利用改进的耐久时间云方法对桥梁网络进行高效脆弱性与功能性评估

《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》：Efficient fragility and functionality assessment of bridge networks using the enhanced endurance time-cloud method

桥梁网络抗震易损性分析效率提升方法研究。摘要：针对传统耐久时间波构造方法效率低、易损性分散低估问题，提出ET-Cloud方法，通过滑动窗口分割与平均结合样条插值实现高效耐久时间波生成，在保证精度前提下显著提升桥梁网络抗震易损性分析效率，并基于SUMO验证了该方法在震后功能评估中的有效性。

　　在地震工程领域，桥梁网络的抗震性评估对于确保地震后交通系统的功能恢复至关重要。近年来，随着城市基础设施对地震韧性要求的提高，研究人员越来越关注地震后交通系统的功能与恢复能力。桥梁作为交通网络的重要组成部分，其连接性直接影响整个系统的抗震表现。因此，对桥梁网络进行有效的抗震性评估，不仅是保障城市地震韧性的重要环节，也是实现快速灾后恢复的关键。

目前，非线性时程分析（Nonlinear Time-History Analysis, NTHA）被认为是评估桥梁抗震性能最准确的方法之一。这种方法通过模拟地震波对桥梁结构的动态作用，能够详细分析结构在不同地震强度下的响应。然而，由于其计算过程复杂，所需时间较长，NTHA在应用到桥梁网络时面临显著的效率挑战。为了解决这一问题，研究人员提出了多种替代方法，其中耐力时间法（Endurance Time Method, ETA）因其计算效率较高而受到广泛关注。

ETA是一种基于耐力时间加速度函数（Endurance Time Acceleration Function, ETAF）的评估方法，它通过有限数量的地震波记录来估计结构的响应。这种方法在地震韧性分析中具有较高的可行性，能够有效减少计算时间，同时保持较高的精度。然而，传统的ETAF构造方法仍然存在一定的局限性，尤其是在处理复杂桥梁结构时，其构造过程依赖于无约束优化算法，导致计算效率不高。此外，由于大多数研究仅使用三组ETAF进行分析，因此所估计的抗震性分散度往往被低估。

为了解决上述问题，本文提出了一种名为“ET-Cloud”的新方法，旨在高效地构造ETAF，从而提升桥梁网络的抗震性评估效率。该方法利用滑动窗口技术将ETAF划分为多个段，从而优化计算过程。在拟合过程中，采用平均方法结合三次样条插值，以提高计算效率和结果的准确性。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

为了验证“ET-Cloud”方法的有效性，本文选取了一座典型的中国高速公路桥梁作为研究对象。该桥梁总长为90米，采用3×30米的跨径配置。桥梁上部结构由多腔混凝土箱梁组成，使用弹性梁柱单元进行建模。该结构由10米高的钢筋混凝土（Reinforced Concrete, RC）桥墩支撑，桥墩截面为1.6×2.0米的矩形。桥墩通过支座连接到桥台，而桥台则由基础结构支撑。

在进行抗震性分析时，首先需要建立桥梁的参数化有限元模型（Parameterized Finite Element Model, PFEM）。PFEM能够准确反映桥梁结构在不同地震强度下的响应，同时为后续的抗震性评估提供基础。本文采用PFEM对桥梁结构进行建模，并利用“ET-Cloud”方法生成ETAF，从而进行地震性评估。该方法通过滑动窗口技术将ETAF划分为多个段，以提高计算效率。在拟合过程中，采用平均方法结合三次样条插值，以提高计算效率和结果的准确性。

为了进一步验证“ET-Cloud”方法的有效性，本文还对桥梁网络的功能恢复能力进行了评估。在地震发生后，桥梁网络的运行状态将直接影响整个交通系统的功能恢复。因此，评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力对于制定有效的灾后恢复策略至关重要。本文采用开源软件SUMO（Simulation of Urban Mobility）对桥梁网络的功能恢复能力进行量化评估。SUMO能够模拟地震后交通系统的运行状态，从而评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力。

通过将“ET-Cloud”方法与传统的NTHA方法进行比较，可以发现“ET-Cloud”方法在计算效率和结果准确性方面具有显著优势。虽然NTHA方法能够提供更详细的结构响应信息，但其计算时间较长，难以应用于大规模的桥梁网络评估。相比之下，“ET-Cloud”方法通过滑动窗口技术和三次样条插值，能够在较短时间内生成准确的ETAF，从而提高评估效率。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

