Signal processing using Hilbert-Huang transform and intelligent techniques for classifying and predicting damages in seismic engineering
Authors: Τυρταίου Μαγδαληνή 
Published: July 2022

Η ανάπτυξη μεθόδων πρόβλεψης και εκτίμησης της σεισμικής δομικής βλάβης είναι απαραίτητη για την αντισεισμική θωράκιση των κατασκευών, την ανάπτυξη σχεδίων αντιμετώπισης των σεισμικών καταστροφών και την λήψη κρίσιμων αποφάσεων που θα πρέπει να ληφθούν τις πρώτες ώρες μετά από μια ισχυρή σεισμική δόνηση. Κινούμενοι προς αυτή την κατεύθυνση πολλοί ερευνητές στον κλάδο της σεισμικής και δομικής μηχανικής έχουν ήδη αποδείξει ότι οι παράμετροι σεισμικής έντασης μπορούν επιτυχώς να περιγράψουν την καταστροφικότητα ενός σεισμού. Για τον λόγο αυτό ένας σημαντικός αριθμός παραμέτρων εξαγόμενων από τα σεισμικά κύματα έχει συνδεθεί με της δομικές βλάβες, όπως αυτές περιγράφονται από μια σειρά δεικτών βλάβης. Για τον υπολογισμό όλων αυτών των παραμέτρων έχουν χρησιμοποιηθεί συμβατικές τεχνικές επεξεργασίας σημάτων, οι οποίες αναφέρονται κυρίως σε στάσιμα ή/και γραμμικά σήματα. Ωστόσο, γνωρίζοντας ότι οι σεισμικές διεγέρσεις είναι μη γραμμικά και μη στάσιμα σήματα, μια νέα μέθοδος επεξεργασίας σήματος, η οποία παρουσιάστηκε από τους Huang et al., έχει εισαχθεί στην επεξεργασία σήματος σεισμού τα τελευταία χρόνια. Εν προκειμένω χρησιμοποιείται η μέθοδος Εμπειρικής Ανάλυσης (EMD) για την αποσύνθεση ενός σήματος σε έναν πεπερασμένο αριθμό ενδογενών δομικών συνιστωσών (IMFs) και στη συνέχεια εφαρμόζεται ο μετασχηματισμός Hilbert σε κάθε μία συνιστώσα, παράγοντας στιγμιαία δεδομένα συχνότητας. Τα αποτελέσματα απεικονίζονται ως φάσμα πλάτους-συχνότητας-χρόνου, γνωστό ως φάσμα Hilbert (HS). Στην παρούσα μελέτη, αναπτύσσεται ένας σημαντικός αριθμός νέων σεισμικών παραμέτρων που βασίζονται στην ανάλυση σημάτων μετασχηματισμού Hilbert-Huang και διερευνάται η σχέση τους με τη δομική βλάβη. Για την διερεύνηση αυτή χρησιμοποιούνται δύο παραδοσιακές στατιστικές μέθοδοι, η ανάλυση συσχέτισης και η ανάλυση πολλαπλής παλινδρόμησης. Η μία στατιστική διαδικασία αποκαλύπτει πόσο ισχυρή είναι η σχέση μεταξύ των νέων προτεινόμενων παραμέτρων και της δομικής βλάβης που προκαλείται από έναν σεισμό, ενώ η δεύτερη διαδικασία παράγει στατιστικά μοντέλα, τα οποία καθορίζουν την ικανότητα των νέων σεισμικών παραμέτρων έντασης να εκτιμήσουν τη σεισμική ευπάθεια των υπαρχουσών κατασκευών. Αυτή η ικανότητα των νέων παραμέτρων συγκρίνεται με την αντίστοιχη ικανότητα των συμβατικών παραμέτρων να προβλέπουν τη δομική βλάβη και τα αποτελέσματα επιβεβαιώνουν την αποτελεσματικότητά τους. Η αποτελεσματικότητα των παραμέτρων εισόδου (σεισμικές παράμετροι έντασης) για την πρόβλεψη των παραμέτρων απόκρισης (δεικτών βλάβης) του συστήματος πρόβλεψης της δομικής βλάβης εξαρτάται από την συμφωνία του μαθηματικού μοντέλου με το φυσικό σύστημα. Για την ανάπτυξη τέτοιων βελτιωμένων μοντέλων πέραν από τις παραδοσιακές στατιστικές διαδικασίες χρησιμοποιήθηκαν και τεχνητά νευρωνικά δίκτυα ως αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης. Η χρήση των νευρωνικών δικτύων οδήγησε στην ανάπτυξη μαθηματικών μοντέλων που εκφράζουν τις εγγενώς μη γραμμικές αλληλεπιδράσεις μεταξύ των παραμέτρων εισόδου και απόκρισης της έρευνάς μας συλλέγοντας, απομνημονεύοντας, αναλύοντας και επεξεργάζοντας τα δεδομένα που αποκτήθηκαν από σεισμούς. Τα εκπαιδευμένα νευρωνικά δίκτυα που παράγονται, επιβεβαιώνουν και βελτιώνουν τα αποτελέσματα που παρήγαγαν οι προηγούμενες στατιστικές διαδικασίες ως βελτιστοποιημένα στατιστικά μοντέλα. Επομένως, οι προτεινόμενες παράμετροι σεισμικής έντασης αποδεικνύονται ικανές να αναπτύξουν μαθηματικά μοντέλα, τα οποία περιγράφουν τη σχέση μεταξύ μιας σεισμικής δόνησης και της επαγόμενης δομικής βλάβης με ακρίβεια που προσεγγίζει τη σχέση που προκύπτει από το φυσικό φαινόμενο. Κατά συνέπεια, μπορούν να χρησιμεύσουν ως ένα ακόμη εργαλείο για την πραγματοποίηση αξιόλογης πρόγνωσης των επιπτώσεων που προκαλούνται από σεισμούς στις ανθρώπινες δομές.