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
ccc完成签到,获得积分10
刚刚
研友_ZA2B68完成签到,获得积分0
1秒前
只想顺利毕业的科研狗完成签到,获得积分10
2秒前
Sylvia完成签到,获得积分10
2秒前
冯珂完成签到 ,获得积分10
3秒前
BK_201完成签到,获得积分10
3秒前
xdc完成签到,获得积分10
4秒前
abiorz完成签到,获得积分0
4秒前
TianFuAI完成签到,获得积分10
4秒前
窗外是蔚蓝色完成签到,获得积分0
5秒前
Helios完成签到,获得积分10
5秒前
风信子完成签到,获得积分10
6秒前
xueshidaheng完成签到,获得积分0
9秒前
qiuer0011完成签到,获得积分10
9秒前
静默向上发布了新的文献求助10
10秒前
吐司炸弹完成签到,获得积分10
10秒前
mayfly完成签到,获得积分10
10秒前
Brief完成签到,获得积分10
10秒前
nanostu完成签到,获得积分10
10秒前
科研狗的春天完成签到 ,获得积分10
11秒前
自来也完成签到,获得积分10
11秒前
愛研究完成签到,获得积分10
12秒前
Amikacin完成签到,获得积分10
12秒前
鹏举瞰冷雨完成签到,获得积分10
12秒前
缥缈的冰旋完成签到,获得积分10
12秒前
呆萌的太阳完成签到 ,获得积分10
13秒前
天明完成签到,获得积分10
14秒前
Acid完成签到 ,获得积分10
14秒前
碳土不凡完成签到 ,获得积分10
14秒前
16秒前
中华牌老阿姨完成签到,获得积分0
16秒前
光之霓裳完成签到 ,获得积分10
16秒前
立冬完成签到,获得积分10
17秒前
木九黎完成签到,获得积分10
18秒前
yy14207发布了新的文献求助10
19秒前
ShellyMaya完成签到 ,获得积分10
19秒前
影流完成签到,获得积分10
20秒前
游大达完成签到,获得积分0
20秒前
keyanbrant完成签到 ,获得积分10
21秒前
田1986完成签到,获得积分10
21秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
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
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 3968578
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513393
关于积分的说明 11167478
捐赠科研通 3248836
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794499
邀请新用户注册赠送积分活动 875131
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664