基于机器学习的减隔震支座优化设计方法

本发明公开了一种基于机器学习的减隔震支座优化设计方法，包括：以减隔震支座的设计参数作为输入数据并以桥梁目标响应数据作为输出数据构建机器学习数据库，所述设计参数包括减隔震支座的屈服力和屈后刚度，所述目标响应数据包括桥墩墩底弯矩和支座变形；利用所述机器学习数据库对XGBoost机器学习模型进行训练；采用NSGA‑II算法调用训练好的所述XGBoost模型计算获得帕累托前沿解集；采用熵权‑TOPSIS方法从所述帕累托前沿解集中计算获得所述桥墩墩底弯矩和所述支座变形同时达到最小值的最优解。本发明解决了传统桥梁减隔震支座设计方法依赖大量的时程分析和经验试算，导致计算效率较低的问题。