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【CAE案例】code_aster - 基于隨機方法和易損性分析的歷史地震強度評估
2023年1月11日 11:52瀏覽：2445
得益于現代地震監測技術的發展，在震后快速確定地震強度這一目標已經被實現。但從歷史上看，通過完整而系統的儀器測定的地震資料不過幾十年。由于當時地震監測設備的匱乏，歷史地震的數據采樣樣本少、強度不明、震中位置難以得知。因此，如果能夠回溯評估歷史地震的強度，對地震頻發區域的抗震工作和安全保障工作有著重要的參考價值。
本案例提出了一個基于結構易損性分析重新評估歷史地震的方法，主要通過前后處理平臺SALOME_MECA和結構仿真求解器code_aster實現。其核心是使用Bayesian updating方法，基于結構的響應、地理參數以及地面運動來計算建筑結構的易損性曲線，進而與實際觀測到的建筑結構損傷情況進行對比，獲取地震震級。該方法有著通用性，對于現存的各種磚石結構均適用，如簡易房屋、小城堡、工業建筑等。
由于Bayesian updating方法獲得的易損性曲線需要考慮結構響應的不確定性，因此，隨機性是本案例突出的特點。在SALOME_MECA中，房屋模型的幾何與網格均用python語句自動隨機生成，如下圖所示。
下圖為python語句隨機生成的一個三層樓房的
非結構化混合網格。該模型一共包含6個面，總計1500個單元。
在code_aster中對模型施加隨機的地震激勵，這是通過內置命令自動生成的。接著使用非線性求解器求解結構的響應，最終得到易損性曲線，加以評估地震強度。
該案例通過SALOME_MECA和code_aster的強大功能實現了高度自動化的隨機幾何生成、網格劃分和力學模型建立，串聯統計多個分析結果，從而生成了歷史地震易損性曲線，最終成功評估了歷史地震強度。這種方法也可以推廣到其他建筑，或是復雜程度更高的結構中。而對于歷史地震來說，震源位置的確定、使用多種方法驗證結果的準確性均十分重要，是亟需解決的問題之一。
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