[发明专利]一种基于机器学习和MSA预测核电厂地震易损性的方法在审
| 申请号： | 202310165782.3 | 申请日： | 2023-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN116305434A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 郑志;王勇;潘晓兰 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06F119/14;G06F119/04 |
| 代理公司： | 太原市科瑞达专利代理有限公司 14101 | 代理人： | 申艳玲 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习和MSA预测核电厂地震易损性的方法，包括建立核电厂地震响应模型；计算核电厂安全壳和次级系统的结构地震中值能力值；对近场脉冲波进行缩放，选取地震动参数IM，进行动力时程响应分析，形成数据集；使用机器学习，进行特征选择和模型选择，确定预测地震需求响应的最佳地震动参数；建立结构响应基于机器学习的概率地震需求模型PSDM，实现地震需求参数EDP响应预测，验证预测模型效果；使用预测模型进行多条纹分析MSA，依据最小二乘法，确定安全壳和次级系统失效的中值和标准差，从而建立核电厂安全壳和次级系统易损性曲线。本发明可以实现强震下核电厂结构地震损伤风险和抗震性能评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 msa 预测 核电厂 地震 易损 方法 | ||
【主权项】：
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