【地震】基于遗传算法GA广义条件强度测度目标分布匹配的地震动选择方法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言：地震动选择 —— 工程抗震设计的 “数据基石”

在建筑、桥梁、核电等重大工程的抗震设计中，地震动作为输入荷载的核心载体，其合理性直接决定结构抗震分析的准确性与安全性。例如，高层建筑抗震设计需基于匹配场地特征的地震动，评估结构在强震下的位移响应；核电厂选址需筛选极端地震动场景，验证反应堆厂房的抗倒塌能力。然而，实际地震动具有 “非平稳性、随机性、多样性” 特征：不同地震矩（如 Mw6.0 与 Mw8.0 地震）、震源距离（近场与远场）、场地类别（坚硬岩石与软弱土）产生的地震动，在峰值加速度（PGA）、反应谱特性、持时等参数上差异显著。

传统地震动选择方法存在明显缺陷：基于单一强度测度（如 PGA）的选择，无法全面反映地震动对结构的破坏作用；依赖经验选取历史地震动记录，难以匹配工程所需的 “目标风险水平”（如 50 年超越概率 2% 的极端地震）；手动调整地震动组合，效率低且难以满足多参数目标分布的匹配要求。为此，本文提出GA-GCIM 联合方法：通过广义条件强度测度（GCIM）构建多维度地震动特征指标体系，依托遗传算法（GA）的全局优化能力，实现地震动样本与目标分布的精准匹配，为工程抗震设计提供科学、高效的地震动输入选择方案。

二、地震动选择的核心难点与传统方法局限

要理解 GA-GCIM 方法的价值，需先明确地震动选择的特殊性与核心挑战：

（一）地震动选择的内涵与指标特征

地震动选择是指从海量地震动数据库（如 PEER 强震数据库、中国数字强震台网数据库）中，筛选出与工程 “目标场景”（如场地类别、地震风险水平）匹配的样本，其核心指标具有多维度、强关联、随机性三大特征：

1. 多维度：需同时考虑 “强度指标”（PGA、峰值速度 PGV、峰值位移 PGD）、“频谱指标”（反应谱加速度 Sa (T)、谱形参数 η）、“持时指标”（有效持时 Te、能量持时 Te5-95）3 类一级指标，下分 12 个二级指标（如反应谱加速度涵盖结构基本周期 T1、0.5T1、2T1 对应的 Sa 值）；

1. 强关联：指标间存在紧密耦合关系，例如震源距离会同时影响 PGA（近场地震 PGA 更大）与反应谱形状（近场地震短周期 Sa 值更高），传统单一指标选择难以兼顾这种关联；

1. 随机性：目标分布（如基于概率地震危险性分析 PSHA 得到的 Sa (T1) 分布）受地震活动性参数（如年发生率、衰减关系）不确定性影响，需在选择中考虑这种随机性，避免过度保守或冒进。

（二）主要选择难点

1. 多参数目标分布匹配难：工程需同时满足 PGA、Sa (T1)、Te 等多指标的目标分布（如均值、方差、分位数），传统方法难以平衡各指标的匹配精度，例如仅匹配 PGA 可能导致 Sa (T1) 偏离目标值，低估结构在共振频率下的响应；

1. 计算效率低：海量地震动数据库（如 PEER 数据库包含超 10000 条记录）中，手动筛选或穷举组合的方式，需消耗大量时间，无法满足工程设计的时效性需求；

1. 不确定性处理难：目标分布的不确定性（如 PSHA 分析中不同衰减关系导致的 Sa (T1) 分布差异），传统方法难以量化其对选择结果的影响，易导致选择方案的鲁棒性不足。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [chrom_new,location] = Initialize(N, N_chrom,A)

chrom_new = rand(N, N_chrom);

location = rand(N, N_chrom);

for i = 1:N %每一列乘上范围

B=1:N;s=N;

for j=1:N_chrom

b=ceil(rand(1,1)*s);

chrom_new(i, j)=A(B(b));

location(i,j)=B(b);

B(b)=[];

s=s-1;

end

end

🔗 参考文献

[1]潘雯.采用遗传算法优化的微带天线设计[D].西南交通大学[2025-10-19].DOI:10.7666/d.y1955646.

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