This paper suggests the use of wavelet multiresolution analysis (WMRA) and neural network for generation of artificial earthquake accelerograms from target spectrum. This procedure uses the learning capabilities of radial basis function (RBF) neural network to expand the knowledge of the inverse mapping from response spectrum to earthquake accelerogram. In the first step, WMRA is used to decompose earthquake accelerograms to several levels that each level covers a special range of frequencies, and then for every level a RBF neural network is trained to learn to relate the response spectrum to wavelet coefficients. Finally the generated accelerogram using inverse discrete wavelet transform is obtained. An example is presented to demonstrate the effectiveness of the method.
Considering the vast usage of time-history dynamic analyses to calculate structural responses and lack of sufficient and suitable earthquake records, generation of artificial accelerograms is very necessary. The main target of this paper is to present a novel method based on nonstationary Kanai-Tajimi model and wavelet transform to generate more artificial earthquake records, which are compatible with target spectrum. In this regard, the generalized nonstationary Kanai-Tajimi model to include the nonstationary evaluation of amplitude and dominant frequency of ground motion and properties of wavelet transform is used to generate ground acceleration time history. Application of the method for El Centro 1940 earthquake and two Iranian earthquakes (Tabas 1978 and Manjil 1990) is presented. It is shown that the model and identification algorithms are able to accurately capture the nonstationary features of these earthquake accelerograms. The statistical characteristics of the spectral response of the generated accelerograms are compared with those for the actual records to demonstrate the effectiveness of the method. Also, for comparison of the presented method with other methods, the response spectra of the synthetic accelerograms compared with the models of Fan and Ahmadi (1990) and Rofooei et al. (2001) and it is shown that the response spectra of the synthetic accelerograms with the method of this paper are close to those of actual earthquakes.
In the nonlinear dynamic structural analysis, the given ground excitation as an input should be well defined. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea, it is required to generate an artificial earthquake by a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms. It is well known that earthquake motions are generally non-stationary with time-varying intensity and frequency content. Many researchers have proposed non-stationary random process models. Yeh and Wen (1990) proposed a non-stationary stochastic process model which can be modeled as components with an intensity function, a frequency modulation function and a power spectral density function to describe such non-stationary characteristics. This paper shows the process to generate nonstationary artificial earthquake ground motions considering target design response spectrum chosen by ATC14.
한국지진공학회 1999년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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pp.61-68
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1999
In the nonlinear dynamic structural analysis the given ground excitation as an input should be well defined. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea it is required to generate an artificial earthquake by a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms. It is well known that earthquake motions are generally non-stationary with time-varying intensity and frequency content. Many researchers have proposed non-stationary random process models. Yeh and Wen (1990) proposed a non-stationary modulation function and a power spectral density function to describe such non-stationary characteristics. Satio and Wen(1994) proposed a non-stationary stochastic process model to generate earthquake ground motions which are compatible with design reponse spectrum at sites in Japan. this paper shows the process to modify power spectrum compatible with target design response spectrum for generating of nonstationary artificial earthquake ground motions. Target reponse spectrum is chosen by ATC14 to calibrate the response spectrum according to a give recurrence period.
One of the most important roles in the nonlinear dynamic structural analysis is to select a proper ground excitation, which dominates the response of a structure. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea, a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms is necessarily required. If all information is not available at site, the information from other sites with similar features can be used by the procedure of seismic hazard analysis. Eliopoulos and Wen identified the parameters of the ground motion model by the empirical relations or expressions developed by Trifunac and Lee. Because the relations used in the parameter identification are largely empirical, it is required to apply the artificial neural networks instead of the empirical model. Additionally, neural networks have the advantage of the empirical model that it can continuously re-train the new recorded data, so that it can adapt to the change of the enormous data. Based on the redefined traditional processes, three neural-networks-based models (FAS_NN, PSD_NN and INT_NN) are proposed to individually substitute the Fourier amplitude spectrum, the parameter identification of power spectral density function and intensity function. The paper describes the first half of the research for the development of Neural-Networks-based model for the generation of an Artificial earthquake and a Response Spectrum(NNARS).
A wavelet-based procedure to generate artificial accelerograms compatible with a prescribed seismic design spectrum is described. A procedure to perform a baseline correction of the compatible accelerograms is also described. To examine how the frequency content of the modified records evolves with time, they are analyzed in the time and frequency using the wavelet transform. The changes in the strong motion duration and input energy spectrum are also investigated. An alternative way to match the design spectrum, termed the "two-band matching procedure", is proposed with the objective of preserving the non-stationary characteristics of the original record in the modified accelerogram.
The earthquake resistant design concept allows the nonlinear behavior of structures under the design earthquake. Therefore the response spectrum method provided in most codes introduces the response modification factors to consider the nonlinear behavior in the design process. For bridges, the response modification factors are given according to the ductility as well as the redundancy of piers. In this study, among influence factors on the nonlinear seismic behavior, the randomness of artificial accelerograms simulated with different durations, the pier ductility represented by the inelastic behavior characteristic curve and the regularity represented by pier heights are selected. The influence of such factor on the seismic behavior is investigated by comparing response modification factors calculated with the nonlinear time step analysis.
Ghaffarzadeh, Hossein;Izadi, Mohammad Mahdi;Talebian, Nima
Earthquakes and Structures
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제4권5호
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pp.509-525
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2013
In this paper, learning capabilities of two types of Arterial Neural Networks, namely hierarchical neural networks and Generalized Regression Neural Network were used in a two-stage approach to develop a method for generating spatial varying accelerograms from acceleration response spectra and a distance parameter in which generated accelerogram is desired. Data collected from closely spaced arrays of seismographs in SMART-1 array were used to train neural networks. The generated accelerograms from the proposed method can be used for multiple support excitations analysis of structures that their supports undergo different motions during an earthquake.
In the nonlinear dynamic structural analysis, the given ground excitation as an input should be well defined. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea, it is required to generate an artificial earthquake by a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms. It is well own that earthquake motions are generally non-stationary with time-varying intensity and frequency content. Many researchers have proposed non-stationary random process models. Yeh and Wen (1990) proposed a non-stationary stochastic process model which can be modeled as components with an intensity function, a frequency modulation function and a power spectral density function to describe such non-stationary characteristics. This model is based on the simulation for the strong-motion earthquakes with magnitude greater than approximately 5.0~6.0, because it will be not only expected to cause structural damage but also involved the characteristics of earthquake motions. Also, the recorded earthquake motion within this range are still very scarce in Korea. Thus, it is necessary to verify the model by the application of it to the mid-magnitude (approximately 4.0~6.0) earthquakes actually recorded in domestic or foreign area. The purpose of the paper is to generate an artificial earthquake using the model of Yeh and Wen in the area with low seismicity.
본 논문에서는 시간이력곡선법에 의한 구조물의 동적해석이 가능하도록 한반도 지진 특성을 고려한 인공지진파 작성에 관한 연구를 시도하였다. 인공지진파 작성에 유용한 포락함수와 유효지속시간은 관측지진파의 분석 결과를 적용하고, 가속도는 지진구역도에서 평가된 최대 값으로 결정하였다. 특히 인공지진파는 지반조건과 진원지 거리에 따라 형태가 다르게 나타나는 특성을 고려했다. 추계학적 방법으로 작성한 인공지진파의 최대가속도는 0.2g 이고, 유효지속시간은 24초이다. 그리고 인공지진파의 신뢰성 검토는 지진파의 포락함수 비교와 설계응답스펙트럼에 도시된 지진파의 응답 결과로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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