基于机器学习的既有钢柱时变易损性及剩余抗震能力评估方法

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基于机器学习的既有钢柱时变易损性及剩余抗震能力评估方法
申请号:CN202410885774
申请日期:2024-07-03
公开号:CN118862557B
公开日期:2025-03-25
类型:发明专利
摘要
基于机器学习的既有钢柱时变易损性及剩余抗震能力评估方法,包括以下步骤;步骤一:构建物理试验模型;步骤二:建立钢框架柱三维精细化有限元模型;步骤三、确定构件易损性函数,梳理构建既有锈蚀钢框架柱时变易损性模型流程;步骤四:划分既有锈蚀钢框架柱损伤破坏等级并确定相应的量化限值。步骤五:构建既有锈蚀钢框架柱时变易损性函数参数数据集,建立近海大气环境下既有多龄期钢框架柱时变易损性曲线;步骤六:得到剩余抗震能力分析结果;步骤七:建立震损既有多龄期钢框架柱剩余抗震能力最优评估模型;步骤八:实现其剩余抗震能力的快速合理评估。本发明为从事既有工程结构震害预警、评估与加固的工程技术人员提供技术依据。
技术关键词
钢框架柱 抗震能力评估方法 延性金属 钢柱 非线性映射关系 钢材 H型钢构件 刚度 曲线 参数 神经网络模型 有限元分析方法 有限元分析模型 数值分析模型 拟合优度检验 构件截面尺寸 环境模拟系统 指标 数据
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