Combination of physics‐based and data‐driven modeling for nonlinear structural seismic response prediction through deep residual learning

残余物 非线性系统 计算机科学 人工神经网络 深度学习 卷积神经网络 数值积分 过程(计算) 人工智能 前馈 简单(哲学) 算法 不变(物理) 机器学习 控制工程 工程类 数学 物理 数学分析 哲学 认识论 量子力学 操作系统 数学物理
作者
Jia Guo,Ryuta Enokida,Dawei Li,Kohju Ikago
出处
期刊:Earthquake Engineering & Structural Dynamics [Wiley]
卷期号:52 (8): 2429-2451 被引量:4
标识
DOI:10.1002/eqe.3863
摘要

Abstract Despite great progress in seeking accurate numerical approximator to nonlinear structural seismic response prediction using deep learning approaches, tedious training process and large volume of structural response data under earthquakes for training and validation are often prohibitively accessible. In our methodology, the main innovation can be seen in the incorporation of deep neural networks (DNNs) into a classical numerical integration method by using a hybridized integration time‐stepper. In this way, the linear physics information of the structure and the obscure nonlinear dynamics are smoothly combined. We propose to use residual network (ResNet) to learn time‐stepping schemes specifically for the nonlinear state variables of the system. Our Physics‐DNN hybridized integration (PDHI) time‐stepping scheme provides important advantages over current pure data‐driven approaches, including (i) a flexible framework incorporating known time‐invariant physics information, (ii) requirement of structural seismic response data being circumvented by simple short bursts of trajectories collected from underlying nonlinear components, and (iii) efficiency in training and validation process. Besides, our results indicate that a simple feedforward or convolutional architecture outperforms recurrent networks to fulfill the requirement of prediction accuracy as well as long‐range memory in structural dynamic analysis. Several numerical and experimental examples are presented to demonstrate the performance of the method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
jiang驳回了李健应助
1秒前
1秒前
0度睡袋发布了新的文献求助10
1秒前
冷静访梦发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
ED应助Jerry采纳,获得10
2秒前
大个应助axiang采纳,获得10
2秒前
2秒前
只想发财发布了新的文献求助10
2秒前
wwneen完成签到,获得积分10
2秒前
FAN完成签到,获得积分10
3秒前
浅尝离白发布了新的文献求助20
3秒前
蓝蜗牛完成签到,获得积分10
3秒前
彭于晏应助沉默的觅海采纳,获得10
5秒前
5秒前
乐乐应助ZZY采纳,获得10
5秒前
慕青应助李奥采纳,获得10
6秒前
7秒前
7秒前
英俊的铭应助优雅狗采纳,获得200
8秒前
小璐璐呀发布了新的文献求助10
8秒前
zhang发布了新的文献求助30
9秒前
传奇3应助冷酷的格尔曼采纳,获得10
10秒前
10秒前
陈某人完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
hepotosis完成签到,获得积分10
12秒前
xiao发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
专注的树发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
14秒前
曦小蕊发布了新的文献求助10
14秒前
古往今来应助LS采纳,获得20
15秒前
16秒前
ZZY完成签到,获得积分10
16秒前
单薄的果汁发布了新的文献求助200
17秒前
LYT完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
18秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975250
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519625
关于积分的说明 11199055
捐赠科研通 3255962
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798001
邀请新用户注册赠送积分活动 877358
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806298