基于遗传算法的设计地震反应谱标定方法

基于自然进化原理的遗传算法是一种解决复杂非线性规划问题十分有前景的方法。对遗传算法中一些有代表性的算法作了简要分析和评价。介绍了用地面峰值加速度(PGA)、峰值速度(PGV)和峰值位移(PGD)三个参数标定设计地震反应谱的模型。针对此分段非线性函数规划问题,运用MATLAB编写遗传算法程序进行了计算。计算表明遗传算法在全局优化、非线性优化、多参数优化等方面表现出了传统算法无法比拟的优势。

基于遗传算法的长周期地震动加速度反应谱的拟合

目前,规范设计反应谱因长周期段幅值偏小,衰减形式单一,并不能很好地反应长周期地震动特性,因此采用合理的设计反应谱模型来反应长周期地震动反应谱有着重要意义。为解决这一问题,本文以1999年台湾集集地震中长周期地震动为例,首先,对其按地面加速度、场地类别和抗震设计分组进行分组,并将其与规范设计反应谱进行对比分析;其次,基于长周期加速度反应谱的特点提出了一种适用于长周期地震动的设计反应谱,并对比了其与常规设计反应谱的优劣。研究表明:本文提出的长周期设计反应谱具有更好的适用性;采用遗传算法对长周期地震动反应谱逐一进行拟合并给出相应的谱参数建议取值,并利用2008年汶川地震渭河盆地收集到的长周期地震动验证了谱参数建议取值的合理性,为规范设计反应谱的修订提供了参考。

长周期地震动参数拟合研究

对集集地震长周期地震动的选取标准和长周期地震动设计反应谱形状进行了分析,从场地分类和记录分组方面进行了论述,提出了用遗传算法解决拟合过程参数太多的方法,解决了长周期地震设计反应谱拟合过程中参数太多的问题。