拱坝最优地震动参数识别方法及装置与流程

本发明涉及拱坝抗震性能研究，尤其涉及一种拱坝最优地震动参数识别方法及装置。

背景技术：

1、由于我国西南部地区的山川河流众多，水电资源丰富，且有极大的天然落差，大多数高拱坝都建造于此。但我国西南部地区地质构造稳定性较差，地震频发，高拱坝工程抗震问题十分突出。近年来，基于性能的地震工程（performance-based earthquakeengineering,pbee）框架下结构抗震分析和设计思想为解决高拱坝抗震安全评价提供了有效途径，而针对高拱坝识别最优地震动参数是pbee框架中的重要内容之一，然而此类研究尚处于起步阶段。

2、目前，关于最优地震动参数识别的研究主要围绕建筑结构和桥梁等领域，其核心思想是分析地震动参数与工程结构响应之间的函数关系，确定最适于建立地震需求模型的参数，以此减少结构响应预测的不确定性。现有研究在识别结构最优地震动参数时常采用的评价准则是有效性、充分性、熟练性和实用性，然后针对每个评价准则分别确定最优地震动参数。

3、但不同的评价准则所识别出的最优地震动参数有所差异，因此缺少评估最优地震动参数的统一指标。

技术实现思路

1、本发明提供一种拱坝最优地震动参数识别方法及装置，用以解决现有技术中缺少评估最优地震动参数的统一指标的缺陷，实现一种拱坝最优地震动参数识别方法。

2、本发明提供一种拱坝最优地震动参数识别方法，包括：

3、将预先选择的地震动记录数据作为输入，对预先构建的拱坝有限元进行多次非线性动力时程分析，得到所述地震动记录数据的强度参数对应的拱坝损伤指标集，所述拱坝损伤指标集中包括每条所述地震动记录数据对应的拱坝损伤指标；

4、将每条所述地震动记录数据的强度参数作为输入，将每条所述地震动记录数据对应的拱坝损伤指标作为输出构建数据集，训练得到第一损伤指标预测模型；

5、基于shap理论，确定所述第一损伤指标预测模型中对贡献最大的强度参数作为最优标量地震动强度参数。

6、根据本发明提供的一种拱坝最优地震动参数识别方法，所述拱坝损伤指标为拱坝损伤体积比。

7、根据本发明提供的一种拱坝最优地震动参数识别方法，所述将每条所述地震动记录数据的强度参数作为输入，将每条所述地震动记录数据对应的拱坝损伤指标作为输出构建数据集，训练得到第一损伤指标预测模型的步骤，具体包括：

8、将每条所述地震动记录数据的强度参数作为输入，将每条所述地震动记录数据对应的拱坝损伤指标作为输出构建数据集，训练得到多个不同种类的候选预测模型；

9、将预测性能最优的候选预测模型确定为所述第一损伤指标预测模型。

10、根据本发明提供的一种拱坝最优地震动参数识别方法，所述多个不同种类的候选预测模型至少包括支持向量回归模型、梯度提升树模型、极端梯度提升树模型、bp神经网络模型、随机森林模型和解释性基准模型中的一种或多种。

11、根据本发明提供的一种拱坝最优地震动参数识别方法，所述基于shap理论，确定所述第一损伤指标预测模型中对贡献最大的强度参数作为最优标量地震动强度参数的步骤，具体包括：

12、基于shap理论，计算每条所述地震动记录数据的强度参数对所述第一损伤指标预测模型的输出结果的边际贡献值；

13、对所有所述边际贡献值进行加权平均得到每个所述强度参数的shap值；

14、将所述shap值最高的强度参数作为所述最优标量地震动强度参数。

15、根据本发明提供的一种拱坝最优地震动参数识别方法，所述确定所述第一损伤指标预测模型中对贡献最大的强度参数作为最优标量地震动强度参数的步骤之后，还包括：

16、对贡献最大的多个强度参数进行组合，构建得到多个矢量强度参数组合；

17、将每条所述地震动记录数据对应的矢量强度参数组合作为输入，将每条所述地震动记录数据对应的拱坝损伤指标作为输出构建数据集，训练得到第二损伤指标预测模型；

18、基于shap理论，确定所述第二损伤指标预测模型中对贡献最大的矢量强度参数组合作为最优矢量地震动强度参数。

19、本发明还提供一种拱坝最优地震动参数识别装置，包括：

20、确定模块，用于将预先选择的地震动记录数据作为输入，对预先构建的拱坝有限元进行多次非线性动力时程分析，得到所述地震动记录数据的强度参数对应的拱坝损伤指标集，所述拱坝损伤指标集中包括每条所述地震动记录数据对应的拱坝损伤指标；

21、训练模块，用于将每条所述地震动记录数据的强度参数作为输入，将每条所述地震动记录数据对应的拱坝损伤指标作为输出构建数据集，训练得到第一损伤指标预测模型；

22、识别模块，用于基于shap理论，确定所述第一损伤指标预测模型中对贡献最大的强度参数作为最优标量地震动强度参数。

23、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述拱坝最优地震动参数识别方法。

24、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述拱坝最优地震动参数识别方法。

25、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述拱坝最优地震动参数识别方法。

26、本发明提供的拱坝最优地震动参数识别方法及装置，通过训练基于地震动标量强度参数预测拱坝损伤指标的第一损伤指标预测模型，从而能够基于shap理论定量评估不同标量地震强度参数对拱坝损伤的影响程度，克服了传统方法中识别结果不唯一性的问题，为拱坝最优地震动参数识别提供了新的思路。

1.一种拱坝最优地震动参数识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的拱坝最优地震动参数识别方法，其特征在于，所述拱坝损伤指标为拱坝损伤体积比。

3.根据权利要求1所述的拱坝最优地震动参数识别方法，其特征在于，所述将每条所述地震动记录数据的强度参数作为输入，将每条所述地震动记录数据对应的拱坝损伤指标作为输出构建数据集，训练得到第一损伤指标预测模型的步骤，具体包括：

4.根据权利要求3所述的拱坝最优地震动参数识别方法，其特征在于，所述多个不同种类的候选预测模型至少包括支持向量回归模型、梯度提升树模型、极端梯度提升树模型、bp神经网络模型、随机森林模型和解释性基准模型中的一种或多种。

5.根据权利要求1所述的拱坝最优地震动参数识别方法，其特征在于，所述基于shap理论，确定所述第一损伤指标预测模型中对贡献最大的强度参数作为最优标量地震动强度参数的步骤，具体包括：

6.根据权利要求1-5中任一项所述的拱坝最优地震动参数识别方法，其特征在于，所述确定所述第一损伤指标预测模型中对贡献最大的强度参数作为最优标量地震动强度参数的步骤之后，还包括：

7.一种拱坝最优地震动参数识别装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述拱坝最优地震动参数识别方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述拱坝最优地震动参数识别方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述拱坝最优地震动参数识别方法。