基于K-means算法的建筑群震害分析模型缩减方法

摘要

基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间，本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用K-means聚类算法，首先基于建筑结构属性向量对建筑群进行聚类，将相似的建筑结构聚为一组；然后从每组选取一个代表建筑组成建筑群缩减模型，通过减少需要分析的建筑结构数量来减少建筑群震害模拟的计算量。本文对传统的K-means算法进行改进，通过设定组内建筑结构的差异上限自动调整聚类分组数量；提出将具体地震动作用下结构地震损伤指数作为结构属性向量进行聚类，并通过算例对比分别采用两种缩减模型，即基于损伤指数聚类的缩减模型与基于结构力学模型参数聚类的缩减模型，计算结构损伤状态准确程度。对比结果表明：在聚类分组数量相同的情况下，基于损伤指数的分组明显优于基于模型参数的分组，采用模型缩减方法能够在保证足够计算精度前提下显著减少建筑群震害模拟计算量和计算时间。

关键词

城市建筑群 / K-means算法 / 模型缩减 / 结构模型参数 / 地震损伤指数