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摘要
时程分析是目前最精确的桥梁抗震分析方法,可以监控结构在地震动下每一时刻的加速度、位移等地震反应。但其计算耗时较长,并且只能反映当前输入地震波下的结构响应,对于桥梁抗震性能评估存在一定的局限性。受到人工智能技术的启发,文中利用卷积神经网络预测了线弹性结构的地震反应,以一座三跨连续梁桥在50条地震动下的结构反应为数据样本,通过神经网络训练出墩顶位移的预测值,并与时程分析进行对比。结果表明,两种不同强度地震作用下,墩顶位移的预测值与时程分析结果均十分接近,卷积神经网络可以准确预测该桥在随机地震动下的结构反应,同时优化神经网络结构可以进一步提高分析的精度。
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单位土木工程学院; 苏州科技大学
