پیش‌بینی پاسخ لرزه‌ای سازه‌های ساختمانی با رفتار غیرخطی با استفاده از مدل ترکیبی استنتاج فازی- الگوریتم بهینه‌سازی چند جهانی

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی عمران، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

2 استادیار، گروه مهندسی عمران، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

3 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

چکیده

یکی از پارامترهای موثر در روش‌های طراحی مبتنی بر عملکرد تعیین تقاضای جابجایی جانبی می‌باشد. به دلیل وجود منابع بسیاری از عدم‌قطعیت‌ها در مدل‌های تحلیلی و ساده‌سازی‌های انجام شده برای مدل‌سازی و تحلیل، در بسیاری از موارد محاسبه دقیق پاسخ‌های تغییرشکل سازه امکان‌پذیر نبوده یا با پیچیدگی‌های بسیاری همراه است. استفاده از روش‌های پیش‌بینی مبتنی بر آموزش می‌توانند جایگزین مناسبی برای تحلیل‌های دقیق‌تر در ارزیابی رفتار لرزه‌ای یک سازه ساختمانی باشند. در این مقاله یک رویکرد آموزش کارآمد برای پیش‌بینی پاسخ سازه‌های ساختمانی با رفتار غیرخطی مورد مطالعه قرار گرفته است. برای انجام فرآیند آموزش از یک طرح تطبیقی سیستم استنتاجی فازی با مدل TSK ترکیب شده با الگوریتم بهینه‌سازی چندجهانی (MVO) جهت مدل‌سازی رفتار لرزه‌ای سازه‌ها مبتنی بر داده‌ها استفاده شده است. مدل آموزشی پیشنهادی، با طرح تطبیقی گام‌های زمانی پیشین و بهینه‌یابی پارامترهای مدل TSK با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی پیاده‌سازی شده است. برای پیاده‌سازی طرح تطبیقی، از سه حالت آموزش براساس پاسخ‌های 2، 5 و 10 گام زمانی پیشین استفاده شد. برای آموزش این سیستم از داده‌های جمع‌آوری شده از نتایج تحلیل تاریخچه زمانی غیرخطی تحت 100 شتاب‌نگاشت با ویژگی‌های مختلف استفاده شده است. همچنین برای آزمایش سیستم استنتاجی تعداد 10 شتاب‌نگاشت مورد استفاده قرار گرفتند. عملکرد طرح پیشنهادی بر روی یک مدل سازه‌ای قاب برشی با رفتار غیرخطی هیسترزیس مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان می‌دهد که سیستم استنتاجی مدل TSK با ترکیب روش بهینه‌سازی یک روش محاسباتی کارآمد برای پیش‌بینی پاسخ سازه‌های غیرخطی می‌باشد. به ازای داده‌های بدست آمده از 10 زمین‌لرزه‌ی گروه آزمایش، استفاده از سه حالت آموزش با 2، 5 و 10 گام زمانی پیشین بترتیب با میانگین خطای مجذور مربعات (MSE) 2.817e-03 و 1.228e-03 و 2.953e-04 قادر به پیش‌بینی تاریخچه زمانی پاسخ دریفت سازه ساختمانی می باشد. با افزایش تعداد گام‌های زمانی از 2 به 10 خطای پیش‌بینی 52/89 درصد کاهش می‌یابد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Predicting the Seismic Response of Structures with Nonlinear Behavior Using the Combined Fuzzy Inference Model and Multi-verse Optimization Algorithm

نویسندگان [English]

  • Ebrahim Asadi 1
  • Reza Goli Ejlali 2
  • Seyyed Arash Mousavi Ghasemi 2
  • Siamak Talatahari 3
1 Department of Civil Engineering, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran
2 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran
3 Associate professor, Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
چکیده [English]

