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基于机器学习算法和神经网络的土-钢筋混凝土结构相互作用的新基本周期公式( NEW FUNDAMENTAL PERIOD FORMULAE FOR SOIL- REINFORCED CONCRETE STRUCTURES INTERACTION USING MACHINE LEARNING ALGORITHMS AND ANNs )
G Markou C Mourlas D Gravett N Bakas VL Taljaard
在地震活跃地区设计安全经济的结构具有重要意义。因此，开发有助于准确预测建筑物动态特性的工具无疑是一个至关重要的目标。对结构抗震设计有重要影响的参数之一是用于计算地震力的基本周期。现有的钢筋混凝土结构的基本周期预测公式过于简单化，往往不能准确地预测其预期的固有频率。此外，设计公式不能考虑土-结构相互作用(SSI)效应，在某些情况下，由于软土引起的附加柔度，土-结构相互作用效应会显著影响建筑物的固有频率。在本研究工作中，采用一种计算效率高且稳健的三维建模方法进行模态分析，以研究不同设计公式在预测钢筋混凝土建筑物有无SSI效应时的基本周期时的准确性。在此背景下，使用三维详细建模来生成由475个模态分析组成的数据集，然后使用高阶非线性回归建模框架来训练和生成三个预测公式。通过60个样本外模态结果验证了所建立的基本周期公式，并与国际文献和设计规范中已有的公式进行了比较。数值结果表明，所提出的基本周期公式对所研究的建筑类型具有较好的预测能力。
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