在进行地震性评估时，首先需要确定地震需求（Seismic Demand, D）和结构极限容量（Limit Capacity, C）之间的关系。地震需求是指结构在地震作用下的响应，而结构极限容量是指结构在地震作用下能够承受的最大荷载。因此，地震性评估的核心在于分析D和C之间的关系，并确定结构在不同地震强度下的破坏概率。为了实现这一目标，本文采用了基于概率的地震需求分析（Probabilistic Seismic Demand Analysis, PSDA）方法，该方法能够综合考虑地震的不确定性，从而提高评估的准确性。

在实际应用中，地震性评估通常需要考虑多种地震波记录，以确保评估结果的全面性和准确性。然而，传统的NTHA方法需要大量的地震波记录，导致计算时间较长。相比之下，“ET-Cloud”方法通过滑动窗口技术和三次样条插值，能够在较少的地震波记录下生成准确的ETAF，从而提高计算效率。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

在进行桥梁网络的抗震性评估时，还需要考虑桥梁结构的多样性。不同的桥梁结构在地震作用下的响应可能有所不同，因此需要采用灵活的评估方法。本文提出的“ET-Cloud”方法能够适应不同类型的桥梁结构，通过滑动窗口技术和三次样条插值，生成适用于不同桥梁结构的ETAF。这种方法不仅提高了计算效率，还确保了评估结果的准确性。

此外，本文还探讨了“ET-Cloud”方法在桥梁网络功能恢复评估中的应用。在地震发生后，桥梁网络的功能恢复能力直接影响整个交通系统的运行效率。因此，评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力对于制定有效的灾后恢复策略至关重要。本文采用SUMO软件对桥梁网络的功能恢复能力进行量化评估，通过模拟地震后交通系统的运行状态，验证“ET-Cloud”方法在功能恢复评估中的有效性。

通过将“ET-Cloud”方法与传统的NTHA方法进行比较，可以发现“ET-Cloud”方法在计算效率和结果准确性方面具有显著优势。虽然NTHA方法能够提供更详细的结构响应信息，但其计算时间较长，难以应用于大规模的桥梁网络评估。相比之下，“ET-Cloud”方法通过滑动窗口技术和三次样条插值，能够在较短时间内生成准确的ETAF，从而提高评估效率。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

在进行桥梁网络的抗震性评估时，还需要考虑桥梁结构的多样性。不同的桥梁结构在地震作用下的响应可能有所不同，因此需要采用灵活的评估方法。本文提出的“ET-Cloud”方法能够适应不同类型的桥梁结构，通过滑动窗口技术和三次样条插值，生成适用于不同桥梁结构的ETAF。这种方法不仅提高了计算效率，还确保了评估结果的准确性。

此外，本文还探讨了“ET-Cloud”方法在桥梁网络功能恢复评估中的应用。在地震发生后，桥梁网络的功能恢复能力直接影响整个交通系统的运行效率。因此，评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力对于制定有效的灾后恢复策略至关重要。本文采用SUMO软件对桥梁网络的功能恢复能力进行量化评估，通过模拟地震后交通系统的运行状态，验证“ET-Cloud”方法在功能恢复评估中的有效性。

通过将“ET-Cloud”方法与传统的NTHA方法进行比较，可以发现“ET-Cloud”方法在计算效率和结果准确性方面具有显著优势。虽然NTHA方法能够提供更详细的结构响应信息，但其计算时间较长，难以应用于大规模的桥梁网络评估。相比之下，“ET-Cloud”方法通过滑动窗口技术和三次样条插值，能够在较短时间内生成准确的ETAF，从而提高评估效率。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

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此外，本文还探讨了“ET-Cloud”方法在桥梁网络功能恢复评估中的应用。在地震发生后，桥梁网络的功能恢复能力直接影响整个交通系统的运行效率。因此，评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力对于制定有效的灾后恢复策略至关重要。本文采用SUMO软件对桥梁网络的功能恢复能力进行量化评估，通过模拟地震后交通系统的运行状态，验证“ET-Cloud”方法在功能恢复评估中的有效性。

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通过将“ET-Cloud”方法与传统的NTHA方法进行比较，可以发现“ET-Cloud”方法在计算效率和结果准确性方面具有显著优势。虽然NTHA方法能够提供更详细的结构响应信息，但其计算时间较长，难以应用于大规模的桥梁网络评估。相比之下，“ET-Cloud”方法通过滑动窗口技术和三次样条插值，能够在较短时间内生成准确的ETAF，从而提高评估效率。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