One of the effective parameters in performance-based design methods is the determination of lateral displacement demand. Due to the existence of uncertainties in the parameters of analytical models such as mechanical properties of structures and model simplifications, accurate calculation of structural responses is associated with complexities. The use of training-based prediction methods can be a good alternative to accurate analysis in assessing the seismic behavior of a building structure. In this paper, an efficient training approach for modeling and predicting the response of building structures with nonlinear behavior is studied. To perform the training process, an adaptive scheme of fuzzy inference system with the TSK model combined with Multi-Verse optimization algorithm is used to model the seismic behavior of structures. The proposed training model is implemented by optimizing the parameters of the TSK model using the optimization algorithm based on comparing the previous time steps responses. To implement the adaptive design and increase the accuracy of the prediction, three training cases based on the responses of 2, 5, and 10 previous time steps were used. To train this system, the data collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 seismic events with different characteristics have been used. Also, 10 events were used to test the inference system. The performance of the proposed design was evaluated on a shear frame structural model with nonlinear hysteresis behavior. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. The average MSE for the test group ground motions, using three training modes with 2, 5, and 10 previous time steps, 2.817e-03, 1.228e-03, and 2.953e-04, respectively. By increasing the number of time steps from 2 to 10, the prediction error decreases by 89.52%.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Inference system
  • TSK model
  • Multi-verse optimization algorithm
  • Seismic response prediction
  • Nonlinear behavior
[1] Hajirasouliha, I., Doostan, A. (2010). A simplified model for seismic response prediction of concentrically braced frames. Advances in Engineering Software, 41(3), 497-505
[2] Miranda, B. (1999). Approximate Seismic Lateral Deformation Demands in Multistory Buildings. Journal of Structural Engineering, 125, 417-425
[3] Kuang, J.S., Huang, K. (2011). Simplified multi-degree-of-freedom model for estimation of seismic response of regular wall-frame structures. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 20, 418-432
[4] Lai, X., He, Z., Wu, Y. (2021). Elastic inter-story drift seismic demand estimate of super high-rise buildings using coupled flexural-shear model with mass and stiffness non-uniformities. Engineering Structures, 226, 111378
[5] Bai, J., Zhang, J., Jin, S., Wang, Y. (2021). A simplified computational model for seismic performance evaluation of steel plate shear wall-frame structural systems. Structures, 33, 1677-1689
[6] Azizi, M., Ghasemi, S.A.M., Ejlali, R.G., Talatahari, S. (2019). Optimal tuning of fuzzy parameters for structural motion control using multiverse optimizer. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 28(13), e1652
[7] Effati, M., Shahmalekpour, P. (2018).Providing a Method for Predicting the Concrete Slump Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Journal of Structural and Construction Engineering, 6(1), 127-140. (In Persian)
[8] Naderpour, N., Fakharian, P. (2018). Predicting the torsional strength of reinforced concrete beams strengthened with FRP sheets in terms of artificial neural networks. Journal of Structural and Construction Engineering, 5(1), 20-35. (In Persian)
[9] Naderpour, H., Rafiean, A.H., Fakharian, P. (2018). Compressive strength prediction of environmentally friendly concrete using artificial neural networks. Journal of Building Engineering, 16, 213-219
[10] Mehrabi, P., Honarbari, S., Rafiei, S., Jahandari, S., Bidgoli, M.A. (2021). Seismic response prediction of FRC rectangular columns using intelligent fuzzy‑based hybrid metaheuristic techniques. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
