基于BP神经网络的地铁车站结构地震易损性分析

摘要

综合考虑偶然与认知不确定因素的地下结构地震易损性分析需要消耗大量的计算资源，本文提出了一种基于BP神经网络的地下地铁车站结构的地震易损性分析方法。基于有限元分析方法开展地铁车站结构在1 140条原始地震动作用下的非线性动力时程响应分析，并以有限元分析结果为学习样本，训练用于预测地震作用下地铁车站结构最大层间位移角的BP神经网络模型。采用对数线性模型对层间位移角-地震动强度参数进行拟合，发现基于BP神经网络模型与有限元分析结果拟合得到的对数线性模型基本一致，基于2种方法计算结果建立的地震易损性曲线也基本一致。研究结果表明，基于BP神经网络方法可较好地预测地铁车站结构的震后失效概率，能有效提高地下结构地震易损性分析的计算效率。

关键词

地下结构抗震 / BP神经网络 / 地震易损性分析 / 数值模拟 / 地铁车站