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深度學習應用於結構耐震性能評估 – 以後拉式預力預鑄混凝土節塊橋樑為例

為了解決m performance套件的問題，作者曾揚 這樣論述：

非線性增量動力分析（Incremental Dynamic Analysis）是一個用以評估結構耐震性能的方法，該方法透過將地動記錄的強度縮放到不同尺度對結構進行模擬實驗，以獲得強度與結構行為的關係作為評估結構耐震性能的參考。然而，由於非線性增量動力分析耗費的分析成本極高，故通常用於分析的地動記錄數量不多，也因此使得繪製易損性函數（Fragility Function）時可能存在著取樣誤差。且當結構性能產生變化，如預應力損失等，會影響結構行為，需要花費高成本來重新進行分析。故本研究以後拉式預應力預鑄混凝土節塊橋梁為例，嘗試使用深度學習模型來預測結構物的耐震行為，並使用此結果繪製易損性函數來評

估結構的耐震性能，與非線性增量動力分析繪製的結果做比較，評估此方法的可行性。本研究以監督式學習的方式訓練模型，為了獲得監督式學習的訓練數據，以建模軟體(ABAQUS)建構離散有限元素模型，使其承載震波並進行非線性增量動力分析。藉由非線性增量動力分析的位移量製作標籤，並提取地動記錄的特徵及預拉應力的改變倍率作為深度學習模型的輸入資料，進行模型訓練與優化，期望使模型可以延伸使用數值分析的結果來增加耐震性能的評估準確性及降低成本。