本文選題：強震觀測　切入點：混凝土壩　出處：《振動工程學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：大壩的強震觀測資料真實反映了地震作用下壩體強震監(jiān)測部位的反應情況,是認識結構動力特性的重要特征量。目前,大壩強震觀測資料分析的應用研究一般僅局限于獲取加速度放大系數(shù)和結構模態(tài)參數(shù)。根據強震觀測識別出大壩模態(tài)參數(shù)后,可進行結構材料動參數(shù)的反演,以便為結構抗震分析提供盡可能精確的數(shù)值模型,對大壩等大型水工結構進行動參數(shù)反演,需要考慮計算效率的問題。為此,提出了應用機器學習的優(yōu)勢算法,即多輸出支持向量機(M-SVM)模型,替代有限元計算,以減少優(yōu)化搜索過程中有限元計算的次數(shù),提高計算的效率。通過對數(shù)值仿真算例和某混凝土重力壩實際強震觀測數(shù)據的分析,表明所提出的基于強震觀測和M-SVM模型的大壩材料動參數(shù)反演方法具有精度高和計算效率高等優(yōu)點,在實際工程中有良好的應用前景。
[Abstract]:The strong earthquake observation data of the dam truly reflect the response of the monitoring part of the dam body under the earthquake action, and are important characteristic quantities to understand the dynamic characteristics of the structure. The applied research of the analysis of the observation data of the strong earthquake of the dam is limited to obtaining the acceleration magnification factor and the modal parameters of the structure. After identifying the modal parameters of the dam according to the strong earthquake observation, the dynamic parameters of the structure material can be retrieved. In order to provide as accurate a numerical model as possible for seismic analysis of structures and to invert dynamic parameters of large hydraulic structures such as dams, it is necessary to consider the problem of computational efficiency. That is, multi-output support vector machine (MSVM) model replaces finite element calculation to reduce the number of times of finite element calculation in the process of optimization search and to improve the efficiency of calculation. Through the analysis of numerical simulation example and the actual strong earthquake observation data of a concrete gravity dam, It is shown that the proposed inversion method based on strong earthquake observation and M-SVM model has the advantages of high accuracy and high computational efficiency, and has a good application prospect in practical engineering.
【作者單位】： 西安理工大學西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點實驗室培育基地;河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室;福州大學至誠學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51409205) 博士后自然科學基金資助項目(2015M572656XB) 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室開放研究基金資助項目(2014491011) 陜西省博士后科研項目 西安理工大學水利水電學院青年科技創(chuàng)新團隊(2016ZZKT-14)
【分類號】：TV698.13

【參考文獻】

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本文編號：1560687