一种基于神经网络的框剪结构倒塌面积快速评估方法

    公开(公告)号:CN116204947A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202211243200.0

    申请日:2022-10-11

    摘要: 本发明涉及一种基于神经网络的框剪结构倒塌面积快速评估方法。连续倒塌是指结构系统在意外荷载作用下发生初始局部破坏,这种破坏在构件间传播,最后造成整个结构系统的倒塌或不成比例的倒塌。由于结构倒塌会对人类生命财产造成巨大危害,因此需要对不同情况下的结构倒塌程度进行评估,针对框剪结构这种广泛使用的建筑结构形式评估倒塌破坏程度显得尤为重要。本发明通过有限元软件获得大量框剪结构倒塌计算结果,基于神经网络模型建立结构参数和倒塌破坏面积之间的复杂非线性关系,获得模型仅需提供少量结构参数即可得到倒塌破坏面积。利用本评估方法,可以极大缩短评估时间,同时保证预测精度,对框剪结构倒塌面积的评估具有十分重要的意义。