[11] Zhang, R., Chen, Z., Chen, S., Zheng, J., Büyüköztürk, O., Sun, H. (2019). Deep long short-term memory networks for nonlinear structural seismic response prediction. Computers and Structures, 220, 55-68
[12] Oh, B.K., Park, Y., Park, H.S. (2020). Seismic response prediction method for building structures using convolutional neural network. Structural Control and Health Monitoring, 27(5), e2519
[13] Peng, H., Yan, J., Yu, Y., Luo, Y. (2021). Time series estimation based on deep Learning for structural dynamic nonlinear prediction. Structures, 29, 1016-1031
[14] Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8, 338-353
[15] Feng, G. (2010). Analysis and Synthesis of Fuzzy Control Systems A Model-Based Approach. CRC Press
[16] Mamdani, E.H. (1974). Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plants. Procedings of IEEE, 121(12), 1585–1588
[17] Takagi, T., Sugeno, M. (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions Systems, Man & Cybernetics, 15(1), 116–132
[18] Kukolj, D. (2002). Design of adaptive Takagi-Sugeno-Kang fuzzy models. Applied Soft Computing, 2, 89-103
[19] Acampora, G., (2011). A TSK Neuro-Fuzzy Approach for Modeling Highly Dynamic Systems. IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 146-152
[20] Azar, B.F., Veladi, H., Raeesi, F., Talatahari, S. (2020). Control of the nonlinear building using an optimum inverse TSK model of MR damper based on modified grey wolf optimizer. Engineering Structures, 214, 110657
[21] Topcu, I.B., Sarıdemir, M. (2008). Prediction of compressive strength of concrete containing fly ash using artificial neural networks and fuzzy logic. Computational Materials Science, 41, 305-311
[22] Shoorehdeli, M.A., Teshnehlab, M., Sedigh, A.K. (2009). Identification using ANFIS with intelligent hybrid stable learning algorithm approaches. Neural Computing & Applications, 18, 157-174
[23] Dewan, M.W., Huggett, D.J., Liao, T.W., Wahab, M.A., Okeil, A.M. (2016). Prediction of tensile strength of friction stir weld joints with adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and neural network. Materials and Design, 92, 288-299
[24] Harooni, A.B., Marghmaleki, A.N. (2017). Implementing a PSO-ANFIS model for prediction of viscosity of mixed oils. Petroleum Science and Technology, 35(2), 155-162
[25] Yinfeng, D., Yingmin, L., Ming, L., Mingkui, X. (2008). Nonlinear structural response prediction based on support vector machines. Journal of Sound and Vibration, 311, 886-897
[26] Thaler, D., Stoffel, M., Markert, B., Bamer, F. (2021). Machine-learning-enhanced tail end prediction of structural response statistics in earthquake engineering. Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 2021, 1-17
[27] Jang, J.S.R. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 23(3), 665-685
[28] Chatterjee, A., Watanabe, K. (2006). An optimized Takagi-Sugeno type neuro-fuzzy system for modeling robot manipulators. Neural Computing & Applications, 15(1), 55-61
[29] Chen, M.S. (1999). A comparative study of learning methods in tuning parameters of fuzzy membership functions. IEEE Transactions on Systems, and Cybernetics, 3, 40-44
[30] Mirjalili, S., Mirjalili, S.M., Hatamlou, A. (2016). Multi-Verse Optimizer: a nature-inspired algorithm for global optimization. Neural Computing and Applications, 27, 495-513
[31] Newmark, N.M. (1959). A method of computation for structural dynamics. Journal of the engineering mechanics division, 85(3), 67-94
[32] Chopra, A.K. 2012. Dynamics of Structures. Theory and Applications to Earthquake Engineering. 4th Edition, Pearson Education.
[32] Shirgir, S., Azar, B.F., Hadidi, A. (2020), Reliability-based simplification of Bouc-Wen model and parameter identification using a new hybrid algorithm. Structures, 27, 297-308
[33] Yang, J. N., Long, F. X., and Wong, D. (1988). Optimal Control of Nonlinear Structures. Journal of Applied Mechanics, 55(4), 931-938.
[34] Mohebbi, M., Joghataie, A.(2012), Designing optimal tuned mass dampers for nonlinear frames by distributed genetic algorithms. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 21(1), 57-76
[35] Joghataie, A., Mohebbi, M. (2012), Optimal control of nonlinear frames by Newmark and distributed genetic algorithms. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 21(2), 77-95