基于时变ARMA序列的随机地震动模型

在研究结构的随机地震反应时,要用大量的符合场地条件的地震波作为输入。但强震历史记录却不是每个地区都有的,因此根据现有地震波建立符合场地条件的地震动模型具有重要意义。地震动具有很强的随机性和非平稳性,本文使用时变ARMA模型来建立地震动模型。为了使结果更具有普遍性,选用ElCentro波、Northridge波作为原波,分别利用作者编制的WINSIM程序建立了时变ARMA模型,并通过所建模型生成的模拟波与原波的比较,对模型的有效性进行了检验。     

非平稳地震地面运动分析方法及模型综述

地震引起的地面运动是短暂的和非平稳的,地面运动的强度和频率都具有时变性,结构的分析和设计必须考虑地面运动的非平稳特性。文中回顾和总结了非平稳地震动分析方法,主要包括短时傅立叶变换、瞬时谱、双频谱法、演变谱法、小波变换、非平稳ARMA模型和HHT变换。同时介绍了常用的非平稳地震地面运动模型。在论述各种方法和非平稳地震动模型的同时,对国内外研究发展状况给出了简要的评述,并对非平稳地震动未来分析方法和模型发展趋势做出了预测和展望。     

考虑频率相关性粘弹性阻尼器减震高压电气设备结构性能分析

粘弹性材料的耗能能力往往受到加载频率的影响,然而对减震结构进行地震动响应分析时鲜有考虑该影响因素。地震动荷载中往往包含复杂的频率成分,若能考虑频率的影响效应,将使数值仿真更加符合实际。基于广义Maxwell模型的粘弹性本构关系,采用ANSYS软件建立了包含粘弹性阻尼减震垫高压电气设备结构模型,计算减震结构在不同地震动输入下的响应,与等效弹簧阻尼模型计算结果对比。表明阻尼材料的频率相关性对减震系统地震响应存在一定的影响,幅值约为12%,且影响性态与地震波卓越周期有关。     

考虑土层非线性效应的四川地区场地放大系数模型

为研究四川地区场地放大效应对地震动的影响,选取了该地区105个场地的钻孔资料和897条强震记录,结合强震数据分析和等效线性化计算结果讨论了地震动强度、场地条件对地震动场地放大的影响,建立了考虑土层非线性反应的场地放大系数模型,并探讨了模型在地震动估计中的应用效果。对模型结果的分析表明:当地震动强度较小时,场地放大系数随Vs30增大而减小,减小的幅度与反应谱的周期相关,当周期为0.2 s时,减小得最为显著;当地震动强度较大时,在同一场地上,场地放大系数随地震动强度增大而减小,减小的幅度与反应谱的周期相关,当周期大于1 s时,场地放大系数与地震动强度无关;此外,土层非线性反应对地震动的影响随场地变硬而不明显,当Vs30大于500 m/s时,可忽略这一影响。与只考虑线性场地反应影响的地震动衰减关系相比,利用本文模型建立的地震动衰减关系可显著地减小估计四川地区地震动时的标准差,尤其对于近场短周期地震动减小幅度可达12%。     

震源主频及深度对盆地地震效应的影响

沉积盆地会显著放大地震动响应强度。文章基于二维盆地计算模型,将震源置于盆地计算模型内部,运用谱元法,通过对比分析不同震源深度、震源主频下盆地计算模型与均匀半空间计算模型的观测点数据,探究了震源深度与震源主频对地震动响应强度的影响。结论如下:(1)当震源主频较小时,盆地中央区域的地震动响应强度会显著增强,但当震源主频增大到一定程度后,盆地中央区域开始减弱地震动响应强度。(2)震源深度会显著影响盆地中心区域的地震动响应,盆地中心区域地震动反映强度随着震源深度的增大而逐渐减弱。     

基于时序分析法的城市桥梁模态参数识别与软件开发研究

当前,城市桥梁交通繁忙,在复杂恶劣的环境作用下桥梁结构极易出现损伤。因而,准确鉴定桥梁的结构安全状况,是建筑安全检测机构的重要课题。基于环境激励的模型时序分析法(ARMA)由于操作简便成为近年来的研究热点,该方法能够有效地从环境激励的结构响应中获取模态参数。本文将ARMA法应用到城市桥梁的模态参数识别中,并采用Matlab商用数学软件开发了基于ARMA法的工程结构模态分析软件(MAES)。文中采用简支梁桥有限元仿真模拟、城市人行天桥工程实例两案例分别计算理论模态频率值与基于ARMA法的实测模态频率值进行对比研究。研究表明,ARMA法能够准确地识别城市桥梁模态参数,本文基于Matlab软件开发的模态分析软件(MAES)具有较高的实用价值。     

