检索结果-内蒙古大学图书馆

应用基础与工程科学学报 2025年第2期33卷 338-348页

作者：李山有谢博楠卢建旗谢志南李伟陈欣中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室地震灾害防治应急管理部重点实验室

约1/2以上的强震动观测数据面临信号丢头的问题.如何在海量记录中自动剔除丢头的地震记录是地震P波参数相关算法研究的重要需求.基于极限梯度提升树(XGBoost)方法，建立了丢头地震动记录的自动识别模型.采用日本K-NET台网记录的970次地... 详细信息

约1/2以上的强震动观测数据面临信号丢头的问题.如何在海量记录中自动剔除丢头的地震记录是地震P波参数相关算法研究的重要需求.基于极限梯度提升树(XGBoost)方法，建立了丢头地震动记录的自动识别模型.采用日本K-NET台网记录的970次地震的83 825条竖向分量加速度记录作为XGBoost模型的训练/测试数据集.该模型对正样本(未丢头记录)的识别成功率为92.07%,对负样本(丢头记录)的识别成功率为98.93%.在相同测试数据集下与基于Fisher线性分辨的传统模型相比，XGBoost模型不仅极大地提高了正样本的识别成功率，同时也保证了负样本较高的识别成功率.结果表明，该模型对(未)丢头地震记录有很高的识别精度，当需要从海量强震动观测数据中自动提取P波参数时，可以运用该模型自动剔除丢头地震记录，以避免丢头地震记录对数据质量造成污染.

关键词：海量地震数据丢头地震记录 XGBoost 集成学习地震P波数据清洗

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基于机器学习的极震区烈度快速预测方法

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振动与冲击 2025年第2期44卷 235-244页

作者：王茂岑张令心钟江荣张云霞张鹏中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室哈尔滨150080 应急管理部国家减灾中心北京100124

极震区烈度的快速准确评估对于震后的应急响应至关重要。针对现有的极震区烈度预测精度差的问题,首先,整理了1949年—2021年的406次震级大于5.0且极震区烈度大于Ⅴ度的历史震例;然后,基于输入参数可在震后快速易于获取的原则,选择震级... 详细信息

极震区烈度的快速准确评估对于震后的应急响应至关重要。针对现有的极震区烈度预测精度差的问题,首先,整理了1949年—2021年的406次震级大于5.0且极震区烈度大于Ⅴ度的历史震例;然后,基于输入参数可在震后快速易于获取的原则,选择震级和震源深度作为输入参数,分别建立了基于随机森林、k近邻、逻辑回归以及决策树4种机器学习模型的极震区烈度快速预测方法;最后,对这几种方法的性能进行比较,并与已有的统计回归方法进行对比。结果显示:基于随机森林模型的预测方法性能更好,预测的准确率也很高;与仅选用震级作为输入参数的预测方法相比,该方法的准确率得到了较大提高;与现有的统计回归方法相比,该方法在准确率上有明显优越性。

关键词：震级震源深度极震区烈度机器学习快速预测方法

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断裂带场地波速变异区地震动相干性研究

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工程力学 2025年第3期42卷 217-227页

作者：胡进军汤超丁祎天中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080

相干函数常用于表示邻近场点地震动的相似性,可用于分析多支撑结构和长大结构地震响应,场地条件对地震动相干性有很大影响。该文基于跨程海断裂带密集台阵不同波速场地的地震动记录,分析了场地平均剪切波速和变异系数以及震中距三个参... 详细信息

