综述：弹性系统中的土-结构相互作用：建模方法、设计规范、减缓策略以及新兴计算工具的最新综述

《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》：Soil-structure interaction on resilient systems, A state-of-the-art review of modeling approaches, design provisions, mitigation strategies and emerging computational tools

　　摘要
土壤-结构相互作用（SSI）决定了支撑地面的动态特性如何改变建筑环境的地震需求、损伤分布和地震后的功能，然而在以韧性为导向的设计和评估中，其对SSI的处理仍然在不同学科之间存在分歧。本综述综合了SSI的最新研究进展，特别关注韧性系统，涵盖了：（i）运动学和惯性相互作用、周期延长、辐射阻尼以及场地-城市相互作用的基本机制；（ii）用于分析土-基础-结构耦合系统的直接方法、子结构方法、混合方法和域缩减方法；（iii）土壤域的宏观（简化弹簧-阻尼器、Winkler模型、锥形模型和宏观元素模型）和连续介质（有限元、边界元、物质点、平滑颗粒流体动力学、离散元、不连续变形和谱元）表示方法；（iv）地震设计规范和现场响应实践中SSI的处理方式；（v）在抗弯框架、墙式框架系统、桩基和嵌入式基础、高层建筑以及桥梁（包括液化土层）中的应用；（vi）缓解策略——如基础隔震、地质技术隔震、调谐质量阻尼器和在土壤适应性环境中工作的粘性阻尼器；（vii）用于快速SSI感知响应预测的新兴机器学习、物理信息神经网络和数字孪生技术；（viii）明确包含基础柔性的韧性框架（如FEMA P-58型损失和恢复模型、脆弱性函数及生命周期/老化依赖性公式）。通过Scopus、Web of Science和Crossref的structured搜索，基于明确的纳入标准筛选出250篇经过同行评审的期刊文章，并逐一核对每篇引用文献，综述指出了存在的持续差距——如建模假设的多样性、规范指导的不足、SSI下韧性指标的实验验证缺乏，以及AI辅助和数字孪生技术在SSI韧性整合方面的早期阶段——并提出了缩小这些差距的研究重点。

