基于虚拟传感器的坝区多输出自由场地震时程长序列预测模型研究

坝区自由场地震时程的多维长时序预测对于震害快速分析具有重要意义。虚拟传感器是地震物理传感器的补充感知手段,可实现地震时程的预测,然而现有虚拟传感器难以对多个信号做长时序预测,导致大坝震害分析较为滞后。针对上述问题,提出基于TFA-Seq2Seq虚拟传感器的坝区多输出自由场地震时程长序列预测模型。其中,基于多任务学习将Seq2Seq的虚拟传感器改进为“Encoder-3 Decoder”结构,以建立多个坝体物理传感器信号与自由场三个方向长时序地震时程的映射关系,并添加注意力机制捕获多个输入信号的时序依赖关系,以解决同步多输出预测问题及提升预测精度。进一步,引入可逆的时频变换层和其逆变换层改进编码器和解码器,以缩短地震信号的时域长度,提取频域特征,并提出对应的随机强制学习的模型训练策略,从而克服了现有虚拟传感器难以对长序列进行有效预测的缺陷。案例分析表明,该方法实现了坝区自由场三个方向地震信号的超前10 s虚拟感知,且相较于未添加注意力机制和单输出的模型,预测精度分别提高了6.88%和3.32%,研究为震时地震信息的超前感知提供了新思路和新途径。

地下结构地震响应分析的高效混合模拟方法

数值模拟是地下结构抗震分析的重要手段之一,然而地震动输入及边界效应、模型尺度规模等因素均会影响数值模拟的计算精度和效率,并且存在计算尺度、计算时间、计算精度之间的矛盾,因此如何高效、精确地模拟地下结构与地层相互作用体系的地震响应仍是亟待解决的关键问题。基于区域缩减法(DRM)将边界元和有限元相融合的核心思想,旨在建立能够合理模拟地下结构-地层系统地震响应特征的高效混合分析方法。首先将地下结构-地层整体模型划分为近场地层-结构内域子模型和远场地层外域子模型,通过构造重合节点保证内域-外域耦合边界处的位移连续性;其次,基于边界元求解外域自由场或地形影响下的非自由场地震动特征,并采用DRM构造矩阵方程将外域动力响应转化为等效地震荷载,可以在保证地震动合理输入的前提下极大地缩减外域模型尺寸,进而实现对内域中地下结构地震响应的快速参数化分析;最后,设计了两组典型算例以检验该方法的可靠性和高效性。结果表明:对于无地形影响下的双线隧道地震响应模拟,通过与远置边界参考解对比验证了方法的有效性;对于受地形条件影响下的双线隧道地震响应模拟,本方法在保证精度要求的基础上极大缩减了包括地形在内的外域模型范围,相比远置边界法和传统黏弹性法,可使计算模型尺度分别缩减97%和83%,计算时间减少72%和58%。此外,该方法还可推广到斜入射地震动作用下地下结构的动力响应分析。