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【CAE案例】基于随机方法和易损性分析的历史地震强度评估

1年前浏览3443

01 研究背景

得益于现代地震监测技术的发展,在震后快速确定地震强度这一目标已经被实现。但从历史上看,通过完整而系统的仪器测定的地震资料不过几十年。由于当时地震监测设备的匮乏,历史地震的数据采样样本少、强度不明、震中位置难以得知。因此,如果能够回溯评估历史地震的强度,对地震频发区域的抗震工作和安全保障工作有着重要的参考价值。

本案例提出了一个基于结构易损性分析重新评估历史地震的方法,主要通过前后处理平台SALOME_MECA和结构仿真求解器code_aster实现。其核心是使用Bayesian updating方法,基于结构的响应、地理参数以及地面运动来计算建筑结构的易损性曲线,进而与实际观测到的建筑结构损伤情况进行对比,获取地震震级。该方法有着通用性,对于现存的各种砖石结构均适用,如简易房屋、小城堡、工业建筑等。

02 模型建立和计算设置

由于Bayesian updating方法获得的易损性曲线需要考虑结构响应的不确定性,因此,随机性是本案例突出的特点。在SALOME_MECA中,房屋模型的几何与网格均用python语句自动随机生成,如下图所示。

下图为python语句随机生成的一个三层楼房的非结构化混合网格。该模型一共包含6个面,总计1500个单元。

在code_aster中对模型施加随机的地震激励,这是通过内置命令自动生成的。接着使用非线性求解器求解结构的响应,最终得到易损性曲线,加以评估地震强度。

03 结果展示

结构的位移场按比例加载时的非线性求解结果

地震反应谱

不同地震强度对结构损伤的影响统计

对地震震级的预测

04 结论与展望

该案例通过SALOME_MECA和code_aster的强大功能实现了高度自动化的随机几何生成、网格划分和力学模型建立,串联统计多个分析结果,从而生成了历史地震易损性曲线,最终成功评估了历史地震强度。这种方法也可以推广到其他建筑,或是复杂程度更高的结构中。而对于历史地震来说,震源位置的确定、使用多种方法验证结果的准确性均十分重要,是亟需解决的问题之一。


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code_aster
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首次发布时间:2023-02-07
最近编辑:1年前
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