基于遗传算法优化的概率-统计混合模型在脉冲型地震动主导脉冲模拟中的应用研究

针对脉冲型地震动(PLGMs)对长周期结构非线性地震需求的显著放大效应，研究人员提出一种经遗传算法优化的概率-统计混合模型，系统建立了脉冲周期(Tp)、脉冲幅值(Vp)的统计模型及波形参数(γ)、相位参数(φ)的概率分布模型。该模型通过194条全球地震记录验证，能高效模拟PLGMs主导脉冲特征，生成的合成记录可准确复现结构响应，为工程抗震设计与风险评估提供新工具。

　　

脉冲型地震动(PLGMs)因其独特的速度脉冲特性，已成为威胁桥梁、大坝、高层建筑等长周期结构安全的"隐形杀手"。这类地震动会显著放大结构的非线性响应，但现有记录数量有限且参数确定依赖试错法，导致工程抗震设计面临"无米之炊"的困境。更棘手的是，传统脉冲模型参数缺乏与真实断层地震活动的关联性，使得模拟结果可靠性存疑。针对这些挑战，由国内科研团队开展的本项研究，创新性地将遗传算法与概率统计方法相结合，开发出能精确模拟PLGMs主导脉冲特征的混合模型，相关成果发表在《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》上。

研究团队首先建立包含194条PLGMs的全球地震数据库，采用Baker法和HHT(Hilbert-Huang Transform)技术提取速度脉冲。基于Mavroeidis模型框架，通过遗传算法优化确定脉冲周期(T_p)、幅值(V_p)的统计关系，以及波形参数(γ)、相位参数(φ)的概率分布。以五跨连续梁桥为案例，对比验证模型生成记录与实际记录的结构响应差异。

【方法论】部分显示，研究采用四步递进策略：1) 选用Mavroeidis速度脉冲解析模型作为基础；2) 通过小波变换提取实测记录主导脉冲；3) 建立参数与地震动指标的统计关系；4) 采用遗传算法实现参数自动优化。其中γ参数控制脉冲波形对称性，φ参数决定相位特性，二者共同影响脉冲形态。

【应用验证】环节发现，模型生成的合成记录在桥梁位移响应谱、层间剪力等关键指标上，与实际记录误差小于15%。特别在1.5-5秒周期范围内，加速度反应谱匹配度达90%以上，证明模型能准确捕捉PLGMs对长周期结构的影响机制。

【结论】指出，该研究首次实现脉冲参数与地震动参数的概率关联，突破传统试错法的局限。通过γ、φ参数的随机分布特性，模型可生成具有地质合理性的脉冲变异样本。五跨桥梁案例分析表明，混合模型模拟的结构非线性响应与实测记录高度一致，为性能化抗震设计提供可靠输入。

这项研究的突破性在于：一方面，遗传算法优化使复杂脉冲波形的模拟效率提升60%；另一方面，概率-统计框架首次量化了脉冲参数的不确定性，使人工合成地震动更符合自然变异规律。研究成果不仅填补了PLGMs参数预测模型的空白，其方法论框架还可推广至其他类型地震动的模拟，对提升重大工程抗震韧性具有重要实践价值。