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摘要：一种基于机器学习和模型更新的区域快速震害预测方法，涉及结构抗震安全评估技术领域，针对现有技术难以识别结构内部损伤，进而导致震后损伤评估准确率低的问题，本申请与现有的基于遥感影像的损伤识别方法相比损伤判别更加精细，通过更新后的结构数值模型计算每一层的最大层间响应可以准确判别损伤状态完好、轻微破坏、中等破坏、严重破坏、毁坏，而非简单判断结构是否倒塌，进而提升了震后损伤评估的准确率。
主权项：1.一种基于机器学习和模型更新的区域快速震害预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：通过简化的多自由度模型建立结构样本，之后得到结构样本的结构参数、最大层间位移角以及结构样本所遭受地震的地震动参数，所述结构参数包括结构易得参数和结构非易得参数；步骤二：利用结构参数和地震动参数作为输入，最大层间位移角作为输出训练结构响应预测模型；步骤三：针对待评估建筑，获取待评估建筑的结构易得参数以及最大层间位移角监测值，之后，获取待评估建筑所遭受地震的地震动参数，并设定结构非易得参数初始值，之后将待评估建筑所遭受地震的地震动参数、结构易得参数以及结构非易得参数初始值输入训练好的结构响应预测模型，得到输出的最大层间位移角预测值，并利用最大层间位移角监测值和最大层间位移角预测值，得到目标函数，并将结构非易得参数作为待优化变量，利用粒子群优化算法迭代求解，得到最优结构非易得参数；步骤四：针对目标地震情景，获取该情景下对应的地震动参数，并将该地震动参数、步骤三中得到的结构易得参数以及最优结构非易得参数输入训练好的结构响应预测模型，得到输出的最大层间位移角，并根据输出的最大层间位移角得到目标地震情景下的震害情况。
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百度查询： 哈尔滨工业大学 上海市地震局 一种基于机器学习和模型更新的区域快速震害预测方法
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