基于监控物联网的城市建筑群震后损失分布计算方法技术

本发明专利技术公开了基于监控物联网的城市建筑群震后损失分布计算方法，属于地震工程技术领域；包括以下步骤：地震发生前收集目标城市内的各单体建筑信息，建立城市建筑群的数据信息库，构建城市建筑群数值模拟模型；将目标城市内公共建筑的监控系统纳入物联网中，搭建目标城市监控物联网；地震发生后，根据实测地震波对城市建筑群进行地震损失计算仿真；通过监控图像识别的建筑内部设备与家装损伤情况对监控建筑震害程度进行估计；基于监控图像推断的破坏程度估计修正数值仿真结果，评估其他未监控建筑的破坏状态，得到城市建筑群震后损失分布。本发明专利技术方法可实现地震发生后快速估计城市建筑群震害分布，为灾后救援与应急管理提供重要参考。要参考。要参考。

【技术实现步骤摘要】
基于监控物联网的城市建筑群震后损失分布计算方法


[0001]本专利技术涉及一种城市建筑群震后损失分布的计算方法，具体涉及一种基于监控物联网的城市建筑群震后损失分布计算方法，属于地震工程


技术介绍

[0002]建筑是城市各项活动的主要载体，确保城市建筑群的抗震防灾能力是地震工程领域重要的研究课题之一，也是建设“韧性城乡”的基础性工作。震后快速评估城市建筑群的损伤分布，能为灾后救援与应急管理提供重要参考。
[0003]对于城市建筑群的空间破坏与经济损失模拟，目前主要采用的方法是对城市建筑群建立数值模型，根据台站监测的地震动加速度数据进行地震响应分析。根据单体建筑的地震损伤，估计每栋单体建筑的经济损失情况，从而获得数值模拟下城市建筑群的空间破坏程度分布与经济损失情况。然而仅基于数值模拟计算的损失分析结果存在一定局限性，例如，数值模拟计算结果的验证无法得到保证。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是：克服现有技术中存在的不足，提供一种基于监控物联网的城市建筑群震后损失分布计算方法，通过物联网与图像识别方法，对非结构构件的破坏状态进行快速判断，再由物联网对破坏信息进行汇总和处理，对城市建筑群受灾模拟仿真结果进行修正和更新，提高城市建筑群震害预测的效率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：基于监控物联网的城市建筑群震后损失分布计算方法，包括以下步骤：
[0006]S1、在地震发生前，收集目标城市内的各单体建筑信息，建立目标城市建筑群的数据信息库；根据各单体建筑信息，建立各单体建筑的有限元数值模型或简化多自由度力学模型(Multi
‑
degree
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of
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freedom，MDOF)，所有单体建筑的数值模型经建立与汇总后形成城市建筑群数值模型。
[0007]S2、将目标城市内公共建筑的监控系统纳入物联网中，搭建目标城市监控物联网，每一栋建筑的监控系统都是物联网中的单个节点；在地震发生过程中和地震发生后，获取各栋公共建筑的监控系统拍摄到的建筑内部设备、家装、结构构件和非结构构件的损伤情况。
[0008]S3、在地震发生后，根据中国地震台网监测得到的地震波，采用数值模拟分析手段，将地震波代入上述步骤S1中构建的城市建筑群数值模型进行地震响应分析，对城市建筑群的地震损失进行仿真计算，得到各单体建筑的地震响应计算结果，其中包括纳入监控物联网的公共建筑地震破坏的数值模拟结果R(simulated)；
[0009]采用机器学习的K
‑
means算法，对城市建筑群中所有建筑物的数值模拟结果进行聚类分析，以建筑的地震响应与损失程度为主要特征，以纳入监控物联网的公共建筑必须在每一分类为限制条件，优化计算建筑分类数目与分类情况。
[0010]S4、根据上述步骤S2中搭建的目标城市监控物联网，采用图像识别方法，利用地震发生过程中与地震发生后的监控画面识别建筑内部非结构构件的损伤情况，并根据地震工程领域中非结构构件的易损性理论，反演得到该非结构构件放置位置处对应的结构体系地震响应R(observed)，结构体系的地震响应参数主要包括楼面峰值加速度和层间位移角。
[0011]S5、基于上述步骤S4中监控画面识别的公共建筑内部非结构构件破坏程度与反演得到的结构地震响应R(observed)，以及上述步骤S3中数值模拟得到的公共建筑的地震响应计算结果R(simulated)，得到分别基于监控图像识别手段与基于数值模拟手段的两个地震响应结果之间的系数模型，系数模型的公式如下：
[0012][0013]式中，α是对数值模拟结果的修正系数，R(observed)是由监控画面识别反演得到的建筑地震响应，R(simulated)是由数值模拟方式获得的建筑地震响应，g(struct)是与纳入监控物联网的公共建筑的结构属性有关的影响因子，g(nsc)是监控画面识别到的非结构构件类别的影响因子。
[0014]S6、根据上述步骤S3中由数值模拟得到的纳入监控物联网的公共建筑地震响应计算结果R(simulated)，以及步骤S4中由监控画面识别到的建筑内部损伤状态，利用贝叶斯理论，更新得到由数值模拟得到的地震响应分布概率，地震响应分布概率的公式如下：
[0015][0016]式中，P(Res≥x)表示结构地震响应超过x的概率，DS
ob
表示监控图像自主识别的地震损伤状态，P(DS
ob
)表示建筑的损伤状态为DS
ob
的概率；P(DS
ob
|Res≥x)表示在结构地震响应超过x时建筑损伤状态为DS
ob
的概率；P(Res≥x|DS
ob
)表示结构地震损伤状态为DS
ob
下结构地震响应超过x的概率。
