Fragility functions of blockwork wharves using artificial neural networks

Armando Calabrese; Carlo G. Lai

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Fragility functions of blockwork wharves using artificial neural networks

机译：使用人工神经网络的拼砌码头的脆弱性功能

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The use of artificial neural networks in the general framework of a performance-based seismic vulnerability evaluation for earth retaining structures is presented. A blockwork wharf-foundation-backfill complex is modeled with advanced nonlinear 2D finite difference software, wherein liquefaction occurrence is explicitly accounted for. A simulation algorithm is adopted to sample geotechnical input parameters according to their statistical distribution, and extensive time histories analyses are then performed for several earthquake intensity levels. In the process, the seismic input is also considered as a random variable. A large dataset of virtual realizations of the behavior of different configurations under recorded ground motions is thus obtained, and an artificial neural network is implemented in order to find the unknown nonlinear relationships between seismic and geotechnical input data versus the expected performance of the facility. After this process, fragility curves are systematically derived by applying Monte Carlo simulation on the obtained correlations. The novel fragility functions herein proposed for blockwork wharves take into account different geometries, liquefaction occurrence and type of failure mechanism. Results confirm that the detrimental effects of liquefaction increase the probability of failure at all damage states. Moreover, it is also demonstrated that increasing the base width/height ratio results in higher failure probabilities for the horizontal sliding than for the tilting towards the sea.

机译：介绍了人工神经网络在土工结构基于性能的地震易损性评估的一般框架中的使用。使用先进的非线性2D有限差分软件对砌块码头-基础-回填复合体进行建模，其中明确考虑了液化的发生。采用一种模拟算法，根据岩土输入参数的统计分布对它们进行采样，然后针对多个地震烈度水平进行大量的时间历史分析。在此过程中，地震输入也被视为随机变量。因此，获得了在记录的地面运动下不同配置的行为的虚拟实现的大型虚拟数据集，并且实施了人工神经网络以查找地震和岩土输入数据与设施的预期性能之间的未知非线性关系。在此过程之后，通过对获得的相关性应用蒙特卡洛模拟，系统地得出易碎性曲线。本文提出的用于砌块码头的新型脆性功能考虑了不同的几何形状，液化发生和破坏机理的类型。结果证实，液化的有害影响增加了在所有损伤状态下失效的可能性。此外，还证明了增加基础宽度/高度比会导致水平滑动的故障几率大于向海倾斜的故障几率。

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来源
《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》 |2013年第9期|88-102|共15页
作者
Armando Calabrese; Carlo G. Lai;
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作者单位

ROSE School Centre for Post-Craduate Training and Research in Earthquake Engineering & Engineering Seismology Via Ferrata 1 27100 Pavia Italy Italian Air Force 3rd R.C.A.M. via D'Annunzio 36 70128 Bari Italy;

Department of Civil Engineering and Architecture University of Pavia Via Ferrata 1 27100 Pavia Italy EUCENTRE European Centre for Training and Research in Earthquake Engineering Via Ferrata I 27100 Pavia Italy;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Seaport; Gravity walls; Blockwork wharves; Artificial Neural Networks (ANN); Backpropagation; Monte Carlo Simulation (MCS); Fragility curves;

机译：海港;重力墙;阻塞码头;人工神经网络（ANN）;反向传播;蒙特卡罗模拟（MCS）;脆性曲线;

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