公开(公告)号：CN117034707A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311044529.9

申请日：2023-08-18

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李爽 ,  李长青 ,  黄钰文 ,  翟长海

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F18/27 ,  G06Q50/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提出基于机器学习的城市建筑群震害实时模拟方法。所述方法利用简化模型自动化建模和计算效率高的优势，快速建立城市建筑群每个单体建筑对应的简化模型，并进行地震动作用下的时程分析以生成代理模型所需的数据集，再基于机器学习算法建立简化模型的代理模型，直接构建地震动到结构响应或破坏状态的映射关系，即可利用代理模型超高的计算效率实现城市建筑群震害的实时模拟。除此之外，将地震动记录转化为地震动参数作为代理模型输入，消除了现有代理模型仅适用于特定类型地震动记录的限制；简化模型皆为集中质量层模型，可消除建筑结构类型的区别，从而解决了现有代理模型仅适用于特定类型建筑的问题。

公开(公告)号：CN116451568A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310335878.X

申请日：2023-03-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李爽 ,  李长青 ,  翟长海 ,  黄钰文

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了计算结构地震响应的串联神经网络模型的建模方法及装置，属于建筑结构技术领域，尤其涉及对结构地震响应的预测。解决了现有技术所存在的，在预测建筑结构地震响应时，采用传统时程分析法计算耗时且对硬件要求较高，采用人工智能预测模型不能兼顾泛化能力、效率、精度、模型训练简便性以及物理可解释性的问题。所述计算结构地震响应的串联神经网络模型的建模方法，通过模拟时程分析法的计算过程，获得所述最优串联神经网络模型。它主要用于适用于结构地震响应预测、抗震结构的设计以及震后结构构件损伤的快速评估。

公开(公告)号：CN118965884A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411021212.8

申请日：2024-07-29

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 李爽 ,  李长青 ,  张思为 ,  翟长海

IPC: G06F30/23 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F17/18 ,  G06N20/00 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提出基于样条插值和机器学习的建筑各层地震响应计算方法。该方法通过样条插值和等距采样的方法对各种层数建筑的详细震害结果(所有层的地震响应)进行处理，将其统一为成相同的维度，使得改进后的代理模型可以计算任意层数建筑的详细震害结果。本发明的适用范围为任意具有层结构的建筑物。所述方法兼具高精度、高效度和低成本，计算精度接近物理模型，而计算效率是物理模型的数千倍，对计算机的配置要求低，使用普通的个人计算机就能在数小时内完成代理模型的训练和优化过程。