基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

陈之毅，黄鹏飞

（1.同济大学土木工程学院，上海200092；2.同济大学土木工程防灾国家重点实验室，上海200092）

易损性分析是一种考虑地震动随机性，并给出结构在特定地震动强度下超越某一损伤状态的概率的评价方法［1］。为充分考虑地震动的随机性，进行易损性分析时需要利用数值模型进行大量的非线性时程分析，通过蒙特卡洛模拟得到结构对于某一损伤状态的超越概率［2-3］。然而，地下结构由于要考虑复杂的土-结相互作用，因此其数值模型比较复杂，进行大量非线性时程分析会导致较高的计算成本。一种有效降低易损性分析中计算成本的方法就是发展地震响应概率模型。

地震响应概率模型包括两部分：第一部分为趋势模型，即给出地震强度指标（intensity measure，IM）和结构响应指标（demand measure，DM）的关系；第二部分为误差模型，即给出趋势模型预测的结构响应与实际样本的误差分布。在传统的地震响应概率模型中，一般采用双参数对数正态分布模型，即：其趋势模型假定IM和DM在对数空间为线性函数关系，误差模型假定趋势模型预测的结构响应与实际样本的误差满足同方差性的正态分布［4-5］。例如：钟紫蓝等［5］在进行某2层三跨地铁车站的地震易损性分析时，假设地铁车站的层间位移角与输入地震动的速度峰值服从双参数对数正态分布，进而得到了此地铁车站的易损性曲线。可以看到，基于双参数对数正态分布假设的地震响应概率模型的假设条件较为严格，限制了其适用范围。……