相干函数常用于表示邻近场点地震动的相似性,可用于分析多支撑结构和长大结构地震响应,场地条件对地震动相干性有很大影响。该文基于跨程海断裂带密集台阵不同波速场地的地震动记录,分析了场地平均剪切波速和变异系数以及震中距三个参数对迟滞相干性衰减的影响。根据场地剪切波速进行区域划分,分析了区域内和区域间迟滞相干性变化规律;根据震中距分组研究了不同距离分组下迟滞相干性的衰减规律。研究表明:场地平均剪切波速和场地变异系数对相干性衰减都有影响,平均剪切波速越大,相干性越大;变异系数越大,相干性衰减越快。地震动在不同剪切波速的区域间传播时,区域间剪切波速差异越大,相干性越小。震中距对相干性变化有影响,随着震中距增大,低频时相干性增大,高频时减小;这种影随着震中距增大逐渐减弱,会出现“饱和”现象。最终通过对常用相干函数模型拟合分析,更新了模型参数,结果可为考虑场地变异性的相干函数模型提供参考。

关键词：迟滞相干性程海断裂带剪切波速场地变异系数密集台阵

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基于物理驱动支持向量机方法的地震作用下结构动力响应求解

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振动与冲击 2025年第3期44卷 284-290页

作者：杜轲吴文贤林志鹏骆欢中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室哈尔滨150080 三峡大学土木与建筑学院湖北宜昌443002

物理驱动机器学习是一种将物理原理融入机器学习框架的前沿方法。通过引入物理知识,该方法旨在使模型更为贴合实际世界的物理规律和约束,以提高模型在学习过程中对数据本质特征的准确捕捉。该研究使用了一种以支持向量机为基础的物理驱... 详细信息

物理驱动机器学习是一种将物理原理融入机器学习框架的前沿方法。通过引入物理知识,该方法旨在使模型更为贴合实际世界的物理规律和约束,以提高模型在学习过程中对数据本质特征的准确捕捉。该研究使用了一种以支持向量机为基础的物理驱动方法,用于精确计算结构的动力响应。该算法通过最小化多输出最小二乘支持向量机的目标函数,实现了对回归模型参数的精准拟合。同时,通过在特征空间中引入系统动态平衡方程和初始条件的物理约束,无需事先训练数据即可有效计算结构的动力响应。随后开展在地震动荷载作用下的单自由度体系和二层剪切框架多自由度体系的动力响应,并将所用方法与传统方法的结果进行了对比。分析结果表明,提出的物理驱动机器学习方法在精度和大时间步长性能方面均显著优于传统方法。

关键词：机器学习支持向量机物理驱动无标记数据结构动力响应分析

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基于XGBoost的现地PGV预测模型

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地球科学 2025年

作者：卢建旗王雨佳李山有谢志南马强陶冬旺中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室地震灾害防治应急管理部重点实验室

地震动峰值速度（Peak Ground Velocity， PGV）是常用于衡量地震动对建筑结构破坏潜力的参数之一，实时预测PGV大小是重大工程地震紧急处置中的关键技术。为进一步提升PGV预测准确性，本文提出一种基于极限梯度提升树（Extream Gradien... 详细信息

地震动峰值速度（Peak Ground Velocity， PGV）是常用于衡量地震动对建筑结构破坏潜力的参数之一，实时预测PGV大小是重大工程地震紧急处置中的关键技术。为进一步提升PGV预测准确性，本文提出一种基于极限梯度提升树（Extream Gradient Boosting， XGBoost）的现地PGV预测模型。该模型以台站观测到的P波前3 s的峰值加速度（Pa）、峰值速度（Pv）、峰值位移（Pd）、累计绝对速度（CAV）及卓越周期（Tpd）5种特征参数为输入，以该台站观测到的PGV为预测目标。选取日本K-NET台网记录的102次地震的6918组加速度记录进行模型训练，89次地震的3430组加速度记录测试模型的泛化能力。结果表明，相同数据集下，对比基于Pd的PGV预测模型和基于支持向量机的PGV预测模型，基于XGBoost的PGV预测模型的预测值与实测值更趋近1:1比例关系，且预测误差标准差更小，预测残差均值更接近0，且在中国的实际地震震例上的运行结果良好。基于XGBoost的PGV预测模型可用于现地地震预警地震动峰值的预测。

