基于K近邻算法的钢筋混凝土柱地震破坏模式判别方法

作     者：杨程 颜海泉 董正方 YANG Cheng;YAN Hai-quan;DONG Zheng-fang

作者机构：河南大学土木建筑学院开封475004 上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司上海230031 

基　　金：河南自然科学基金(222300420415) 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2023年第23卷第25期

页      码：10910-10917页

摘      要：钢筋混凝土(reinforced concrete, RC)柱在地震力的作用下会发生不同的破坏模式,不同的破坏模式会有不同的损伤特点。所以,有必要针对不同地震破坏模式提出有效的判别方法。首先基于合成少数过采样技术(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE)算法使数据样本达到均衡,其次根据编辑近邻(edited nearest neighbours, ENN)算法,筛选了判别弯曲破坏和非弯曲破坏、弯剪破坏和剪切破坏的最佳参数;再次通过TomekLinks算法合理剔除噪声样本重构均衡数据,最后基于K-近邻(K-nearest neighbor, KNN)算法建立了两阶段KNN模型,达到了准确判别RC柱地震破坏模式的目的,并通过与传统KNN模型、传统经验方法进行对比分析,验证了模型的优异性。研究结果表明:该方法通过选取筛选最佳参数,在提高判别准确率的同时简化了传统机器学习判别模型;所提出的两阶段KNN模型对3种破坏模式的判别准确率均可达90%以上;比传统KNN模型及传统经验法弯剪破坏模式的判别准确率有较大提升,对于弯曲破坏模式和剪切破坏模式的判别准确率也有一定程度提升;比传统KNN模型整体高10%左右,比传统经验判别方法整体高20%左右。

主 题 词：地震工程 钢筋混凝土柱 破坏模式判别 KNN算法 

学科分类：08[工学] 081402[081402] 081304[081304] 0813[工学-化工与制药类] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-1815.2023.25.033

馆 藏 号：203123966...