引言
土壤-结构相互作用（SSI）描述了结构、其基础和周围土壤沉积物在地面震动时的耦合动态响应。传统的结构分析将建筑物或桥梁的基础视为刚性固定的，这一假设仅当结构建立在非常坚硬的岩石上时才成立，因此与自由场运动一致。当结构建立在软土或中土上时，土-基础-结构系统的动态特性（其基本周期、有效阻尼和振型）可能与固定基础结构大相径庭，从而直接影响地震需求、损伤分布以及系统的地震后功能和恢复能力[[1], [2], [3]]。SSI对韧性系统的重要性在于，韧性不仅仅是结构的属性，而是土-基础-结构-网络系统的属性，该系统从事件前的脆弱状态发展到功能立即丧失，再到恢复的速度和完整性。基础柔性的变化会改变系统的周期和阻尼[[4], [5], [6]]，修改残余位移和层间位移，进而影响修复成本和重新入住时间[[7], [8], [9]]，并与基础隔震器、调谐质量阻尼器和地质技术隔震层等缓解措施以强烈依赖于土壤的方式相互作用[[10], [11], [12]]。最近的研究进一步将SSI范式扩展到相邻建筑系统和液化土层中的地下结构相互作用，其中结构-土壤-结构相互作用（SSSI）和隧道-土壤-桩相互作用在相邻组件之间重新分配地震需求[[13,14]]，以及SSI效应与材料渐进性劣化之间的相互作用，对于腐蚀的钢筋混凝土系统已记录了其位移能力和时间依赖性韧性的降低[[15,16]]，尽管共同建模的SSI-劣化研究仍然较少（第3.3节）。SSI研究起源于20世纪大地震后的观察，即结构损伤同时取决于上部结构的行为和基础土壤的动态响应。早期的分析工作建立了基础阻抗函数的概念，频率依赖的弹簧和阻尼器用来表示土壤提供的刚度和辐射阻尼，最终形成了广泛使用的封闭形式和表格形式解决方案，适用于地表和嵌入式基础。这一框架至今仍具有生产力，为埋置圆柱形结构提供了新的封闭形式阻抗解决方案[[17]]，全尺寸现场测量可以反算基础阻抗以校准柔性基础模型的弹簧和阻尼器[[18]]，动态桩-桩相互作用因子揭示了某些频率下静态群效率趋势的完全反转[[19]]。基于这些阻抗函数的子结构技术，结合Green函数和边界元公式，使得在保留耦合系统基本动态的同时计算上变得可行。这种分解方法在从小到中等载荷水平下都能准确且富有成效，交互因子叠加被证明可以再现严格的桩群解[[20]]，封闭形式修正将多元素基础刚度扩展到基础-土壤-基础相互作用[[21]]。在过去的二十年里，SSI研究的范围大大扩展。连续介质数值方法（有限元、边界元、缩放边界有限元、物质点、平滑颗粒流体动力学、离散元、不连续变形分析和谱元方法）使得能够直接表示非线性土壤行为、大变形、液化现象和土壤-结构接触[[22], [23], [24]]。同时，韧性范式通过脆弱性分析、恢复函数建模和基础设施网络的系统级恢复评估被纳入地震评估中[[25], [26], [27]]，越来越多地与SSI结合使用（第12节），该领域已成为真正的跨学科领域，利用数字孪生技术、结构健康监测和机器学习开发出适应性强的、基于数据的地震响应预测方法，其与SSI的整合在第9节中进行了探讨[[28], [29], [30]]。本综述旨在提供SSI建模的最新综合成果，特别关注韧性方面，具体目标是：（1）总结SSI影响结构地震响应和韧性的基本机制，包括运动学和惯性相互作用、结构-土壤-结构相互作用以及场地-城市效应，基于仪器记录的案例历史和数值研究；（2）回顾用于分析动态SSI问题的方法论框架，包括直接方法、子结构方法、混合方法和域缩减方法，以及表示半无限土壤域所需的边界条件；（3）批判性地比较土壤域的宏观（简化）和连续介质（微观）表示方法，强调各自的优缺点和适用范围；（4）考察当前地震设计规范和现场响应程序如何处理SSI，识别不一致性和差距；（5）调查SSI建模在常见结构类型中的应用——如抗弯框架、墙式框架系统、桩基和嵌入式基础、高层建筑、桥梁以及液化土层上的结构；（6）回顾在SSI条件下运行的缓解和控制策略——如基础隔震、地质技术隔震、调谐质量阻尼器和粘性阻尼器；（7）研究新兴的机器学习、物理信息学和数字孪生方法及其在SSI感知响应预测和监测方面的应用路径；（8）综述地震韧性框架如何开始纳入SSI效应，并概述未来研究的重点方向。

与早期仅关注SSI力学和分析[4]或土-基础-结构及相邻结构系统动态[31]的SSI综述不同，本综述的独特贡献在于其以韧性为导向的整合。整个综述的组织逻辑是连接SSI机制与建模选择、建模选择与工程需求参数、需求参数与损伤和脆弱性、损伤与损失、停机和恢复的链条。在这个链条中，综述汇集了四个以前未曾在一个地方综合的要素，即SSI与定量韧性指标和恢复模型的结合、缓解和保护系统在土壤适应性环境中的行为、机器学习、物理信息模型和数字孪生在SSI感知预测中的新兴作用，以及SSI范式在城市规模上的结构-土壤-结构和场地-城市相互作用的扩展。图1总结了这一组织框架，并作为本文余下的部分路线图。