关键词：地震预警现地预警极限梯度提升树机器学习地震动峰值速度

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横系梁对梁式桥双柱墩抗震性能的影响

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自然灾害学报 2025年第2期34卷 198-208页

作者：王立佳刘金龙林均岐中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080

双柱式桥墩是梁式桥中常见的下部结构,在地震中经常受损。为了提高双柱墩的横桥向稳定性,通常在墩柱之间设置横系梁。文中以云南漾濞金星桥为原型,设计了4个具有不同横系梁的桥梁模型,进行了缩尺模型振动台试验,并使用OpenSees建立了有... 详细信息

双柱式桥墩是梁式桥中常见的下部结构,在地震中经常受损。为了提高双柱墩的横桥向稳定性,通常在墩柱之间设置横系梁。文中以云南漾濞金星桥为原型,设计了4个具有不同横系梁的桥梁模型,进行了缩尺模型振动台试验,并使用OpenSees建立了有限元模型来重现试验结果。通过试验结果和对有限元模型进行增量动力分析(incremental dynamic analysis,IDA),研究了有无横系梁、横系梁与墩柱抗弯刚度比(K_(系)/K_(墩))和横系梁配筋率(ρ)变化对梁式桥双柱墩抗震性能的影响。研究结果表明,横系梁可以提高梁式桥双柱墩的抗震性能,横系梁K_(系)/K_(墩)或ρ的适当增加,有助于减小墩底曲率延性比、墩顶位移、墩顶弯矩和墩底的弯矩。然而,K_(系)/K_(墩)或ρ过高会导致墩柱先于横系梁破坏,削弱横系梁的抗震作用。综合分析后,给出了横系梁K_(系)/K_(墩)的建议范围为0.3~0.6,配筋率的建议取值范围为0.6%~0.9%,为梁式桥双柱墩的抗震设计提供了重要的参考依据。

关键词：横系梁梁式桥双柱墩振动台试验增量动力分析法抗震性能

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基于贝叶斯理论的钢混组合高层建筑多灾易损性估算-地震和风

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振动与冲击 2025年第2期44卷 160-166页

作者：郑晓伟程杰张令心谢贤鑫中国矿业大学力学与土木工程学院江苏徐州221116 中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室哈尔滨150086 中国地震局工程力学研究所地震灾害防治应急管理部重点实验室哈尔滨150086

该研究提出了一种基于贝叶斯理论的高层建筑多灾易损性估算方法,用于评估地震和风荷载同时作用下建筑结构的条件破坏概率,并量化了多重不确定性的影响。该研究对高层建筑多灾易损性研究领域的主要贡献在于:(1)通过贝叶斯理论,建立结构... 详细信息

该研究提出了一种基于贝叶斯理论的高层建筑多灾易损性估算方法,用于评估地震和风荷载同时作用下建筑结构的条件破坏概率,并量化了多重不确定性的影响。该研究对高层建筑多灾易损性研究领域的主要贡献在于:(1)通过贝叶斯理论,建立结构多灾需求模型中未知参数的后验概率分布;(2)提出计算结构多灾易损性边界的方法,并基于全概率理论将随机变量的概率密度函数积分到易损性中,以此量化模型的认识不确定性。最后,以一个具有代表性的42层钢-混组合高层建筑为研究对象,对所提出的多灾易损性估算方法进行展示。研究结果表明,模型参数的认知不确定性以及荷载加载方向对结构破坏概率存在显著影响。所提出的基于贝叶斯理论的多灾易损性估算方法,有助于高层建筑的多灾害综合防控与防灾决策制定。

关键词：多灾害贝叶斯理论不确定性易损性组合结构

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世界强震动数据中心发展现状与展望

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世界地震工程 2025年第1期41卷 1-13页

作者：解全才马强钱亮陶冬旺王江娄良琼中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080

近年来,全球主要地震多发国家加大了强震动观测台网的建设,布设的数字强震仪和烈度仪等数量显著增加,获取的强震动记录迅速增长。各国或地区建立了不同的强震动数据库、例如美国的NGA数据库、CEMSD数据库、欧洲的ESM数据库、法国IPGP数... 详细信息

