4月1日，太阳官网tyc8722太阳集团城刘洋副教授、侯炜教授、张艺欣副教授和计算机学院王成教授在人工地震动合成方面的最新研究成果“A response-compatible ground motion generation method using physics-guided neural networks”在国际权威期刊《Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering》在线发表。
《Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering》是土木工程领域国际顶级期刊，中国科学院JCR一区Top，IF：9.4。
课题组采用时域反应图表征地震动时域特征对建筑结构地震响应的影响，搭建物理引导条件生成对抗网络模型生成人工时域反应图，并利用前馈神经网络将人工时域反应图还原为反应匹配的人工地震动。研究成果可确保在极少量人工地震动输入的前提下，合理稳定预估建筑结构地震反应，显著节省计算资源和时间，为推动我国建筑结构抗震性能评价体系发展提供有力保障，也反映了深度学习技术可以高效支持工程防灾的进步。
2022级硕士研究生苗有水为论文的第一作者，刘洋副教授为通讯作者，tyc8722太阳集团城和福建省结构工程与防灾重点实验室为通讯单位。该研究工作得到了国家自然科学基金、福建省自然科学基金、tyc8722太阳集团城中青年教师科技创新资助项目和福厦泉国家自主创新示范区协同创新平台项目的支持。
论文链接： http://doi.org/10.1111/mice.13194
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