TFCGAN: Nonstationary Ground-Motion Simulation in the Time–Frequency Domain Using Conditional Generative Adversarial Network (CGAN) and Phase Retrieval Methods

振幅 傅里叶变换 光谱图 地震动 频域 运动(物理) 地质学 力矩(物理) 大地测量学 计算机科学 数学 地震学 物理 数学分析 人工智能 光学 经典力学
作者
Reza Esfahani,Fabrice Cotton,Matthias Ohrnberger,Frank Scherbaum
出处
期刊:Bulletin of the Seismological Society of America [Seismological Society of America]
卷期号:113 (1): 453-467 被引量:12
标识
DOI:10.1785/0120220068
摘要

ABSTRACT Despite the exponential growth of the amount of ground-motion data, ground-motion records are not always available for all distances, magnitudes, and site conditions cases. Given the importance of using time histories for earthquake engineering (e.g., nonlinear dynamic analysis), simulations of time histories are therefore required. In this study, we present a model for simulating nonstationary ground-motion recordings, which combines a conditional generative adversarial network to predict the amplitude part of the time–frequency representation (TFR) of ground-motion recordings and a phase retrieval method. This model simulates the amplitude and frequency contents of ground-motion data in the TFR as a function of earthquake moment magnitude, source to site distance, site average shear-wave velocity, and a random vector called a latent space. After generating the phaseless amplitude of the TFR, the phase of the TFR is estimated by minimizing all differences between the observed and reconstructed spectrograms. The simulated accelerograms produced by the proposed method show similar characteristics to conventional ground-motion models in terms of their mean values and standard deviations for peak ground accelerations and Fourier amplitude spectral values.
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
ccccccc完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
yier发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
4秒前
Glufo发布了新的文献求助10
5秒前
YamDaamCaa应助NeilGu采纳,获得30
5秒前
英姑应助予安采纳,获得10
7秒前
xx发布了新的文献求助10
7秒前
FashionBoy应助魏为维采纳,获得10
8秒前
leo完成签到,获得积分10
9秒前
15秒前
阳光海云完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
小李完成签到,获得积分10
17秒前
无限曲奇发布了新的文献求助10
20秒前
所所应助端庄涟妖采纳,获得10
21秒前
22秒前
CodeCraft应助夕音采纳,获得10
22秒前
kjz完成签到 ,获得积分10
22秒前
情怀应助坦率的寻双采纳,获得10
23秒前
SciGPT应助无限曲奇采纳,获得10
25秒前
深情安青应助wangli采纳,获得10
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
石桥完成签到,获得积分10
26秒前
魏少爷发布了新的文献求助10
28秒前
橘橙色完成签到,获得积分20
28秒前
澡雪发布了新的文献求助10
29秒前
swift3t完成签到,获得积分10
30秒前
32秒前
33秒前
胡言乱语完成签到,获得积分10
34秒前
cllg发布了新的文献求助10
36秒前
fanhaonan发布了新的文献求助10
36秒前
36秒前
36秒前
wangli完成签到,获得积分10
37秒前
613完成签到,获得积分10
37秒前
橘橙色发布了新的文献求助30
39秒前
41秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
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
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 3975543
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519971
关于积分的说明 11200248
捐赠科研通 3256311
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798213
邀请新用户注册赠送积分活动 877446
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806338