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国内刊号：11-2223/N
国际刊号：1000-0054
发布日期:
作者：于京池, 金爱云, 潘坚文, 王进廷, 张楚汉
单位：1. 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室, 北京 100084;<br>2. 中国水利水电第九工程局有限公司, 贵阳 550081
关键词：拱坝,地震易损性分析,人工神经网络,遗传算法
基金：国家自然科学基金项目（51725901，52022047，51639006）\r\n
拱坝在其生命周期内可能会承受强烈地震，其地震易损性引起了广泛的关注。一般而言，采用非线性有限元法进行拱坝的地震易损性分析，需要大量的计算工作量。该文提出了一种预测拱坝地震响应的方法——基于遗传算法（genetic algorithm，GA）的多层前馈（back propagation，BP）神经网络，该方法可以替代部分非线性有限元分析计算，显著减少计算成本。以大岗山拱坝的易损性分析为算例，基于已有的390个有限元非线性动力分析工况数据，将结构的响应设定为BP神经网络的输出，地震强度参数IM作为输入，进行BP神经网络的训练和验证。结果表明，该文提出的GA-BP神经网络采用390个有限元结果中的30%的数据进行训练，即可得到满足精度的预测结果，给出合理的拱坝地震易损性曲线，说明采用GA-BP神经网络后可节省70%的非线性有限元计算成本。
来源：2022年第8期
《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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