Bu makale, sıkı HAZUS kısıtlamalarını dikkate alarak çelik yapıların kapsamlı bir güvenlik açığı analizini yürütmektedir. Her başarısızlık türü için talep dağılımı, kırılganlık tablosunun çıkarılmasından sonra normal bir logaritma şeklini alır. Böylece, kırılganlık tablosunu oluşturmak için ortalama ve standart sapma olmak üzere iki parametre kullanılabilir. Bu yazıda toplam beş başarısızlık modu kullanıldı. Bu nedenle kırılganlık eğrilerini türetmek için 10 bilinmeyen değer kullanılmıştır. Daha sonra kırılganlık eğrisini elde etmek için 40 doğal kayıt altında Artımlı Dinamik Analiz (IDA) kullanılmıştır. Yapısal yanıtların analizinde ve tahmininde zaman kazanmak amacıyla, kayıtları daha verimli bir şekilde seçmek için bir sinir ağı yöntemi kullanılmıştır. Çeşitli ivme değerleri kullanıldığında çelik yapılarda rastgele belirsizliğin dikkate alınmasında bu yöntemin analitik yönteme göre daha iyi olduğu görülmüştür.
MLP algoritması Monte Carlo yöntemi Rastgele belirsizlik Kırılganlık eğrisi IDA.
This paper conducts a comprehensive vulnerability analysis of steel structures, taking into account the stringent HAZUS restrictions. The demand distribution for each mode of failure takes the form of a normal logarithm after extracting the fragility chart. Thus, the two parameters of mean and standard deviation can be used to construct the fragility chart. A total of five modes of failure were used in this paper. Therefore, 10 unknown values were used to derive the fragility curves. Afterward, Incremental Dynamic Analysis (IDA) was used under 40 natural records to obtain the fragility curve. To save time in the analysis and prediction of structural responses, a neural network method was used to select records more efficiently. It was observed that this method is better than the analytical method in considering random uncertainty in steel structures when several acceleration values are used.
MLP algorithm Monte Carlo method Aleatory uncertainty Fragility curve IDA.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Deprem Mühendisliği |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 31 Aralık 2023 |
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 5 Sayı: 2 |