Neural Network-Based Prediction of Amplification Factors for Nonlinear Soil Behaviour: Insights into Site Proxies
Notice bibliographique
Résumé
The identification of the most pertinent site parameters to classify soils in terms of their amplification of seismic ground motions is still of prime interest to earthquake engineering and codes. This study investigates many options for improving soil classifications in order to reduce the deviation between “exact” predictions using wave propagation and the method used in seismic codes based on amplification (site) factors. To this end, an exhaustive parametric study is carried out to obtain nonlinear responses of sets of 324 clay and sand columns and to constitute the database for neuronal network methods used to predict the regression equations of the amplification factors in terms of seismic and site parameters. A wide variety of parameters and their combinations are considered in the study, namely, soil depth, shear wave velocity, the stiffness of the underlaying bedrock, and the intensity and frequency content of the seismic excitation. A database of AFs for 324 nonlinear soil profiles of sand and clay under multiple records with different intensities and frequency contents is obtained by wave propagation, where soil nonlinearity is accounted for through the equivalent linear model and an iterative procedure. Then, a Generalized Regression Neural Network (GRNN) is used on the obtained database to determine the most significant parameters affecting the AFs. A second neural network, the Radial Basis Function (RBF) network, is used to develop simple and practical prediction equations. Both the whole period range and specific short-, mid-, and long-period ranges associated with the AFs, Fa, Fv, and Fl, respectively, are considered. The results indicate that the amplification factor of an arbitrary soil profile can be satisfactorily approximated with a limited number of sites and the seismic record parameters (two to six). The best parameter pair is (PGA; resonance frequency, f0), which leads to a standard deviation reduction of at least 65%. For improved performance, we propose the practical triplet PGA;Vs30;f0 with Vs30 being the average shear wave velocity within the upper 30 m of soil below the foundation. Most other relevant results include the fact that the AFs for long periods (Fl) can be significantly higher than those for short or mid periods for soft soils. Finally, it is recommended to further refine this study by including additional soil parameters such as spatial configuration and by adopting more refined soil models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».