在多脈沖識(shí)別、脈沖的方向性等問題上進(jìn)行拓展。結(jié)果表明:相比其他方法,在脈沖形狀不規(guī)則以及多脈沖情形下,本文方法判別結(jié)果更為準(zhǔn)確。(2)在驗(yàn)證識(shí)別脈沖與原始地震動(dòng)在波形中的匹配度后,本文還從動(dòng)力響應(yīng)方面進(jìn)行驗(yàn)證。計(jì)算基于EMD方法、Baker方法識(shí)別脈沖與原始地震記錄的反應(yīng)譜,并進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:無論是彈性或是彈塑性反應(yīng)譜,本文方法識(shí)別脈沖在反應(yīng)譜中長(zhǎng)周期段與原始地震記錄更為匹配。(3)基于Mavroeidis模型,同時(shí)利用本文的EMD脈沖識(shí)別方法,本文提出一種脈沖解析算法:脈沖不僅能自適應(yīng)識(shí)別,且被包含脈沖頻率、脈沖形狀參數(shù)、脈沖振蕩參數(shù)等在內(nèi)的參數(shù)所解析。經(jīng)驗(yàn)證:絕大部分地震脈沖均能由本文方法實(shí)現(xiàn)參數(shù)解析,為發(fā)震機(jī)制與脈沖參數(shù)之間的相關(guān)性分析提供有效依據(jù)。
【學(xué)位單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TU435;TU352.12
【部分圖文】：

Baker 提出用小波分析在地震動(dòng)最大能量處提取脈沖，并以剔除脈沖后殘余函數(shù)的相對(duì)速度比和相對(duì)能量比作為脈沖型地震動(dòng)的識(shí)別特征[12]。2013 年，Zha針對(duì) Baker 方法不能識(shí)別部分地震動(dòng)脈沖特性的缺陷，建立了以 Dickision 擬合函數(shù)為基礎(chǔ)的能量指示器[14]。本章將分別對(duì)兩種方法進(jìn)行分析。2.2 基于小波分解量化識(shí)別脈沖型地震動(dòng)在談?wù)?Baker 的識(shí)別方法之前，本節(jié)將首先對(duì)小波分析的概念進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。2.2.1 小波分析小波分析是目前應(yīng)用較為廣泛的一種信號(hào)分解工具。它能將原始序列分解為若干個(gè)小波分量，這些分量都由一個(gè)可以放大或縮小、變寬或變窄，也可在時(shí)間軸上移動(dòng)

Baker 提出用小波分析在地震動(dòng)最大能量處提取脈沖，并以剔除脈沖后殘余函數(shù)的相對(duì)速度比和相對(duì)能量比作為脈沖型地震動(dòng)的識(shí)別特征[12]。2013 年，Zha針對(duì) Baker 方法不能識(shí)別部分地震動(dòng)脈沖特性的缺陷，建立了以 Dickision 擬合函數(shù)為基礎(chǔ)的能量指示器[14]。本章將分別對(duì)兩種方法進(jìn)行分析。2.2 基于小波分解量化識(shí)別脈沖型地震動(dòng)在談?wù)?Baker 的識(shí)別方法之前，本節(jié)將首先對(duì)小波分析的概念進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。2.2.1 小波分析小波分析是目前應(yīng)用較為廣泛的一種信號(hào)分解工具。它能將原始序列分解為若干個(gè)小波分量，這些分量都由一個(gè)可以放大或縮小、變寬或變窄，也可在時(shí)間軸上移動(dòng)

圖 2-4 小波函數(shù)圖示例：(a)為 haar 小波，(b)為 1 階高斯小波，(c)為 4 階 Daubechies 小波，(d)為 Morlet 小波t 時(shí)刻的小波基函數(shù)由式 2-1 所示： ,1s lt lF t Fss

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2823084