【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于建筑结构，具体涉及一种基于强化学习的、可持续更新的、针对大量设计参数的、多个设计目标的自复位结构韧性设计方法。
技术介绍
1、随着我国经济不断发展，城市化不断推进，对于城市生态提出了韧性城市的概念与需求。韧性这个概念首先由生态学提出，继而衍生至不同领域。各领域对韧性的概念均有不同的定义，对于建筑结构抗灾来说，韧性则是指代承灾体在灾后各项指标均不出现明显的降低，承灾体使用功能依然存在，或能在短期内恢复使用。
2、为了增加城市建筑系统的韧性，建筑结构抗震领域的学者们提出能大量降低震后损伤，加快震后修复的高性能结构体系。其中自复位结构体系通过降低震后残余变形以及构件损伤，从而提升可修复性能。然而，这种高性能体系的设计参数相比传统构件更多，设计目标也更多，因而设计难度高。尽管如此，现有自复位结构设计依然沿用单一设计目标的传统方法，难以适应多设计参数，多性能目标的韧性建筑概念。具体而言，韧性建筑应当同时降低结构层间变形，残余变形，楼层加速度等宏观响应，减少建造成本，使得结构在震后不仅损伤低，修复成本与时间也低。在此背景下...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的自复位结构韧性设计方法，其特征在于，包括强化学习训练方法以及模型迁移方法；
2.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述强化学习训练方法包括：
3.如权利要求2所述的设计方法，其特征在于，所述奖励机制包括基础奖励和额外奖励；
4.如权利要求3所述的设计方法，其特征在于，所述额外奖励为：若这些目标函数值均较大且满足给定标准，则给与相比基础奖励大一个数量级的额外奖励，若这些目标函数过低，则给与相比基础奖励大一个数量级的惩罚。
5.如权利要求2所述的设计方法，其特征在于，所述正向迁移包括：
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