一种用于地铁车站地下结构的地震风险分析方法技术

技术编号:33467851 阅读:31 留言:0更新日期:2022-05-19 00:46
本发明专利技术公开了一种用于地铁车站地下结构的地震风险分析方法,本发明专利技术从不确定性传递的角度出发,推导出综合考虑本质不确定性与认知不确定性的结构地震需求风险概率解析函数和地震损伤风险概率解析函数,不仅可考虑地震动、结构材料尺寸等的本质不确定性,另外综合考虑地震危险性、数值近似、模型简化等的认知不确定性,避免了传统分析中单一考虑地震易损性函数认知不确定性的局限性,从而可以得到更为精确的地震风险评估结果。为精确的地震风险评估结果。为精确的地震风险评估结果。

【技术实现步骤摘要】
一种用于地铁车站地下结构的地震风险分析方法


[0001]本专利技术涉及地震风险分析领域,尤其涉及一种用于地铁车站地下结构的地震风险分析方法。

技术介绍

[0002]目前,地震风险概率解析函数的求解过程中仅考虑了由不确定性因素,如结构材料强度、尺寸、地震动等内在随机性所造成的本质不确定性,以及由于知识不完备所造成的易损性的认知不确定性。同时,常用的地震危险性分析多采用基于逻辑树方法的平均值曲线或者分位值曲线来量化其认知不确定性,且也无法得到考虑地震危险性、数值近似、模型简化所导致认知不确定性的地震风险概率。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种用于地铁车站地下结构的地震风险分析方法,以克服无法得到考虑地震危险性、数值近似、模型简化所导致认知不确定性的地震风险概率解析函数等技术问题。
[0004]为了实现上述目的,本专利技术的技术方案是:
[0005]一种用于地铁车站地下结构的地震风险分析方法,包括以下步骤:
[0006]步骤1、将地铁车站结构自身材料、尺寸参数作为随机变量,结合随机变量的概率分布特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于地铁车站地下结构的地震风险分析方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、将地铁车站结构自身材料、尺寸参数作为随机变量,结合随机变量的概率分布特征和相关系数矩阵进行采样,获得随机样本,利用随机样本构建有限元动力模型样本;步骤2、对有限元动力模型样本进行静力推覆分析,获得不同有限元模型样本的静力推覆能力曲线;步骤3、定义地铁车站地下结构的极限状态分别为轻微破坏、中等破坏、严重破坏和完全破坏,结合静力推覆能力曲线并采用M

θ四折线模型进行极限状态阈值标定,获得四种极限状态的阈值样本;步骤4、根据阈值样本分别计算地铁车站地下结构不同极限状态对应的抗震能力均值η
c
和抗震能力对数标准差β
c
;步骤5、根据地铁车站所在场地土体的特征条件选取地震动样本,对地震动样本进行反演,获得地铁车站地下结构所在场地基岩处的地震波特征,其中场地土体的特征条件为场地土体的剪切波速;步骤6、将地铁车站地下结构所在场地基岩处的地震波与有限元动力模型样本随机匹配,并进行非线性动力时程分析以得到地震需求样本,对地震需求样本和地震动强度进行对数线性拟合,得到拟合参数a、b和地震需求对数标准差β
d
;步骤7、根据已有的场地安全评估报告确定设计基本地震和罕遇地震的地震动强度,并计算地震危险性函数形状参数k0和k;步骤8、利用拟合参数a、b、地震需求对数标准差β
d
以及地震危险性函数形状参数k0、k,获得综合考虑本质不确定性和认知不确定性的地震需求风险概率H

D
(d)和具有置信水平p的地震需求风险概率H

D,p
(d);步骤9、综合考虑地铁车站地下结构自身材料强度和结构尺寸参数随机性造成结构抗震能力的本质不确定性,结合综合考虑本质不确定性和认知不确定性的地震需求风险概率H

D
(d)、具有置信水平p的地震需求风险概率H

D,p
(d)、地铁车站地下结构抗震能力均值η
c
和抗震能力对数标准差β
c
,获得综合考虑本质不确定性和认知不确定性的地铁车站地下结构地震损伤风险概率H

DM
和具有置信水平p的地震损伤风险概率H

DM,p
;步骤10、结合地震需求风险概率H

D
(d)、具有置信水平p的地震需求风险概率H

D,p
(d)、地震损伤风险概率H

DM
和具有置信水平p的地震损伤风险概率H

DM,p
进行地铁车站地下结构地震风险性分析。2.如权利要求1所述的一种用于地铁车站地下结构的地震风险分析方法,其特征在于:所述步骤8中利用拟合参数a、b、地震需求对数标准差β
d
以及地震危险性函数形状参数k0、k确定综合考虑本质不确定性和认知不确定性的地震需求风险概率H

D
(d)的具体公式为:其中,实际的地铁车站结构地震需求变量为εD,ε代表认知不确定性影响因子,给定ε服从均值...

【专利技术属性】
技术研发人员:崔春义许民泽许成顺张鹏刘海龙王坤鹏赵经彤
申请(专利权)人:大连海事大学
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1