基于钢筋混凝土框架结构的整体概率地震需求分析

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1、工学硕士学位论文钢筋混凝土框架结构的整体概率地震需求分析潘峰哈尔滨工业大学2007年7月中国图书分类号：TU391国际图书分类号：624.014工学硕士学位论文钢筋混凝土框架结构的整体概率地震需求分析学生：潘峰导师：吕大刚教授申请学位：工学硕士学科、专业：岩土工程所在单位：土木工程学院答辩日期：2007年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex：TU391U.D.C.：624.014DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringGLOBALPROBABILISTICSEISMICDEMANDANALYSISOFREINFORCED

2、CONCRETEFRAMESTRUCTURESCandidate：PanFengSupervisor：Prof.LuDaGangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：GeotechnicalEngineeringAffiliation：SchoolofCivilEngineeringDateofDefence：July,2007Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要地震动（EarthquakeMotion）、地震需求（SeimsicDema

3、nd）和抗震能力（SeimsicCapacity）是“基于性能的地震工程”（Performance-BasedEarthquakeEngineering,PBEE）理论的三块基石。工程结构的地震需求与地震动参数之间的关系称为地震需求模型，由于地震发生的随机性和地震动的随机过程性，以及工程结构自身参数的随机性，因此结构的地震需求模型本质是随机的，研究结构地震需求与地震动参数之间概率关系的学科称为“概率地震需求分析（ProbabilsiticSeismicDemandAnalysis,PSDA）”，相应的关系称为“概率地震需求模型（ProbabilsiticSeismicDemandModel,

4、PSDM）”。工程结构的概率地震需求分析是结构抗震可靠度分析、结构地震易损性分析以及结构地震风险分析的基础，同时也是采用全概率方法进行结构概率抗震性能设计和概率抗震性能评定的重要组成部分；另外，概率地震需求分析的结果也可以为地震损失估计和防震减灾决策提供科学的依据。因此，对重大土木工程结构和基础设施系统进行概率地震需求分析，不仅具有重要的理论意义，而且具有重要的工程实用价值。本文在美国太平洋地震工程研究中心（PacificEarthquakeEngineeringResearchCenter,PEER）提出的新一代“基于性能的地震工程”概率决策框架之下，分别以地震动的峰值参数（PGA、PGV

5、、PGD）和谱参数（Sa、Sv、Sd）作为概率地震需求分析的输入变量，以结构的最大层间位移角、最大顶点位移角和等效单自由度位移延性系数作为整体地震需求参数，选取不同震中距和震级的100条实际地震纪录，以基于非线性纤维梁—柱单元的动力时程分析为工具，从只考虑地震动变异性与同时考虑结构参数变异性两个角度出发，分别建立钢筋混凝土框架结构基于对数线性回归模型和响应面模型的概率地震需求模型，结合场地的地震危险性，对结构的地震需求危险性和地震需求易损性进行系统深入的分析。研究结果表明：1.只考虑地震动变异性的地震需求模型与同时考虑地震动变异性和结构参数变异性的地震需求模型相比，分析结果偏于保守。2.地震

6、动峰值参数与谱参数相比，回归分析的离散程度较大。3.通过使用对数线性回归模型和响应面模型来建立概率需求模型，发现分别得到的危险性曲线和易损性曲线有一定差异，说明概率地震需求分析-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文依赖于对其选择的模型。关键词概率地震需求模型；概率地震需求分析；地震危险性分析；地震易损性分析；对数线性回归模型；响应面模型；需求危险性；需求易损性-II-AbstractAbstractEarthquakemotion,seismicdemandandseismiccapacityarethreecornerstonesofPerformance-BasedEarthquakeEn

7、gineering(PBEE)theory.Therelationshipsbetweenseismicdemandparametersofengineeringstructuresandearthquakemotionintensitymeasuresarecalledseismicsemandmodels.Sincetheseismicactivityisrandominnature,andtheeart