Εκτίμηση της σεισμικής βλάβης κτιρίων οπλισμένου σκυροδέματος με χρήση μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης
Creators: name: Δανιηλίδης, Νικόλαος Ισαάκ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα
Εκτίμηση σεισμικής βλάβης
Μηχανική Μάθηση
Artificial Neural Networks
Seismic damage assessment
Machine Learning

description: Στην παρούσα διπλωματική εργασία, διερευνήθηκε η δυνατότητα χρήσης των Τεχνικών Νευρωνικών Δικτύων ως μια μέθοδος πρόβλεψης και εκτίμησης του επιπέδου σεισμικής βλάβης σε πλαίσια οπλισμένου σκυροδέματος. Για το σκοπό αυτό επιλέχθηκαν και διαστασιολογήθηκαν με τις διατάξεις των ΕΝ1992-1-1 (2005) και ΕΝ1998-1 (2005) εικοσιεπτά (27) επίπεδα πλαίσια, τα οποία στη συνέχεια αναλύθηκαν με τη μη-γραμμική ανάλυση χρονοϊστορίας και τη χρήση 65 διαφορετικών σεισμικών διεγέρσεων-επιταχυνσιογραφημάτων. Η επιλογή των πλαισίων βασίστηκε σε τρία (3) διαφορετικά δομικά χαρακτηριστικά τους, όπως ο αριθμός των ορόφων τους, το μήκος των ανοιγμάτων τους αλλά και το στατικό τους σύστημα. Αντίστοιχα, η επιλογή των σεισμικών διεγέρσεων (οι οποίες αντλήθηκαν από διεθνείς βάσεις δεδομένων) έγινε με κριτήριο την κάλυψη όσο τον δυνατόν μεγαλύτερου εύρους τιμών αναφορικά με τις επτά (7) σεισμικές παραμέτρους που χρησιμοποιήθηκαν. Για τον προσδιορισμό του επιπέδου σεισμικής βλάβης επιλέχθηκε ως καθολικός δείκτης, η Μέγιστη Σχετική Μετακίνηση Ορόφου (ΜΣΜΟ), η οποία και υπολογίστηκε στη συνέχεια για κάθε συνδυασμό πλαισίου-σεισμικής διέγερσης. Δημιουργήθηκε λοιπόν έτσι, μια βάση δεδομένων αποτελούμενη από 1755 καταγραφές. Αυτή η βάση, μετέπειτα χρησιμοποιήθηκε ως σήμα εισόδου για την εκπαίδευση και τον έλεγχο του Τεχνητού Νευρωνικού Δικτύου. Για τις ανάγκες και τη φύση του προβλήματος ταξινόμησης (πρόβλεψη της κατηγορίας σεισμικής βλάβης σε τρεις κλάσεις), επιλέχθηκαν και χρησιμοποιήθηκαν Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) τύπου Perceptron, ενώ η όλη διαδικασία υλοποιήθηκε μέσω της γλώσσας προγραμματισμού Python. Σχετικά τώρα με τα ΤΝΔ, για την επίτευξη όσο το δυνατόν ακριβέστερων προβλέψεων, αλλά και την ικανότητα γενίκευσης των αποτελεσμάτων τους για νέα και άγνωστα προς αυτό δεδομένα, πραγματοποιήθηκε μια διαδικασία βελτιστοποίησης των υπερπαραμέτρων τους (αριθμός κρυφών επιπέδων, αριθμός νευρώνων, συνάρτηση ενεργοποίησης, υπερπαράμετρος alpha). Μέσω της διαδικασίας αυτής και κάνοντας χρήση δια-φόρων μετρικών απόδοσης που προτείνονται από τη διεθνή βιβλιογραφία, επιλέγεται ένα ΤΝΔ αποτελούμενο από δύο εσωτερικά επίπεδα 90 νευρώνων το κάθε ένα, συνάρτηση ενεργοποίησης τη μη-γραμμική σιγμοειδής logsig και τιμή της υπερπαραμέτρου alpha ίση με 0,01. Το παραπάνω δίκτυο επέδειξε ικανότητα αξιόπιστης πρόβλεψης του επιπέδου σεισμικής βλάβης σε πολύ μικρό χρονικό διάστημα και με πολύ ικανοποιητικά επίπεδα απόδοσης και ακρίβειας
description: In the present diploma thesis, the use of Artificial Neural Networks (ANN), as a method of considering and estimating the seismic damage state in reinforced concrete frames, was investigated. For this purpose, twenty-seven (27) two dimensional frames were selected and designed, based on the provisions of ΕΝ1992-1-1 (2005) and ΕΝ1998-1 (2005). These frames were then analyzed by the use of non-linear time history analysis, using sixty-five (65) different earthquake records. The selection of the frames was based on their three (3) different structural parameters, such as the number of their floors, the length of their openings as well as their structural system. Accordingly, the selection of the above seismic excitations (which were derived from international databases), was made in order to cover the widest possible range of values regarding to the seven (7) seismic parameters which were used. Furthermore, to determine the seismic damage state, as a global index was selected the Maximum Interstory Drift Ratio, and then was estimated for each frame-seismic record combination. Thus, a database consisting of 1755 records was created. This basis was used along the way as an input signal to train and test the Artificial Neural Network. For the needs of the classification problem (prediction of the seismic damage state in three classes), Perceptron Artificial Neural Networks were selected and used, while the whole process was implemented through the Python programming language. According to ANN, in order to achieve the most accurate predictions possible, but also the ability to generalize its results for new and unknown data, an optimization process of its hyperparameters (number of hidden layers, number of neurons, activation function, hyperparameter alpha) was conducted. Through this process and using various performance metrics which are proposed by the international literature, a ANN is selected, consisting of two internal layers of 90 neurons each, non-linear sigmoid function logsig and a value of parameter alpha equal to 0,01. The above network demonstrated the ability of reliable prediction of the seismic damage state in a short period of time, with satisfactory levels of performance and accuracy