Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chỉ số khả năng chống chịu động đất của các khung moment bê tông cốt thép trong các trường học sử dụng phương pháp neuro-fuzzy
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một mô hình neuro-fuzzy để dự đoán chỉ số khả năng chống chịu của các khung moment bê tông cốt thép trong các tòa nhà trường học. Để thực hiện điều này, một số tham số, bao gồm tỷ lệ chiều cao tổng thể so với chiều rộng tổng thể, chu kỳ, gia tốc phổ, vận tốc đỉnh của mặt đất, thời gian hiệu quả của trận động đất, và khoảng cách từ đứt gãy, đã được xem xét. Cơ sở dữ liệu cần thiết để tạo ra mô hình neuro-fuzzy được thu thập từ kết quả phân tích phi tuyến của các khung. Dựa trên dữ liệu phân tích này, một phương pháp đã được giới thiệu và công thức để dự đoán khả năng chống chịu. Hơn nữa, một tòa nhà trường học hiện có đã được sử dụng để xác thực mô hình neuro-fuzzy đã đề xuất, và các giá trị đã được so sánh. Kết quả cho thấy mức độ chính xác cao trong việc tính toán chỉ số khả năng chống chịu của các khung moment. Trong các phương pháp hiện có, cần phải thực hiện một số lượng lớn các phân tích tốn thời gian và các tính toán phức tạp để đo lường khả năng chống chịu. Tuy nhiên, bằng cách sử dụng mô hình đề xuất, chỉ số khả năng chống chịu có thể được xác định mà không cần thực hiện các phân tích như vậy.
Từ khóa
#khả năng chống chịu động đất #khung moment bê tông cốt thép #mô hình neuro-fuzzy #phân tích phi tuyếnTài liệu tham khảo
Atrachali M, Ghafory-Ashtiany M, Amini-Hosseini K, Arian-Moghaddam S (2019) Toward quantification of seismic resilience in Iran: Developing an integrated indicator system. Int J Disaster Risk Reduct 39:101231. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101231
Baytiyeh H (2019) Why school resilience should be critical for the post-earthquake recovery of communities in divided societies. Educ Urban Soc 51(5):693–711
Cardoni A, Cimellaro G, Domaneschi M, Sordo S, Mazza A (2020) Modeling the interdependency between buildings and the electrical distribution system for seismic resilience assessment. Int J Disaster Risk Reduct 42:101315. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101315
Cimellaro GP, Reinhorn AM, Bruneau M (2010) Seismic resilience of a hospital system. Struct Infrastruct Eng 6(1–2):127–144. https://doi.org/10.1080/15732470802663847
Ekhlaspoor A, Raissi Dehkordi M, Eghbali M, Samadian D (2022) Pre-event assessment of seismic resilience index for typical Iranian buildings via a web-based tool. Int J Civil Eng 20(3):257–272. https://doi.org/10.1007/s40999-021-00657-1
FEMA (2009) Quantification of building seismic performance factors (FEMA 695). National Institute of Building Sciences for the Federal Emergency Management Agency, Washington, DC
Fontana C, Cianci E, Moscatelli M (2020) Assessing seismic resilience of school educational sector. An attempt to establish the initial conditions in Calabria Region, southern Italy. International Journal of Disaster Risk Reduction 51: 101936. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101936
Gonzalez C, Niño M, Jaimes MA (2020) Event-based assessment of seismic resilience in Mexican school buildings. Bull Earthq Eng 18(14):6313–6336. https://doi.org/10.1007/s10518-020-00938-5
Hasanzadeh R, Ahmadi J, Eghbali M, Samadian D, Salmanmohajer H (2021) Reduction of seismic resiliency of RC structures caused by chloride corrosion for typical school buildings located in hot climates. In: Paper presented at the structures. https://doi.org/10.1016/j.istruc.2021.09.107
Hashemi MJ, Al-Attraqchi AY, Kalfat R, Al-Mahaidi R (2019) Linking seismic resilience into sustainability assessment of limited-ductility RC buildings. Eng Struct 188:121–136. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2019.03.021
HAZUS (1999) Multi-hazard loss estimation methodology, technical manual Hazus–MH 2.1. National Institute of Building Sciences for the Federal Emergency Management Agency, Mitigation Division Washington, DC
Jang J-S (1993) ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Trans Syst Man Cybern 23(3):665–685. https://doi.org/10.1109/21.256541
