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申请/专利权人：大连理工大学
申请日：2024-01-24
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118050784A
主分类号：G01V1/28
分类号：G01V1/28;G01V1/30;G06F18/24;G06N3/006
优先权：["20230922 CN 2023112273259"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本申请提供了一种近断层脉冲型地震动的参数识别及随机模拟方法，属于地震的随机动力分析领域。该方法首先采用量化识别方法，利用四个关键脉冲参数精准地描述速度脉冲，对近断层地震动进行参数识别。其次，引入人工蜂群算法提取地震动低频成分的低频脉冲参数，采用等效脉冲模型拟合速度时程，得到脉冲型地震动拟合参数，对低频脉冲进行参数统计，将脉冲参数与地震学参数进行了相关性分析，将强相关的参数通过线性建立函数关系进而减少脉冲模型的随机变量，可直接统计其概率分布进而组成低频随机脉冲模型。最后，将所需模拟地震动高频成分采用随机函数‑谱表示法进行模拟，将两种成分直接叠加得到人工合成脉冲型地震加速度时程。
主权项：1.一种近断层脉冲型地震动参数识别及随机模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，近断层脉冲型地震动的识别S1：采用等效速度脉冲模型拟合原有地震动速度脉冲；S2：采用“峰点法”提取地震动脉冲参数低频脉冲幅值、峰值加速度所对应的时刻；S3：采用最小二乘法得到原始地震动的脉冲周期；S4：计算地震动的相对累计能量；S5：根据相对累计能量判别出近断层脉冲型地震动；第二步，近断层脉冲型地震动脉冲参数的量化提取S6：采用低通滤波器分离近断层脉冲型地震动的高频成分和低频成分；S7：采用人工蜂群算法对低频成分进行脉冲提取；S8：采用等效速度脉冲模型对低频速度时程进行拟合得到低频成分的脉冲参数；第三步，近断层脉冲型地震动的随机模拟及合成S9：采用步骤S8得到的脉冲参数和等效速度脉冲模型对低频成分进行拟合；S10：采用随机函数-谱表示法对高频成分进行模拟生成需要数量的高频成分；S11：将步骤S9得到的低频成分和步骤S10得到的高频成分直接叠加，获得人工合成的近断层脉冲型地震动加速度时程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种近断层脉冲型地震动参数识别及随机模拟方法
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