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基于RBFNN的刚构-连续梁桥地震易损性研究

摘要：地震灾害对桥梁结构的破坏具有严重的影响，因此对桥梁地震易损性的研究具有重要的意义。本文基于径向基函数神经网络（RBFNN），从结构参数、材料参数和地震动参数等多个角度对刚构-连续梁桥地震易损性进行研究。通过构建神经网络模型，采用试验数据进行训练和验证，得出了刚构-连续梁桥地震易损性评估模型。研究结果表明，RBFNN模型能够有效地预测刚构-连续梁桥在地震作用下的损伤程度，为桥梁设计和抗震减灾提供了一定的理论依据和参考。

1.引言

地震作为一种自然灾害，对桥梁结构的破坏具有严重的影响。地震灾害造成的桥梁损坏不仅会导致人员伤亡和财产损失，还会对社会经济发展产生重要影响。因此，研究桥梁地震易损性，提高桥梁抗震能力，具有重要的理论和实践意义。

2.刚构-连续梁桥地震易损性评估指标

为了评估桥梁在地震作用下的易损性，需要确定一些评估指标。在本研究中，结构参数、材料参数和地震动参数被选定为评估指标。结构参数包括桥梁跨径、支座高度等；材料参数包括混凝土抗压强度、钢筋型号等；地震动参数包括地震加速度峰值、地震时程等。

3.基于RBFNN的地震易损性评估模型

在本研究中，选择径向基函数神经网络（RBFNN）作为评估模型。RBFNN是一种用于解决非线性问题的神经网络，具有良好的拟合能力和泛化能力。通过采集大量的试验数据，利用RBFNN模型进行训练和验证，可以得出刚构-连续梁桥地震易损性评估模型。

4.参数选取与模型训练

在进行RBFNN模型训练之前，需要对参数进行选取。由于刚构-连续梁桥结构参数较多，材料参数和地震动参数也具有一定的复杂性，因此在选择参数时需要综合考虑。通过对研究对象的分析和试验数据的处理，合理选取参数，并进行模型的训练和验证。

5.结果与讨论

通过对RBFNN模型的训练和验证，得出了刚构-连续梁桥地震易损性评估模型。结果表明，该模型能够有效地预测桥梁在地震作用下的损伤程度。在实际桥梁设计中，可以利用该模型评估桥梁的地震易损性，为桥梁设计和抗震减灾提供一定的理论依据和参考。

6.结论

本研究基于RBFNN，从结构参数、材料参数和地震动参数等多个角度对刚构-连续梁桥地震易损性进行了研究。通过搭建RBFNN模型，采用试验数据进行训练和验证，得出了刚构-连续梁桥地震易损性评估模型。研究结果表明，该模型能够有效地预测刚构-连续梁桥在地震作用下的损伤程度，为桥梁设计和抗震减灾提供了一定的理论依据和参考。然而，本研究仍存在一些局限性，如数据的限制和模型的精确度等。未来的研究可以进一步改进模型，提高预测精度，并考虑更多的因素，以更好地评估桥梁的地震易损性通过本研究，我们基于RBFNN模型对刚构-连续梁桥地震易损性进行了评估。结果表明，该模型能够有效地预测桥梁在地震作用下的损伤程度，为桥梁设计和抗震减灾提供了理论依据和参考。然而，本研究还存在一

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