Cross-fidelity nonlinear dynamic response predictions of steel frame buildings using CNN-LSTM deep learning models with transformer and attention mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Seismic responses of building frames can be predicted using simplistic low fidelity (e.g., equivalent single-degree-of-freedom mass–spring–dashpot systems) or material mechanics-based high fidelity (e.g., fiber-section beam column or solid element finite element models) numerical models with a trade-off between prediction accuracy and computational efficiency. While low fidelity models have inherent limitations, their embedded computational efficiency and physics mechanism can be leveraged to couple with data-driven approaches to achieve high-fidelity seismic response predictions. This paper develops a novel cross-fidelity deep learning (DL) framework, which combines seismic ground motions (GM) and low fidelity structural responses as complementary inputs, to improve the accuracy and robustness in predicting high-fidelity nonlinear seismic responses of different steel frame buildings. The proposed models utilize hybrid architectures that integrate convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), transformer, and self-attention mechanisms to effectively capture time–frequency–magnitude dependencies inherent in seismic response data. Performance of these models is evaluated on three representative steel frame buildings in California and compared against six GM single-input DL models, as well as three dual-input models without having the CNN module. The proposed DL models with hybrid architectures and the cross-fidelity input mechanism consistently outperform other models, demonstrating significantly improved effectiveness in predicting the entire dynamic response history. Results indicate that integrating low-fidelity model responses as physics-guided inputs reduces prediction variance and enhances the reliability of time-series inference. This study highlights the potential of the proposed cross-fidelity DL approaches for improving seismic response predictions, which could be utilized to support downstream applications such as seismic risk assessment, rapid post-earthquake evaluation, and performance-based seismic design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».