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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：一种考虑反应谱约束的RC框架建筑地震时程响应预测方法，它属于土木工程技术领域。本发明解决了现有预测方法存在的预测精度低、部分结构信息难以直接获取以及当预测对象发生变化时模型需要重新训练的问题。本发明考虑到面向实际建筑群进行抗震能力评估时所能获取到的有限建筑信息，使用深度学习算法，将时程响应对应的反应谱作为网络训练时的物理约束，建立用于预测RC框架地震时程响应的代理模型。本发明仅利用有限且容易获得的建筑信息就可以提高预测准确率，更符合实际应用场景。而且，当应用于不同结构参数的目标建筑结构时，不需要重新训练预测模型即可获得良好的预测结果。本发明方法可以应用于RC框架建筑地震时程响应预测。

主权项：1.一种考虑反应谱约束的RC框架建筑地震时程响应预测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、获取RC框架建筑地震时程响应预测所需的结构参数，根据各种RC框架建筑结构分别建立有限元计算模型，从PEER数据库中挑选出若干条地震动时程数据；将挑选出的各条地震动时程数据分别作为有限元计算模型的基底输入，对各种RC框架建筑的结构分别进行非线性时程反应分析后，分别得到各条地震动时程数据下的每种RC框架建筑结构的各层地震时程响应数据；步骤二、对步骤一中的结构参数、地震动时程数据和地震时程响应数据进行预处理，获得预处理后的结构参数、地震动数据和地震时程响应数据；再将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集；搭建预测网络后，利用训练集、验证集和测试集对预测网络进行训练、验证和测试，获得训练好的预测网络；所述预测网络中包括地震动信息编码模块、结构信息特征提取模块、特征融合模块和响应解码重建模块，其中：所述地震动信息编码模块内包括4个一维卷积层，且在每个一维卷积层的后面均设置有一个下采样层和一个激活函数层；所述结构信息特征提取模块内依次包括2个全连接层、1个Reshape层和3个一维反卷积层，且在每个全连接层的后面均设置有一个激活函数层，每个一维卷积层的后面均设置有一个上采样层和一个激活函数层；所述特征融合模块内包含2个一维卷积层，且在每个卷积层的后面均设置有一个激活函数层；所述响应解码重建模块内包含5个一维反卷积层，其中，前4个一维卷积层的后面均设置有一个上采样层和一个激活函数层；利用地震动信息编码模块对预处理后的地震动时程数据进行信息提取和压缩，得到编码后的地震动特征向量；利用结构信息特征提取模块对预处理后的结构参数进行特征提取，得到结构信息特征向量；利用特征融合模块将编码后的地震动特征向量和结构信息特征向量进行融合，得到融合后的特征向量；再将融合后的特征向量映射为结构时序响应特征向量；利用响应解码重建模块对结构时序响应特征向量进行解码映射，得到结构地震时程响应数据；步骤三、确定目标建筑的RC框架结构，获取目标建筑的结构参数，根据实际需求获取地震动时程数据，再对目标建筑的结构参数和获取的地震动时程数据进行预处理，将预处理后的数据输入训练好的预测网络，通过预测网络输出目标建筑的地震时程响应数据的预测结果。

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