基于数据驱动的假动力混合模拟钢支撑框架的分部结构技术
摘要：使用新的机器学习模型预测钢支撑框架在地震荷载下的屈曲抗扭铰链（hysteretic response）的新用于混合模拟（hybrid simulation）的钢支撑框架（steel braced frame）的次结构技术被提出。这个模型称为PI-SINDy，通过Prandtl-Ishlinskii hysteretic model和稀疏辨识算法来训练。通过将样机钢阻力撑支撑部分替换为训练过的PI-SINDy模型，建立了一种被称为数据驱动混合模拟（DDHS）的新的模拟技术。通过对样机钢支撑框架在地震地面运动下的非线性响应历史分析来评估DDHS的准确性。与基准纯数值模型相比，结果表明所提出的模型能够准确预测钢阻力撑支撑的屈曲抗扭铰链。
作者：Fardad Mokhtari and Ali Imanpour
论文ID：2110.02548
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2022-08-15