在进行桥梁网络的抗震性评估时，还需要考虑桥梁结构的多样性。不同的桥梁结构在地震作用下的响应可能有所不同，因此需要采用灵活的评估方法。本文提出的“ET-Cloud”方法能够适应不同类型的桥梁结构，通过滑动窗口技术和三次样条插值，生成适用于不同桥梁结构的ETAF。这种方法不仅提高了计算效率，还确保了评估结果的准确性。

此外，本文还探讨了“ET-Cloud”方法在桥梁网络功能恢复评估中的应用。在地震发生后，桥梁网络的功能恢复能力直接影响整个交通系统的运行效率。因此，评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力对于制定有效的灾后恢复策略至关重要。本文采用SUMO软件对桥梁网络的功能恢复能力进行量化评估，通过模拟地震后交通系统的运行状态，验证“ET-Cloud”方法在功能恢复评估中的有效性。

通过将“ET-Cloud”方法与传统的NTHA方法进行比较，可以发现“ET-Cloud”方法在计算效率和结果准确性方面具有显著优势。虽然NTHA方法能够提供更详细的结构响应信息，但其计算时间较长，难以应用于大规模的桥梁网络评估。相比之下，“ET-Cloud”方法通过滑动窗口技术和三次样条插值，能够在较短时间内生成准确的ETAF，从而提高评估效率。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

在进行桥梁网络的抗震性评估时，还需要考虑桥梁结构的多样性。不同的桥梁结构在地震作用下的响应可能有所不同，因此需要采用灵活的评估方法。本文提出的“ET-Cloud”方法能够适应不同类型的桥梁结构，通过滑动窗口技术和三次样条插值，生成适用于不同桥梁结构的ETAF。这种方法不仅提高了计算效率，还确保了评估结果的准确性。

此外，本文还探讨了“ET-Cloud”方法在桥梁网络功能恢复评估中的应用。在地震发生后，桥梁网络的功能恢复能力直接影响整个交通系统的运行效率。因此，评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力对于制定有效的灾后恢复策略至关重要。本文采用SUMO软件对桥梁网络的功能恢复能力进行量化评估，通过模拟地震后交通系统的运行状态，验证“ET-Cloud”方法在功能恢复评估中的有效性。

通过将“ET-Cloud”方法与传统的NTHA方法进行比较，可以发现“ET-Cloud”方法在计算效率和结果准确性方面具有显著优势。虽然NTHA方法能够提供更详细的结构响应信息，但其计算时间较长，难以应用于大规模的桥梁网络评估。相比之下，“ET-Cloud”方法通过滑动窗口技术和三次样条插值，能够在较短时间内生成准确的ETAF，从而提高评估效率。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

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此外，本文还探讨了“ET-Cloud”方法在桥梁网络功能恢复评估中的应用。在地震发生后，桥梁网络的功能恢复能力直接影响整个交通系统的运行效率。因此，评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力对于制定有效的灾后恢复策略至关重要。本文采用SUMO软件对桥梁网络的功能恢复能力进行量化评估，通过模拟地震后交通系统的运行状态，验证“ET-Cloud”方法在功能恢复评估中的有效性。

通过将“ET-Cloud”方法与传统的NTHA方法进行比较，可以发现“ET-Cloud”方法在计算效率和结果准确性方面具有显著优势。虽然NTHA方法能够提供更详细的结构响应信息，但其计算时间较长，难以应用于大规模的桥梁网络评估。相比之下，“ET-Cloud”方法通过滑动窗口技术和三次样条插值，能够在较短时间内生成准确的ETAF，从而提高评估效率。此外，该方法还能够生成大量训练样本，为基于机器学习的抗震性模型提供支持。

在进行桥梁网络的抗震性评估时，还需要考虑桥梁结构的多样性。不同的桥梁结构在地震作用下的响应可能有所不同，因此需要采用灵活的评估方法。本文提出的“ET-Cloud”方法能够适应不同类型的桥梁结构，通过滑动窗口技术和三次样条插值，生成适用于不同桥梁结构的ETAF。这种方法不仅提高了计算效率，还确保了评估结果的准确性。

此外，本文还探讨了“ET-Cloud”方法在桥梁网络功能恢复评估中的应用。在地震发生后，桥梁网络的功能恢复能力直接影响整个交通系统的运行效率。因此，评估桥梁网络在不同地震强度下的功能恢复能力对于制定有效的灾后恢复策略至关重要。本文采用SUMO软件对桥梁网络的功能恢复能力进行量化评估，通过模拟地震后交通系统的运行状态，验证“ET-Cloud