基于自适应匹配算法的速度脉冲型地震动模型化

作     者：杨成 刘佳欣 唐泽楠 赵柏涵 辛本坚 YANG Cheng;LIU Jiaxin;TANG Zenan;ZHAO Baihan;XIN Benjian

作者机构：西南交通大学陆地交通地质灾害防治技术国家工程实验室四川成都610031 西南交通大学数学学院四川成都610031 西南交通大学物理科学与技术学院四川成都610031 

出 版 物：《西南交通大学学报》 (Journal of Southwest Jiaotong University)

年 卷 期：2020年第55卷第4期

页      面：726-732页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 

基　　金：国家重点研发计划(2016YFC0802205) 国家自然科学基金(51778537,51720105005) 四川省科技计划(2017JY0237) 

主　　题：近场脉冲型地震动 自适应匹配 参数识别 枚举 优化算法 

摘      要：速度脉冲型地震记录至今尚未有完整的波形参数识别方法,从地震动数据库中批量识别脉冲记录并搜集波形参数仍然有一定困难.针对此问题,将脉冲量化识别、脉冲解析函数、自适应匹配算法三者结合,提出一套脉冲波形参数识别方法,可实现脉冲波形和解析函数之间的自适应匹配;该方法包括一个借助EMD(empirical mode decomposition)的核心算法,对近场速度脉冲型地震记录实现平滑;再以Mavroeidis函数为脉冲基本模型,根据其特征参数的变化范围,分别对脉冲频率、脉冲形状系数、脉冲振荡特征系数进行了参数样本的循环枚举,并由优化算法确定模型参数取值;在此基础上,给出了当前既有的速度脉冲型记录样本的上述模型参数识别结果,并根据统计给出了地面峰值加速度分布和主脉冲周期的关系.研究结果表明:和既有的方法利用Dickinson模型识别方法相比,本文算法对波形显著不对称的记录主脉冲周期识别错误率降低了约67%,较好的识别稳定性更有利于工程应用.