Li Z, Li N, Cimellaro GP, Fang D (2020) System dynamics modeling-based approach for assessing seismic resilience of hospitals: Methodology and a case in China. J Manag Eng 36(5):04020050. https://doi.org/10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000814
Marasco S, Cardoni A, Noori AZ, Kammouh O, Domaneschi M, Cimellarof GP (2020) Integrated platform to assess seismic resilience at the community level. Sustain Cities Soc. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102506
Mirrashid M, Naderpour H (2021a) Innovative computational intelligence-based model for vulnerability assessment of RC frames subject to seismic sequence. J Struct Eng 147(3):04020350. https://doi.org/10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0002921
Mirrashid M, Naderpour H (2021b) Recent trends in prediction of concrete elements behavior using soft computing (2010–2020). Arch Comput Methods Eng 28(4):3307–3327. https://doi.org/10.1007/s11831-020-09500-7
Mirrashid M, Naderpour H (2022) Computational intelligence-based models for estimating the fundamental period of infilled reinforced concrete frames. J Build Eng 46:103456. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.103456
Mokhtari M, Naderpour H (2020) Seismic resilience evaluation of base-isolated RC buildings using a loss-recovery approach. Bull Earthq Eng 18(10):5031–5061. https://doi.org/10.1007/s10518-020-00895-z
Moretti S, Trozzo A, Terzic V, Cimellaro GP, Mahin S (2014) Utilizing base-isolation systems to increase earthquake resiliency of healthcare and school buildings. Procedia Econ Finance 18:969–976. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)01024-7
Motlagh ZS, Dehkordi MR, Eghbali M, Samadian D (2020) Evaluation of seismic resilience index for typical RC school buildings considering carbonate corrosion effects. Int J Disaster Risk Reduct 46:101511. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101511
Naderpour H, Mirrashid M (2019) Shear failure capacity prediction of concrete beam–column joints in terms of ANFIS and GMDH. Pract Period Struct Des Constr 24(2):04019006. https://doi.org/10.1061/(ASCE)SC.1943-5576.0000417
Naderpour H, Mirrashid M (2020a) Estimating the compressive strength of eco-friendly concrete incorporating recycled coarse aggregate using neuro-fuzzy approach. J Clean Prod 265:121886. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121886
Naderpour H, Mirrashid M (2020b) Moment capacity estimation of spirally reinforced concrete columns using ANFIS. Complex & Intelligent Systems 6(1):97–107. https://doi.org/10.1007/s40747-019-00118-2
Naderpour H, Mirrashid M, Parsa P (2021) Failure mode prediction of reinforced concrete columns using machine learning methods. Eng Struct 248:113263. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2021.113263
Ranjbar PR, Naderpour H (2020) Probabilistic evaluation of seismic resilience for typical vital buildings in terms of vulnerability curves. In: Paper presented at the Structures. https://doi.org/10.1016/j.istruc.2019.10.017
Samadian D, Ghafory-Ashtiany M, Naderpour H, Eghbali M (2019) Seismic resilience evaluation based on vulnerability curves for existing and retrofitted typical RC school buildings. Soil Dyn Earthq Eng 127:105844. https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2019.105844
Shang Q, Wang T, Li J (2020) A quantitative framework to evaluate the seismic resilience of hospital systems. J Earthquake Eng. https://doi.org/10.1080/13632469.2020.1802371
Titi A, Biondini F, Frangopol D (2015) Seismic resilience of deteriorating concrete structures. In: Paper presented at the structures congress 2015. https://doi.org/10.1061/9780784479117.142
Xiong C, Huang J, Lu X (2020) Framework for city-scale building seismic resilience simulation and repair scheduling with labor constraints driven by time–history analysis. Comput Aided Civil Infrastr Eng 35(4):322–341. https://doi.org/10.1111/mice.12496
Yu P, Wen W, Ji D, Zhai C, Xie L (2019) A framework to assess the seismic resilience of urban hospitals. Adv Civil Eng. https://doi.org/10.1155/2019/7654683