基于改进点估计法的结构随机动力地震反应概率密度演化-论文.pdf

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1、第４９卷第２期西南交通大学学报Ｖｏｌ．４９Ｎｏ．２２０１４年４月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＵＴＨＷＥＳＴＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＡｐｒ．２０１４文章编号：０２５８２７２４（２０１４）０２０２２７０６ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５８２７２４．２０１４．０２．００７基于改进点估计法的结构随机动力地震反应概率密度演化宋鹏彦１，２，３，４２，３２，３吕大刚，于晓辉，王光远（１．同济大学土木工程学院，上海２０００９２；２．哈尔滨工业大学结构工程灾变与控制教育部重点实验室，黑龙江哈尔滨１５００９０；３

2、．哈尔滨工业大学土木工程学院，黑龙江哈尔滨１５００９０；４．同济大学土木工程防灾国家重点实验室，上海２０００９２）摘要：为了获得结构反应概率密度随时间的变化规律，将改进的点估计法、最大熵原理与随机动力学的概率密度演化理论相结合，提出了基于统计矩信息的结构非线性随机动力反应概率密度演化分析方法．以一栋按我国规范设计的钢筋混凝土框架结构为研究对象，选取结构在地震作用下的顶层位移和整体地震损伤指数作为反应参数，并考虑结构参数的不确定性，用本文提出的方法进行了地震作用下结构的非线性随机动力反应的概率密度演化分析及参数灵敏度分析

3、，结果表明：钢筋屈服强度、结构的阻尼、混凝土容重对结构的位移反应影响较为明显，灵敏度超过１０％．关键词：改进点估计法；最大熵原理；概率密度演化；动力时程分析；参数灵敏度中图分类号：ＴＵ３１１．４；ＴＵ３７５．４文献标志码：ＡＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＤｅｎｓｉｔｙＥｖｏｌｕｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓｆｏｒＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＤｙｎａｍｉｃＳｅｉｓｍｉｃＲｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＰｏｉｎｔＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄ１２，３，４２，３２，３ＳＯＮＧＰｅｎｇｙａｎ，ＬＤａｇａｎ

4、ｇ，ＹＵＸｉａｏｈｕｉ，ＷＡＮＧＧｕａｎｇｙｕａｎ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｆＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓＤｙｎａｍｉｃＢｅｈａｖｉｏｒａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００９０，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒ

5、ｂｉｎ１５００９０，Ｃｈｉｎａ；４．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＤｉｓａｓｔｅｒＲｅｄｕｃｔｉｏｎｉｎＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｌａｗｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｉｅｓｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｒｅｓｐｏｎｓｅｓｖａｒｙｉｎｇｗｉｔｈｔｉｍｅ，ａｎｅｗｍｏｍｅｎｔｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｙｅｖｏｌｕｔ

6、ｉｏｎｏｆｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｄｙｎａｍｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ，ｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｐｏｉｎｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ（ＩＰＥＭ）ｗｉｔｈｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙｔｈｅｏｒｙａｎｄｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｙｅｖｏｌｕｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙｆｏｒｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｄｙｎａｍｉｃｓｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｗａｓｔｈｅｎｕｓｅｄｔｏｐｅｒｆｏｒｍｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉ

7、ｃｄｅｎｓｉｔｙｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆａｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄｃｏｎｃｒｅｔｅ（ＲＣ）ｆｒａｍｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｅｓｉｇｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＣｈｉｎｅｓｅｃｏｄｅｓ，ｓｅｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｔｏｐｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔａｎｄｇｌｏｂａｌｓｅｉｓｍｉｃｄａｍａｇｅｉｎｄｅｘｏｆｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｕｎｄｅｒｅａｒｔｈｑｕａｋｅａｓｒｅｓｐｏｎｓｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ａｎｄｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉ

8、ｎｔｙｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｔｅｅｌｙｉｅｌｄｓｔｒｅｎｇｔｈ，ｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｄａｍｐｉｎｇｒａｔｉｏ，ａｎｄｃｏｎｃｒｅｔｅ收稿日期：２０１２１１３０基金项目：国家自然科学基金资助项目（９１３１５３０１，５１３７８１６２，１１１７２２１０）；教育