掌握地震时间序列响应预测,使用注意力-Mamba变压器模型用于跨越各种测试条件的桥梁轴承和码头
Omid Yazdanpanah1, Minseok Park2, Minwoo Chang3
1Hybrid Structural Testing Center (Core Research Center for Smart Infrastructure), Myongji University, Yongin-si, Republic of Korea. omidyazdanpanah@mju.ac.kr.
这项研究提出了一种深度学习模型,用于预测桥梁中的地震反应和歇斯底里曲线. 这种先进的方法准确地捕捉了桥梁的行为,减少了对广泛测试的需求.
科学领域:
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 结构工程 结构工程
- 计算力学 计算力学 计算力学
背景情况:
- 准确预测地震反应和歇斯底里曲线对于桥梁的安全性和性能至关重要.
- 现有的方法在捕捉复杂的行为方面可能面临挑战,特别是在卸载阶段.
- 深度学习为增强结构组件的地震分析提供了一个有希望的途径.
研究的目的:
- 开发和评估一种先进的深度学习方法,用于预测仪器桥梁支柱和轴承的地震反应和歇斯底里曲线.
- 为了利用一个单一的深度学习架构,以一致的超参数调整来适应各种负载条件.
- 提高捕获峰值值的准确性,特别是在负歇斯底里循环 (卸载区域).
主要方法:
- 采用堆叠的深度学习架构,采用自我注意力-Mamba驱动的变压器层,以捕获地震数据中的远程依赖.
- 利用Python的Keras功能API实现模型,处理诸如地面加速,执行器负载和结构性质等输入.
- 通过使用包括95个实时混合模拟 (RTHS) 测试用于轴承,29个桥梁支柱的RTHS测试和17个循环测试的综合数据集来验证模型.
主要成果:
- 深度学习模型实现了高相关性 (88.1%至98.9%) 与地震反应和歇斯底里曲线的实验测量值.
- 通过广泛的超参数调整,在准确捕捉歇斯底里和残余变形方面表现出熟练.
- 报告了合理的消散能误差比率,表明了模型的预测准确性.
结论:
- 开发的深度学习模型为地震负载下的桥梁行为提供了快速而准确的见解.
- 显著减少了额外的物理测试的必要性,从而在桥梁设计中节省了大量的时间和成本.
- 支持及时准确的桥梁设计决策,并有助于在地震事件期间的应急管理.
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