基于小波多分辨率分析方法的位移设计谱研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51908169
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0810.工程防灾
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Displacement design spectrum is an important tool of determining the displacement seismic demand of structures for the displacement-based seismic design method. The current Chinese code (Chinese Seismic Design Code for Buildings) still does not have the provisions about the displacement design spectrum. In view of this, this project intends to carry out the research of the displacement design spectrum. Reliable ground motion processing method is extremely important to the accuracy of the displacement response spectrum. In previous studies, visual inspection was used to determine the filtering cut-off frequency in which subjective errors are significant. To solve the problem, by using the wavelet multi-resolution analysis method to analyze the long-period noise of ground motions, this project intends to propose a quantitative merthod of determining the filtering cut-off frequency. In view of the particularity of the pulse-like ground motions, this project gives the displacement design spectrum for the ordinary ground motions and that for the pulse-like ground motions respectively. For the ordinary ground motions, this project adopts speech recognition algorithm to select the ground motions that match with the Chinese code. Then, the analysis results can be easily applied in the Chinese code. For pulse-like ground motions, this project intends to propose a new method in which the spectral shape can be changed according to the pulse characteristics. The research work of this project could provide new approaches for the theoretical research of the displacement design spectra and could provide reference methods and theory basis for the Chinese code to add the relevant content about the displacement design spectra.
位移设计谱是基于位移的抗震设计方法中确定结构地震位移需求的重要途径。我国建筑抗震设计规范中尚未有关于位移设计谱的内容。鉴于此,本项目拟开展位移设计谱的研究工作。可靠的地震动数据处理方法是保证位移反应谱计算结果有效的重要前提。在前人的研究中常通过人工肉眼观察确定滤波截止频率,存在明显的主观性误差。为解决该问题,本项目拟通过小波多分辨率分析方法分析地震动长周期噪声,提出一种定量计算滤波截止频率的方法。鉴于脉冲型地震动的特殊性,本项目拟分别给出普通类型地震动和脉冲型地震动的位移设计谱。在普通类型地震动的研究中,本项目拟通过语音识别算法筛选与我国规范相匹配的地震动,使分析结果更便于应用于我国规范。在脉冲型地震动的研究中,本项目拟提出一种能基于脉冲特性调整谱形态的新型位移设计谱方法。本项目的研究工作能为位移设计谱方法的理论研究提供新思路,也能为我国规范增加位移设计谱的相关内容提供方法参考和理论依据。

结项摘要

位移设计谱是基于位移的抗震设计方法中确定结构地震位移需求的重要依据,并可为抗震韧性设计和性态设计等理念的实施提供关键技术支撑。本项目围绕位移设计谱研究中尚未解决的若干关键科学问题逐步展开,主要工作可归结为以下5个方面:1)系统讨论了地震动数据处理方法对位移反应谱的影响,基于小波分析中的多分辨率分析方法提出了一种计算地震动高通滤波截止频率的方法,可有效去除地震动中的长周期噪声,确保了位移反应谱计算结果的准确性;2)系统研究了地震动数据选取方法以提高最终结果的有效性,基于孪生卷积神经网络提出了一种选取谱匹配地震动的方法,相比于传统方法该方法所选数据与目标设计谱之间的差异更小;3)为单独分析脉冲型地震动和非脉冲型地震动的位移谱,基于孪生卷积神经网络提出了一种自动识别脉冲型地震动的方法,与前人方法相比该方法易于更新,可最大限度避免误分类现象的产生;4)基于小波分析方法提取速度脉冲,系统分析了速度脉冲对脉冲型地震动非弹性位移比谱的影响,并提出了一种可同时考虑脉冲型地震动非弹性位移比第二峰值幅值和位置的回归模型;5)为便于实际工程应用,在我国现行抗震设计规范不变的前提下,通过增加控制点周期TD和PGD,提出了一种适用于我国规范的位移设计谱方法,并基于实测地震动数据给出了相关参数的取值。本项目的研究工作可为基于位移的抗震设计中计算建筑结构的地震位移需求提供方法参考和理论依据。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Spectrum-matched ground motion selection method based on Siamese Convolutional Neural Networks
基于连体卷积神经网络的频谱匹配地震动选择方法
  • DOI:
    10.1016/j.soildyn.2022.107515
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Soil Dynamics and Earthquake Engineering
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Guochen Zhao;Longjun Xu;Xingji Zhu;Shibin Lin;Lili Xie
  • 通讯作者:
    Lili Xie
Probabilistic seismic demand models for circular tunnels subjected to transversal seismic load
横向地震荷载作用下圆形隧道的概率地震需求模型
  • DOI:
    10.1016/j.tust.2022.104527
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Tunnelling and Underground Space Technology
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Guochen Zhao;Paolo Gardoni;Longjun Xu;Lili Xie
  • 通讯作者:
    Lili Xie
Effect of stray current coupled with chloride concentration and temperature on the corrosion resistance of a steel passivation film
杂散电流与氯化物浓度和温度耦合对钢钝化膜耐蚀性的影响
  • DOI:
    10.1016/j.elecom.2020.106793
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Electrochemistry Communications
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Wu Pangang;Zhu Xingji;Xu Longjun;Peng Wenshan;Zhao Guochen
  • 通讯作者:
    Zhao Guochen
An analytical method for the thermo-mechanics coupling study of thin-walled spherical shell structure
薄壁球壳结构热力耦合研究的分析方法
  • DOI:
    10.1080/19648189.2021.1949393
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    European Journal of Environmental and Civil Engineering
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Xingji Zhu;Kainian Jiang;Qingchen Liu;Lin Tang;Longjun Xu;Guochen Zhao;Changqing Gong
  • 通讯作者:
    Changqing Gong
Effects of the Predominant Pulse on the Inelastic Displacement Ratios of Pulse-Like Ground Motions Based on Wavelet Analysis
基于小波分析的主脉冲对类脉冲地震动非弹性位移比的影响
  • DOI:
    10.1155/2021/9154890
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Advances in Civil Engineering
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Zhao Guochen;Zhu Jingzhou;Zhu Xingji;Xu Longjun
  • 通讯作者:
    Xu Longjun

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其他文献

海底隧道穿岛通风竖井地震作用下动力分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    世界地震工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐龙军;王泽民;赵国臣
  • 通讯作者:
    赵国臣
基于分解方法的脉冲型地震动非弹性反应谱分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵国臣;徐龙军;谢礼立
  • 通讯作者:
    谢礼立
基于分解方法的近断层区结构地震反应分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    振动工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵国臣;徐龙军;许昊
  • 通讯作者:
    许昊
A Probabilistic Methodologyto Determine Elastic Acceleration Response Spectra for Pulse-Type Recordsthrough Multi-Resolution Analysis
通过多分辨率分析确定脉冲型记录弹性加速度响应谱的概率方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Earthquake Engineering
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    2.6
  • 作者:
    徐龙军;赵国臣;陈亚彬;谢礼立
  • 通讯作者:
    谢礼立
多尺度分析在近断层地震动频谱分析中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    地震工程与工程振动
  • 影响因子:
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  • 作者:
    徐龙军;赵国臣;谢礼立
  • 通讯作者:
    谢礼立

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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