基于ARMA模型的盾构隧道结构损伤识别

地铁盾构隧道健康监测的关键是损伤位置的识别。针对盾构隧道结构特征,提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型的损伤识别方法。首先采用分区和归一化方法对加速度信号进行预处理,作为自相关函数分析的输入以克服噪声影响,避免噪声干扰引起ARMA模型拟合中的偏差;然后,采用部分自相关函数方法建立ARMA模型,定义基于马氏距离和ARMA模型的损伤指标(DI);对移动荷载激励下的盾构隧道结构进行数值模拟,并利用基于ARMA模型的损伤识别方法分析各工况下隧道结构的加速度响应,实现对盾构隧道结构损伤的检测和定位;最后,进行了缩尺盾构隧道结构损伤识别试验,验证了所提出的基于ARMA模型的盾构隧道结构损伤识别方法的有效性。     

基于KiK-net强震记录的三维地震动强度非平稳模型研究

地震动强度非平稳特性对结构非线性响应有显著影响,准确描述强度非平稳特性对生成人工地震波有重要意义。该文提出了一种描述三维地震动强度非平稳特性的模型,分别给出了其确定性参数取值和随机参数取值。首先以大量KiK-net强震记录为样本,提取其强度非平稳特性|然后选取地震动强度非平稳模型,并使用遗传算法识别出了模型的参数|最后通过统计回归分析给出了各震级、震中距不同场地类别的三维模型参数取值。结果表明,所得强度非平稳模型能够反映地震动强度非平稳特性的规律,可将其用于结构抗震分析和人工地震动模拟中。     

基于随机地震动模型的盾构隧道非一致地震反应分析

以常州地铁1号线为工程背景,建立了某一区间段双向盾构隧道的三维有限元计算模型。根据沿线Ⅲ类场地类别,基于随机地震动模型合成输入所需的多点随机地震动。计算双向盾构隧道在非一致随机地震动作用下的反应,与一致地震动激励的结果进行对比分析,得出该类场地条件下地震反应的一般特征。结果表明:非一致地震动激励增大了隧道的地震响应,沿隧道轴向方向各点地震反应存在差异,这种差异会影响轴向方向上的应力、应变,对隧道安全存在不可忽略的影响。     

黄土地区地铁车站振动台试验研究

在黄土地区地铁车站振动台试验中,测得模型体系加速度反应与位移反应,模型结构应变反应,地表沉降及土与结构间动土压力。分析了模型地基的边界效应、模型地基与结构的加速度反应规律及模型结构对地基地震反应的影响特征;归纳了不同峰值加速度及频谱特性地震动作用下,模型地基水平位移反应规律;并对模型体系地表沉降进行了分析。最后,根据现场观察及影像资料,对试验中模型地震破坏特点进行描述。结果表明：地震动向上传播时,模型地基加速度傅里叶谱低频部分增大,高频部分减小;在较大地震动下,土与结构动力作用较强,模型结构动力反应受周围土体控制;模型结构对地震动在地基中传播特性无显著影响;地震动具有一定方向性,且随着输入峰值加速度增大其方向性更加显著。研究结论可为黄土地区地铁车站、区间隧道及地下商业街等地下结构的抗震设计及相关理论研究提供可靠资料。     

基于线性结构响应等效的地震动时域模型

本文运用结构响应等效的思想 ,在用MonteCarlo法作大量结构弹性时程分析的基础上 ,将地震动等效成了形式简单的简谐激励模型 ,为该模型定出了具有概率保证的参数 ,并求出了模型参数与场地卓越周期和结构基本周期之间的回归关系     

基于ARMA模型的结构动力模态参数识别

论述了ARMA时序差分模型与结构振动微分方程之间的等价关系，ARMA模型的定阶与参数估计，并利用一悬臂梁的振动位移作为时间序列对其模态参数进行了识别，其计算结果满足精度要求，取得了较好的结果。     

地震监测的动态数据处理

本文利用时序分析中的ARMA模型对地震监测中的大地形变垂线偏差变化数据做动态数据处理,取得了良好的拟合效果,是新方法应用的一种有尝试.     