为了确保方法和论点的严谨性和可重复性，本综述的文献基础是通过一个结构化的框架构建的，该框架的阶段包括识别、筛选、资格评估和纳入，符合2020年系统评价和元分析（PRISMA）指南的阶段顺序，具体步骤如下：
步骤1：识别。通过Scopus、Web of Science和Crossref数据库的关键词搜索确定候选出版物。搜索范围涵盖2014年1月至2026年8月，特别关注最近十年，并通过从检索到的文章进行反向引用跟踪以补充相关研究。选择限于经过同行评审的期刊文章，并通过评估这些文章的同行评审文献检查地震设计规范的要求（第7节）。
步骤2：关键词。在标题、摘要和关键词字段中使用布尔运算符应用以下组合：土壤-结构相互作用、SSI、地震、基础、韧性、脆弱性、恢复、基础隔震、地质技术隔震、调谐质量阻尼器、机器学习、物理信息神经网络、数字孪生、结构-土壤-结构相互作用、场地-城市相互作用、液化、主震-余震序列、腐蚀、现场响应和粘性阻尼器，以及涵盖有限元、边界元、缩放边界、物质点、平滑颗粒流体动力学、离散元、不连续变形和谱元方法的方法特定术语。
步骤3：纳入和验证。首先筛选标题和摘要，排除超出地震土壤-结构相互作用及其韧性应用范围的记录，包括纯机械性的梁-基础振动研究、非地震工业应用的相关数值方法，以及没有档案同行评审的会议摘要，并去除多个数据库覆盖导致的重复项。然后根据三个纳入标准评估剩余候选文章的全文：发表在同行评审期刊上、与第1.3节列出的至少一个目标直接相关，以及有足够的方法论文档来评估报告结果的有效性。最终文献集包括250篇期刊文章，每篇都经过全文验证。每个引用都与其支持的特定声明进行核对，支持证据固定在被引用文章的结论部分，而不是引言或综述材料中，并且任何单个声明最多附有三个参考文献，以保持声明与证据之间的透明对应关系。保留的文章按主题分类为十一个主题领域：
1. 运动学和惯性相互作用的基本机制、周期延长和场地-城市效应
2. 地震案例历史、主震-余震序列和时间依赖性劣化
3. 动态SSI分析的方法论方法
4. 土-基础系统的宏观（简化）模型
5. 连续介质（微观）模型和高级数值方法
6. 地震设计规范和现场响应实践中SSI的处理
7. 在结构系统中的应用
8. 用于SSI感知响应预测的机器学习、物理信息模型和数字孪生
9. 结构-土壤-结构相互作用（SSSI）和相邻建筑效应
10. 在土壤-结构相互作用下的缓解和控制策略
11. 本综述中包含的地震韧性框架

应当承认，尽管在识别、筛选和验证阶段具有系统性，但这个过程仍是一个结构化的叙述性综述，而不是完整的PRISMA元分析，因为SSI研究设计的异质性不允许对效果指标进行定量汇总。选择强调SSI-韧性链条的广度而非任何单一子领域的深度，且不可避免地对英文期刊存在一定的选择偏误。图2按出版年份、主题领域和来源期刊汇总了最终的文献基础，既体现了对最近几年的刻意关注，也展示了来源在76种期刊中的分布。

**运动学和惯性相互作用**
在缺乏上部结构惯性的情况下，土壤支撑结构的动态响应通常分解为运动学分量（由基础散射和过滤传入的地震波引起）和惯性分量（由振动的上部结构产生的惯性力通过基础传递回土壤[[2,32]]。对于地表和浅层基础，运动学相互作用主要表现为基础板的...

**地震侦察和案例历史的经验**
地震后的侦察报告和基于案例历史的评估研究是证明SSI实际意义的主要证据来源。记录的现场性能包括基础晃动、沉降、倾斜和承载能力失效，这些都是固定基础设计所没有预见的，而基于案例历史的评估研究表明基础柔性能改变砖砌建筑墙面的平面外响应[[47]]，并量化了...

