基于神经网络的墨西哥城双联建筑高宽比不规则性对地震可靠性的影响研究

《Scientific Reports》：Neural-network-based assessment of slenderness effects for dual system buildings in Mexico City

　　

摘要

墨西哥的法规为建筑设计制定了精确的标准，尤其是关于抗震设计方面。为实现可接受的安全水平，抗震设计反应谱必须根据建筑物的规模、延性、超稳定度、特定不规则性等因素进行调整。本研究重点考察了根据《墨西哥城建筑法规2017》（RCCDMX17）及其《补充技术标准》（NTC17），双联结构中因高宽比不规则性而导致的风险增加问题。研究团队利用神经网络（多层前馈、反向传播）对大量模拟建筑实例进行了广泛分析，这些建筑分别为11层、15层和20层，旨在探究依据墨西哥建筑法规（RCCDMX17）设计的双联结构体系中与高宽比效应相关的可靠性趋势。这些大规模多自由度结构体系可靠度水平的参数化评估，是在最不利土层条件下可能发生的一组地震动作用下进行的。基于能够全面表征所分析响应的选定变量（土层条件、结构参数和地震动），神经模型的输出结果对应于通过Cornell β指数表达的结构可靠性。利用所获得的神经-β值，本研究识别了在代表墨西哥城软土层条件的地震需求下，双联结构建筑高宽比增大时相关的可靠性趋势。数值结果表明，几何形状、动力特性和材料特征之间的相互作用在严重地震条件下细长结构的可靠性表现中起着重要作用。在所分析的参数域内，所分析的典型模型表明，当高宽比接近λ≈3的配置趋向较低可靠性，然而这一观察结果应被视为一种探索性的基于可靠性的趋势，而非普适性或规范性的细长限制标准。