基于数据自驱动的脉冲型地震动识别与模型化-交通运输与物流学院

基于数据自驱动的脉冲型地震动识别与模型化

来源：交通运输与物流学院发布日期：2016-09-28 浏览次数：

活动/讲座时间：2016-11-04 下午14：00

活动/讲座地点：犀浦校区X4358

活动/讲座嘉宾：杨成副教授

嘉宾介绍：

主要内容：

对近场速度脉冲型地震而言，其速度时程的主脉冲形状通常是不对称的，为了克服该现象对量化识别速度脉冲型地震动带来的影响，基于经验模态分解（EMD）良好的自适应分解能力，本研究建立了以本征模态函数（IMF）重构为基础的速度脉冲量化识别方法。使用该方法进行信号重构之后，能够有效实现信号的去噪平滑，进而通过峰点法（PPM）较为准确地确定脉冲周期，最终通过其能量大小定义脉冲特征，本文还将该方法拓展到了多脉冲识别，并在脉冲方向的显著性方面进行了验证。研究结果表明：相比其它手段，基于IMF重构的脉冲量化识别方法能够更有效地识别不对称脉冲记录，具有更好的工程适用性。

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