Clough-Penzien功率谱模型参数的识别与统计建模及应用

作者：丁佳伟; 吕大刚^*; 曹正罡

来源：振动工程学报, 2023, 36(05): 1204-1215.

DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2023.05.003

• 地震动合成
• 参数识别
• 统计建模
• Clough-Penzien功率谱
• AWPSO算法

地震动的Clough-Penzien功率谱（简称“C-P谱”）模型具有明确的物理意义，但是该模型需要识别的参数较多；而普通最小二乘（OLS）算法存在对数据的非线性识别初始值选择要求高、无法快速有效实现对大批量参数的精确识别等缺点。本文采用自适应加权粒子群优化（AWPSO）算法，基于典型的地震记录对C-P谱模型参数进行识别。结果表明：AWPSO算法识别的精度相比于OLS算法至少提升2.3%，且在计算效率方面具有较大的提升。从地震记录数据库中挑选出4159条地震记录，按照建筑抗震设计规范中的场地分类标准对其分组，采用AWPSO算法对各类场地的C-P谱模型参数进行识别和统计。采用K-S检验、A-D检验及AIC准则，确定了各参数的最优概率分布模型，并进一步计算了各参数之间的相关系数，建立了C-P谱模型的联合概率密度函数。采用Latin超立方抽样方法，得到了场地的统计抽样C-P谱模型，与规范转换的功率谱进行了对比分析，利用功率谱迭代修正的人工地震动合成方法，生成了具有场地特性的人工地震记录。

• 单位
  哈尔滨工业大学; 工业和信息化部