(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111476905.2 (22)申请日 2021.12.02 (71)申请人 石家庄铁道大 学 地址 050043 河北省石家庄市长安区北二 环东路17号石家庄铁道大 学 (72)发明人 刘振亮　赵存宝　张耀　 (74)专利代理 机构 河北国维致远知识产权代理 有限公司 13137 代理人 秦敏华 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 111/08(2020.01)G06F 119/02(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 公路桥梁地震易损性分析方法、 装置及终端 设备 (57)摘要 本申请适用于区域地震风险评估技术领域， 提供了公路桥梁地震易损性分析方法、 装置及终 端设备， 该方法包括： 根据桥梁结构和地震动特 性， 确定桥梁失效概率模型； 建立桥梁精细有限 元模型并对桥梁精细有 限元模型进行非线性动 力时程分析， 得到地震动强度指标与地震相关构 件地震需求的线性关系； 根据线性关系和桥梁失 效概率模型， 计算桥梁失效概率； 采用人工神经 网络学习桥梁结构和地震动特性与桥梁失效概 率之间的关联关系， 得到多个公路桥梁地震易损 性模型， 对多个公路桥梁地震易损性模型进行训 练， 得到公路桥梁地震易损性最优模型， 并基于 公路桥梁地震易损性最优模型确定公路桥梁地 震易损性。 本申请可以快速准确地获得公路桥梁 地震易损性。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 114169054 A 2022.03.11 CN 114169054 A 1.一种公路桥梁地震易损性分析 方法， 其特 征在于， 包括： 根据桥梁结构和地震动特性， 确定桥梁失效概 率模型； 建立桥梁精细有限元模型并对所述桥梁精细有限元模型进行非线性动力时程分析， 得 到地震动强度指标与地震相关构件地震需求的线性关系； 根据所述线性关系和所述 桥梁失效概 率模型， 计算 桥梁失效概 率； 采用人工神经网络学习所述桥梁结构和所述地震动特性与所述桥梁失效概率之间的 关联关系， 得到多个公路桥梁地震易损性模型， 对所述多个公路桥梁地震易损性模型进行 训练， 得到公路桥梁地震易损性最优模型， 并基于所述公路桥梁地震易损性最优模型确定 公路桥梁地震易损性。 2.如权利要求1所述的公路桥梁地震易损性分析方法， 其特征在于， 所述桥梁失效概率 模型为： Pf＝P[D≥C|IM]， 其中， Pf为桥梁失效概率； IM为地震动强度指标； D为桥梁峰值地震 响应或地震需求； C为相应的损伤极限状态能力。 3.如权利要求1所述的公路桥梁地震易损性分析方法， 其特征在于， 所述地震动强度指 标与地震相关构件地震需求的线性关系为： ln(D)＝a  ln(IM)+b+εD， 其中， 参数a和b通过对 时程分析结果的回归分析得到， a为斜率， 表 示构件地震需求对地震动强度的敏感度； b为截 距， 表示当地震动强度指 标IM＝1时结构的平均地震需求； εD为结构地震需求的条件对数标 准差。 4.如权利要求1所述的公路桥梁地震易损性分析方法， 其特征在于， 根据 所述线性关系 和所述桥梁失效概 率模型， 计算 桥梁失效概 率， 包括： 根据地震动强度指标与地震相关构件地震需求的线性关系， 得到桥梁结构各地震相关 构件的损伤极限状态与桥梁失效概 率模型均服从对数正态分布； 基于所述对数正态分布， 计算 桥梁失效概 率： 其中， 为结构极限状态的均值， βC为结构极限状态的对数正态标准差； 为强度特征 为IM的地震动作用下地震需求的均值， βD|IM为强度特征为IM的地震动作用下地震需求的对 数正态标准差 。 5.如权利要求1所述的公路桥梁地震易损性分析方法， 其特征在于， 所述地震动特性包 括： 地震动强度特 征谱， 所述 地震动强度特 征谱由场地 地面坚硬程度得到 。 6.如权利要求1所述的公路桥梁地震易损性分析方法， 其特征在于， 所述桥梁精细有限 元模型的建立过程， 包括： 结构概念设计： 选择结构稳定的结构体系， 根据工程经验和功能需求确定桥梁上部结 构截面类型和尺寸， 建立 桥梁上部结构模型并确定潜在塑性铰的位置； 延性抗震设计： 根据工程经验公式和延性设计要求确定桥墩抗弯强度、 塑性铰转角， 以 及确定满足 塑性铰强度和变形能力的截面配筋； 抗震能力验算： 验算结构的强度和抵抗非弹性变形能力， 若结构的强度和抵抗非弹性 变形能力不满足预设要求， 重新进行配筋设计； 构造要求设置： 确定结构 构造和施工要求， 包括纵筋和箍筋的布置 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114169054 A 27.如权利要求1所述的公路桥梁地震易损性分析方法， 其特征在于， 所述采用人工神经 网络学习所述桥梁结构和所述地震动特性与所述桥梁失效概率之 间的关联关系， 得到多个 公路桥梁地震易损性模型， 通过对多个进 行训练， 得到公路桥梁地震易损性最优模型， 以及 对所述多个公路桥梁地震易损性模型进行训练， 得到公路桥梁地震易损性 最优模型， 包括： 准备数据： 确定模型的输入数据和输出数据， 输入数据为桥梁结构和地震动特性， 输出 数据为桥梁失效概率， 建立桥梁样本数据库； 对所述桥梁样本数据库中的数据进行数据预 处理和标准 化； 建立训练集和测试集： 采用交叉验证方法， 将桥梁样本数据库中的数据随机分成K份子 集， 将K份子集中的一份子集作为测试集， 其余子集作为训练集， 生成K组训练集和测试集， 其中每组测试集和训练集中的测试集对应的子集不同， 最终用每组子集性能平均值作为模 型的性能指标， 所述子集为随机 分成K份中的任意一份， 所述性能平均值为每个子集做训练 集的结果的平均值； 模型训练： 根据桥梁输入数据、 输出数据和桥梁样本数据库的数据确定多个人工神经 网络模型结构及模型参数， 采用训练集中的数据对模型结构进行训练， 通过优化模型参数 使损失函数最小或适应度最高； 模型验证： 验证所述多个人工神经网络模型泛化 性能； 最优模型选择： 比较所述多个人工神经网络模型的性能指标， 确定最优的公路桥梁地 震易损性 最优模型。 8.一种公路桥梁地震易损性分析装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取桥梁结构和地震动特性， 确定桥梁失效概 率模型； 模型构建模块， 用于建立桥梁精细有限元模型并对所述桥梁精细有限元模型进行非线 性动力时程分析， 得到地震动强度指标与关键构件地震需求的线性关系； 易损性确定模块， 用于根据所述线性关系和所述桥梁失效概率模型， 计算桥梁失效概 率， 采用人工神经网络学习桥梁结构和地震动特性与桥梁失效概率之 间的联系得到多个公 路桥梁地震易损性模型， 通过对多个进行训练得到公路桥梁地震易损性最优模型， 以确定 公路桥梁地震易损性， 所述人工神经网络学习桥梁结构和地震动特性与桥梁失效概率之间 的联系为公路桥梁地震易损性模型。 9.一种终端设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中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计算机程序时实现如权利要求1至7 任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 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7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114169054 A 3