近年来,全球主要地震多发国家加大了强震动观测台网的建设,布设的数字强震仪和烈度仪等数量显著增加,获取的强震动记录迅速增长。各国或地区建立了不同的强震动数据库、例如美国的NGA数据库、CEMSD数据库、欧洲的ESM数据库、法国IPGP数据库、意大利ITACA数据库、日本NIED数据库和新西兰GeoNet数据库等。基于第18届世界地震工程大会(18WCEE)探索世界地震数据中心专题及相关文献,详细梳理了各个国家和地区强震动数据中心的台网建设、数据处理、数据共享及数据应用方面的研究现状;通过与国外强震动数据中心的对比分析,找出我国强震动数据中心发展存在的差距,指出我国未来需要重视的工作和深入研究解决的问题。

关键词： 18届世界地震工程大会地震数据中心强震动数据数据处理数据共享

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基于数值计算的川滇地区场地非线性反应经验模型研究

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世界地震工程 2025年第1期41卷 121-132页

作者：赵宇任叶飞张鹏刘也王宏伟温瑞智中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080

我国川滇地区尚未通过场地信息建立各自适用的场地非线性反应经验模型。通过收集川滇地区大量工程场地钻孔资料,建立了适用于川滇地区的场地速度剖面随机生成经验模型,针对不同V S30和土层厚度组合的21种工况进行随机剪切波速剖面模拟... 详细信息

我国川滇地区尚未通过场地信息建立各自适用的场地非线性反应经验模型。通过收集川滇地区大量工程场地钻孔资料,建立了适用于川滇地区的场地速度剖面随机生成经验模型,针对不同V S30和土层厚度组合的21种工况进行随机剪切波速剖面模拟生成。选取NGA-West数据库中的基岩场地强震动记录作为输入进行一维等效线性化场地地震反应计算,分析计算结果在不同场地和不同峰值加速度(peak ground acceleration,PGA)地震动输入下与震级、距离的相关性,结果显示震中距和震级对场地地震反应影响均有限。场地放大表现出明显的非线性特征,据此建立了适用于川滇地区的场地非线性反应经验回归模型,分析结果显示:场地非线性效应与现有理论及认识相一致,残差分析亦验证了回归模型的可靠性;四川地区和云南地区的模型系数差异明显,体现了场地条件区域性差异的影响,也表明建立区域性经验模型的必要性。

关键词：场地效应川滇地区场地非线性反应经验模型场地地震反应计算

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基于机器学习算法的土壤液化判别研究进展综述

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世界地震工程 2025年第1期41卷 99-109页

作者：耿铭屿李兆焱张升袁晓铭中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080

土壤液化是一种常见于地震中的次生灾害,对建筑物和构筑物等生产生活都造成过严重破坏。国内外液化判别方法都是源于地震液化灾害现场数据,受到原位测试方法和场地区域性等条件的影响,存在一定的局限性。近年来随着机器学习等人工智能... 详细信息

土壤液化是一种常见于地震中的次生灾害,对建筑物和构筑物等生产生活都造成过严重破坏。国内外液化判别方法都是源于地震液化灾害现场数据,受到原位测试方法和场地区域性等条件的影响,存在一定的局限性。近年来随着机器学习等人工智能计算算法的兴起和发展,其在土壤液化研究方面显示出了特有的优势。以土壤液化判别相关研究成果及第18届世界地震工程大会部分报告为基础,本文阐述了研究土壤液化判别方法的机器学习算法,分析了相关机器学习算法的基本原理,列举了机器学习算法在土壤液化研究中的应用,展示了机器学习算法相对于传统方法具备灵活、稳定和泛化性强等诸多优异性能,提出了当前机器学习算法存在的缺陷,展望了机器学习算法在土壤液化研究领域未来发展趋势。

关键词：岩土工程机器学习算法土壤液化液化判别第18届世界地震工程大会

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