地震作用下建筑室外安全距离的界定

首先简单叙述了地震对建筑室外安全距离的影响,建立了地震作用下一般坠落物体的数据模型.而后通过对坠物有阻力下落运动分析和建筑动力计算,揭示了地震作用下建筑室外安全距离的界定方法.最后为确保其可操作性,引入一个真实工程,进行了实例验证.     

利用总体最小二乘估计AR模型参数及其在变形监测中的应用

本文在简单介绍ARMA（p,q）模型识别方法的基础上,推导了ARMA（p,q）模型向AR（p1）模型转换的方法。然后介绍了最小二乘法（LS）在AR模型参数估计中的应用,并指出了该方法的缺陷：在进行参数的估计时,只考虑了当期观测值的误差而并没有顾及系数矩阵的误差。在此基础上,将整体最小二乘（TLS）法引入到AR模型的参数求解中,详细介绍了TLS的解算方法。最后通过对具体工程实例的变形监测数据的分析,验证了采用了TLS法对AR模型参数估计及预报的可行性,并且比LS法具有更高的精度。     

基于能量平衡地震响应预测法在隔震结构中的应用

首先利用我国《建筑抗震设计规范》(GB50011-2001)中的地震影响系数曲线,制成适合于我国抗震设计规范的人工地震动,然后使用该人工波和一些日本现行设计用地震动,对隔震结构进行地震响应分析,由其结果,提出了如何确定基于能量平衡地震响应预测法时所需要的两个参数n1和VE。最后通过分析利用一些地震动原始记录得到的解析结果,验证了所提案的两个参数的有效性。可以供抗震设计人员在设计的参考。     

弹模取值对路堤边坡地震稳定的影响分析

本文采用动力分析方法,输入不同类型的地震波,取不同的路堤土体弹性模量,然后采用动力有限元法对路堤边坡进行地震荷载下的动力反应分析。计算分析不同的路堤土体弹性模量对路堤边坡坡顶的位移、加速度以及加速度放大系数的影响。     

Optimum design of tuned mass dampers for different earthquake ground motion parameters and models

Tuned mass dampers are frequently used for passive control of vibrations in civil structures subject to seismic and wind actions. Their efficiency depends on selection of their mechanical properties in relation to main system and excitation characteristics. This paper proposes an optimum design strategy of single tuned mass dampers to control vibrations of principal mode of structures excited by earthquake ground motion. The main purpose of the paper is to investigate the influence of the time modulation of earthquake excitation upon the optimal tuned mass dampers design parameters: frequency and damping ratio. The study is based on numerical analyses carried out with different stochastic models for earthquakes: a simple filtered white noise model and two time modulated filtered white noise models. The numerical analyses are carried out to solve an optimization problem with a performance index defined by the reduction of the standard deviation of either the structure displacement or its inertial acceleration as objective function. To complete the work, the influence of the bandwidth excitation over the values of the optimal tuned mass damper parameters is investigated, as well the optimum mass ratio and the structure frequency. The results of the numeral analyses carried out infer that the earthquake excitation characteristics, including its modulation in time domain, highly affect the optimum tuned mass damper design parameters values.     

Predicting lateral displacement caused by seismic liquefaction and performing parametric sensitivity analysis: Considering cumulative absolute velocity and fine content

Lateral displacement due to liquefaction (D_H) is the most destructive effect of earthquakes in saturated loose or semi-loose sandy soil. Among all earthquake parameters, the standardized cumulative absolute velocity (CAV₅) exhibits the largest correlation with increasing pore water pressure and liquefaction. Furthermore, the complex effect of fine content (FC) at different values has been studied and demonstrated. Nevertheless, these two contexts have not been entered into empirical and semi-empirical models to predict D_H. This study bridges this gap by adding CAV₅ to the data set and developing two artificial neural network (ANN) models. The first model is based on the entire range of the parameters, whereas the second model is based on the samples with FC values that are less than the 28% critical value. The results demonstrate the higher accuracy of the second model that is developed even with less data. Additionally, according to the uncertainties in the geotechnical and earthquake parameters, sensitivity analysis was performed via Monte Carlo simulation (MCS) using the second developed ANN model that exhibited higher accuracy. The results demonstrated the significant influence of the uncertainties of earthquake parameters on predicting D_H.