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
乐乐应助ziyue采纳,获得10
3秒前
所所应助小马同学采纳,获得100
3秒前
华华完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
HTH发布了新的文献求助10
5秒前
ZHX完成签到 ,获得积分10
5秒前
lixuanhao发布了新的文献求助10
5秒前
干净的涵山完成签到 ,获得积分10
6秒前
朱建勋完成签到,获得积分20
6秒前
卡卡西应助Rain采纳,获得20
8秒前
共享精神应助Rondeau采纳,获得20
8秒前
清逸发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
求学狗完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
10秒前
完美的友蕊应助LJQ采纳,获得10
10秒前
10秒前
yiyi完成签到 ,获得积分10
10秒前
wufeng发布了新的文献求助10
11秒前
科目三应助maomao采纳,获得10
11秒前
11秒前
FashionBoy应助发C刊的人采纳,获得10
11秒前
乐乐应助zhangfan采纳,获得10
12秒前
13秒前
wang发布了新的文献求助10
13秒前
NiNi发布了新的文献求助10
13秒前
SciGPT应助小敏哼采纳,获得10
14秒前
Cici发布了新的文献求助10
14秒前
梁上小偷发布了新的文献求助10
14秒前
ZYH完成签到 ,获得积分10
14秒前
HANK2024发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
Lucas应助小白采纳,获得10
16秒前
糖糖发布了新的文献求助30
17秒前
18秒前
小祺完成签到,获得积分10
18秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 360
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 3971216
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3515911
关于积分的说明 11180016
捐赠科研通 3251003
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795626
邀请新用户注册赠送积分活动 875937
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805207