**直接方法、子结构方法和混合方法**
有三种广泛的方法论家族用于分析动态SSI问题。在直接法中，土壤、基础和结构在一个单一域内被一起建模，通常使用有限元方法，无界土壤通过人工边界来表示。这种方法能够捕捉非线性土壤行为和复杂几何形状，但计算需求较高[[62], [63], [64]]。简化域公式降低了此类直接分析的成本，同时保留了土壤-基础系统的近场宏观（简化）模型。宏观模型使用较少的自由度（通常是离散的弹簧、阻尼器和滑块或集总化宏观元素）来表示土壤-基础系统，这些模型经过校准，可以再现基础的整体力-位移和力矩-旋转行为，而无需求解完整的土壤连续体。它们的计算效率使其适用于涉及大量非线性时程分析的性能评估，包括脆弱性分析等。

连续体（微观）模型和高级数值方法虽然宏观模型提供了计算效率，但在问题涉及大变形、不连续性、颗粒行为、流体-土壤耦合或无法通过集总化表示捕捉的详细应力分布时，需要使用连续体和离散方法。本节回顾了最近的大地震-土-结构（SSI）研究中使用的主要连续体和离散方法。对于每种方法，讨论不仅涵盖其公式和典型应用，还包括其验证状态。

ASCE/SEI 7标准和美国实践ASCE/SEI 7标准提供了将SSI效应纳入建筑物设计基础剪力和位移要求的简化程序，主要是通过从基础刚度和结构与土壤刚度比 deriving 的周期延长和阻尼修正因子来实现的[39]。最近的研究通过非线性时程分析评估了这些规定，通常发现周期延长、基础剪力减少和基础阻尼因子对结构响应有显著影响。

抗力矩框架和墙框架系统抗力矩框架（MRF）和墙框架双重系统是SSI文献中最广泛研究的结构类型之一。对于MRF，基础的灵活性会重新分配相对于固定基础模型的楼层位移需求，重新分配的幅度和模式取决于基础和上部结构的相对刚度以及土壤-结构系统的相互作用自然频率[146,147]，同时还受到结构不规则性的影响。

深度神经网络用于地震响应预测由于非线性时程分析的高计算成本，尤其是在进行数千次脆弱性分析或设计优化时，因此开发了深度神经网络（DNN）和其他机器学习替代模型，这些模型可以直接从地面运动和系统参数预测结构响应量（如峰值位移、楼层加速度和楼层力）[[182], [183], [184]]。

地震-土-结构（SSSI）效应和相邻建筑效应地震-土-结构相互作用（SSSI）是指两个或多个结构通过它们共享的土壤动态耦合，其中一个结构的振动会改变相邻结构的自由场运动，反之亦然。SSSI在紧密排列且建在相对较软土壤上的结构中最明显，此时结构辐射的波的波长与基础之间的间距相当[14,203,204]。最近的SSSI研究考察了这种效应。

基础隔震系统-在结构与其基础之间插入弹性（铅橡胶、高阻尼橡胶）或滑动（摩擦摆）轴承的基础隔震系统，旨在将结构的周期延长到远超过典型地震地面运动的主导周期，从而显著减少传递给结构的加速度和力要求[213,214]。然而，当支撑土壤本身具有柔韧性时，引入的额外周期延长可能会影响隔震效果。

定义和量化韧性地震韧性通常定义为系统抵抗、吸收并从地震影响中恢复的能力，同时对其功能的影响最小，通常通过“韧性三角形”表示法来操作，该图在时间上绘制功能指标，韧性量化为恢复曲线相对于完全功能基线的面积[232,233]。最近的一系列研究提出了对这一基本框架的改进。

总结本文综述了地震-土-结构相互作用的最新研究进展，特别关注其对结构及其所属系统的地震韧性的影响。所审查的证据表明，SSI是地震需求、破坏分布和震后恢复能力的第一级决定因素，而不是次要因素。它修改了结构的基本周期和阻尼（第2节），并与主震-余震序列相互作用。

CRediT作者贡献声明Ibrahim Oz：概念化、方法论、文献调研、数据整理、形式分析、可视化、初稿撰写、审稿与编辑。

生成式AI使用声明在准备这项工作时，作者使用了生成式AI工具（具有网络/数据库搜索能力的大型语言模型）来协助文献搜索和识别相关的同行评审资源，并支持评论文本的起草和组织。使用这些工具后，作者对内容进行了审查、验证和必要的编辑，并对已发表文章的准确性、解释和结论负全责。

利益冲突声明作者声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

Ibrahim Oz土耳其克尔谢希尔阿希埃夫兰大学土木工程系，克尔谢希尔，40100