[发明专利]一种基于前馈神经网络的建筑震害预警方法与系统

权利要求书

1.一种基于前馈神经网络的建筑震害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集不同时刻的地震加速度信号，得到地震动矩阵A，A＝[a₁ … a_i … a_n]；采集不同时刻下不同楼层沿楼层长度方向的位移、沿楼层宽度方向的位移，得到层间位移矩阵D＝[D₁ … D_i … D_n]；根据层间位移矩阵D获得初状态层间位移矩阵D_初＝[D₀ … D_i-1 …D_n-1]；其中，a_i为第i时刻的地震加速度，a_n为第n时刻的地震加速度；D₀为初始时刻的层间位移矩阵，D_i表示第i时刻的的层间位移矩阵，D_n表示第n时刻的的层间位移矩阵；i＝1…n，n为大于1的自然数；

(2)将地震动矩阵A与初状态层间位移矩阵D_初初始状态矩阵融合得到输入数据

(3)将输入数据I作为前馈神经网络的输入进行训练，输出层间变形矩阵U；将输出层间变形矩阵U与目标矩阵T进行拟合优度检验，当拟合精度大于预设阈值停止训练，得到训练好的前馈神经网络；

(4)获取待测试的地震动矩阵A′，A′＝[a₁′ … a_i′ … a_n′],a_i′为待测试的地震动矩阵A′中第i时刻的地震加速度，a_n′为待测试的地震动矩阵A′中第n时刻的地震加速度；根据待测试的地震动矩阵A′获取待测试的输入数据I′，将待测试的输入数据I′输入训练好的前馈神经网络获取输出层间变形矩阵U′；

(5)选取层间变形矩阵U′中最大的值，判断若max(U′)∈[0，u_[1])，则判定建筑属于处于无损状态；若max(U′)∈[u_[1]，u_[2])，则判定建筑处于损伤可控状态；若max(U′)∈[u_[2]，u_[3])，则判定建筑处于较大损伤状态；若max(U′)≥u_[3]，则判定建筑临界倒塌状态；所述u_[1]为建筑结构弹性临界值；u_[2]为建筑结构可修性临界值；u_[3]为建筑结构抗倒塌临界值；

(6)完成判断后，根据判断结果生成预警信息。

2.根据权利要求1所述的基于前馈神经网络的建筑震害预警方法，其特征在于，步骤(1)初状态层间位移矩阵D_初为：

式中，D₀为初始时刻的层间位移矩阵；D_i-1为第i-1时刻的层间位移矩阵；第D_n-1为第n-1时刻的层间位移矩阵；d_x1(i-1)为第i-1时刻第一楼层沿楼层长度方向的位移；d_xm(i-1)为第i-1时刻第m楼层沿楼层长度方向的位移；d_y1(i-1)为第i-1时刻第一楼层沿楼层宽度方向的位移；d_ym(i-1)为第i-1时刻第m楼层沿楼层宽度方向的位移；d_x1(n-1)为第n-1时刻第一楼层沿楼层长度方向的位移；d_xm(n-1)为第n-1时刻第m楼层沿楼层长度方向的位移；d_y1(n-1)第n-1时刻第一楼层沿楼层宽度方向的位移；d_ym(n-1)第n-1时刻第m楼层沿楼层宽度方向的位移。

3.根据权利要求2所述的基于前馈神经网络的建筑震害预警方法，其特征在于，步骤(2)中的输入数据I的公式为：