[0017]S7、将上述步骤S5中得到的各公共建筑的系数模型α，应用到上述步骤S3中各公共建筑所属的同一聚类中的其他建筑物，得到一修正系数；将上述步骤S6中得到各公共建筑的地震响应先验概率与后验概率模型，应用于上述步骤S3中各公共建筑所属的同一聚类中的其他建筑物，得到另一修正系数；
[0018]经上述两种方式任一方式获得的修正系数，依据目标城市建筑群的地理空间范围内地震动衰减效应，采用Kriging算法对地震响应数值模拟结果进行二次修正，利用Kriging算法得到的所有建筑修正系数，更新所有建筑物的地震响应数值模拟结果后，结合现行抗震韧性评价规程，最终获得目标建筑群的震后损失分布。
[0019]所述步骤S1中，单体建筑信息主要包括各单体建筑的建造年限、建筑高度、楼层数、结构体系类型、占地面积、标准层面积。
[0020]所述步骤S2中，纳入监控物联网的公共建筑包括学校、医院、商业写字楼、商业广场、政府办公楼，纳入监控物联网的公共建筑的特征需在所属城市建筑群中具有代表性，公共建筑的特征包括结构类型、建筑高度、建筑位置分布、建筑使用年份。
[0021]所述步骤S2中，物联网是由城市建筑群中公共建筑的全部和部分监控系统组成，
由当地应急管理部门统一管理；每一栋建筑的监控系统是物联网中的单个节点，无需为了地震灾害损失评估单独设置物联网节点；各单体公共建筑中，只需利用日常运维与安全防范布置的监控设备即可，无需单独另外配置监控摄像头。
[0022]所述步骤S4中，纳入监控识别的非结构构件包括浮放式家具与设备、吊顶板和填充墙三大类，在地震发生时，通过浮放式家具与设备的滑移距离、倾覆概率和晃动幅度，估计得出结构楼面峰值加速度；通过吊顶的坠板破坏程度或吊顶板的坠板率，估计得出结构楼面峰值加速度；通过填充墙与玻璃幕墙的开裂程度估计得出结构面内层间位移角。
[0023]所述步骤S7中，Kriging算法的修正公式如下：
[0024][0025]式中n表示纳入监控物联网的公共建筑数量；s
i
表示第i个公共建筑的地理位置；Z(s...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于监控物联网的城市建筑群震后损失分布计算方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、在地震发生前，收集目标城市内的各单体建筑信息，建立目标城市建筑群的数据信息库；根据各单体建筑信息，建立各单体建筑的有限元数值模型或简化多自由度力学模型(Multi
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degree
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of
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freedom，MDOF)，所有单体建筑的数值模型经建立与汇总后形成城市建筑群数值模型；S2、将目标城市内公共建筑的监控系统纳入物联网中，搭建目标城市监控物联网，每一栋建筑的监控系统都是物联网中的单个节点；在地震发生过程中和地震发生后，获取各栋公共建筑的监控系统拍摄到的建筑内部设备、家装、结构构件和非结构构件的损伤情况；S3、在地震发生后，根据中国地震台网监测得到的地震波，采用数值模拟分析手段，将地震波代入上述步骤S1中构建的城市建筑群数值模型进行地震响应分析，对城市建筑群的地震损失进行仿真计算，得到各单体建筑的地震响应计算结果，其中包括纳入监控物联网的公共建筑地震破坏的数值模拟结果R(simulated)；采用机器学习的K
‑
means算法，对城市建筑群中所有建筑物的数值模拟结果进行聚类分析，以建筑的地震响应与损失程度为主要特征，以纳入监控物联网的公共建筑必须在每一分类为限制条件，优化计算建筑分类数目与分类情况；S4、根据上述步骤S2中搭建的目标城市监控物联网，采用图像识别方法，利用地震发生过程中与地震发生后的监控画面识别建筑内部非结构构件的损伤情况，并根据地震工程领域中非结构构件的易损性理论，反演得到该非结构构件放置位置处对应的结构体系地震响应R(observed)，结构体系的地震响应参数主要包括楼面峰值加速度和层间位移角；S5、基于上述步骤S4中监控画面识别的公共建筑内部非结构构件破坏程度与反演得到的结构地震响应R(observed)，以及上述步骤S3中数值模拟得到的公共建筑的地震响应计算结果R(simulated)，得到分别基于监控图像识别手段与基于数值模拟手段的两个地震响应结果之间的系数模型，系数模型的公式如下：式中，α是对数值模拟结果的修正系数，R(observed)是由监控画面识别反演得到的建筑地震响应，R(simulated)是由数值模拟方式获得的建筑地震响应，g(struct)是与纳入监控物联网的公共建筑的结构属性有关的影响因子，g(nsc)是监控画面识别到的非结构构件类别的影响因子；S6、根据上述步骤S3中由数值模拟得到的纳入监控物联网的公共建筑地震响应计算结果R(simulated)，以及步骤S4中由监控画面识别到的建筑内部损伤状态，利用贝叶斯理论，更新得到由数值模拟得到的地震响应分布概率，地震响应分布概率的公式如下：式中，P(Res≥x)表示结构地震响应超过x的概率，DS
ob
表示监控图像自主识别的地震损伤状态，P(DS
ob
)表示建筑的损伤状态为DS
ob
的概率；P(DS
ob
|Res≥x)表示在结构地震响应超过x时建筑损伤状态为DS
ob
的概率；P(...

【专利技术属性】
技术研发人员：王健泽，陈尉唯，王文泽，戴靠山，衡明珠，徐安明，杨淳怡，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：