地震波冲击下高层建筑震害危险性评估模型分析

王 会

（连云港职业技术学院,江苏 连云港 222000）

0 引言

随着社会经济的高速发展和科学技术的进步,建筑材料性能与建筑工艺的提升使高层建筑结构体系得到快速发展,高层建筑在城市中所占比例越来越大[1],成为城市建设不可或缺的主要元素和靓丽风景。通常情况下高层建筑主要用于银行、电力、医院、企业等办公建筑,其中聚集着大量人员与经济财富,其安全性对于城市的稳定与发展具有极为重要的影响[2]。过去几十年中,高层建筑在地震波冲击下产生严重破坏的案例层出不穷[3],如2018年9月28日印度尼西亚发生7.4级地震,震源深度10 km,大量高层建筑受到毁坏,共造成2256人死亡,2019年6月17日四川宜宾市发生6.0级地震,震源深度16 km,造成大量高层建筑在下部折断,无法继续使用被迫拆除。

由此可知,准确评估地震波冲击下高层建筑震害危险对预测城市地震损失、快速恢复城市运行产生重要作用[4]。

当前评估震害危险性的主要方法有基于变形和累积耗能的评估方法和基于LM-BP神经网络的评估模型[5,6],前者将层间位移角作为震害危险性评估指标,优化Park-Ang震害模型,计算构建单调荷载条件下的极限位移；后者选取建筑层数、柱面积率以及建筑高度等振害危险性影响因子,构建基于LM算法的BP神经网络震害危险性评估模型。但上述方法只考虑一次性地震波对建筑的影响,而实际地震中,大部分强地震都伴随着强余震[7],余震对于高层建筑的震害危险性不容忽视。基于此设计地震波冲击下高层建筑震害危险性评估模型,考虑余震对于高层建筑的震害危险性,实现高层建筑震害危险性准确评估。

1 高层建筑震害危险性评估

1.1 选取评估对象

评估对象选取上海市一座集商业、办公为一体的高层建筑,如图1所示。该建筑采用钢筋混凝土结构,建筑共27层,地下2层,地上25层。评估对象具体信息如表1所示。

表1 评估对象具体信息Table 1 Specific information of evaluation objects

图1 评估对象Fig.1 Evaluation object

1.2 设定地震动及其反应谱峰值参数

评估过程中输入地震波的地震动无量纲化指标为地震波加速度峰值[8],规范处理,描述为0.1 g。利用地震动反应谱计算地震动峰值参数[9]:有效峰值加速度、有效峰值速度、优化有效峰值加速度和优化有效峰值速度,各参数计算公式为：

式(1)～(4)中,Wa为地震动时间T为0.3±0.2 s内的加速度反应谱平均值,WV为地震动时间T为1.6±0.8 s内的速度反应谱平均值,和TPA分别表示地震动T1～T2段加速度反应谱均值和加速度与速度反应谱峰值对应的周期,和TPV分别表示地震动T2～T3段加速度反应谱均值和加速度与速度反应谱峰值对应的周期。

1.3 震害危险性评估模型

在Abaqus分析软件中输入评估对象具体信息和不同工况条件下的地震波组合。由于强烈地震发生后通常伴随着强烈余震,因此,在评估过程中考虑余震地震波对高层建筑的震害。利用震害危险性指数定性描述高层建筑在地震波冲击下的危险程度[10]。式（5）描述主震地震波下高层建筑结构震害危险性指数、余震地震波下高层建筑结构震害危险性指数、主震峰值加速度、余震峰值加速度之间的相关性：

式(5)中,φ和φ0分别表示余震下高层建筑整体结构震害危险性指数和主震下高层建筑结构震害危险性指数；Ag和Ah分别表示余震峰值加速度和主震峰值加速度；k、l、m和γi分别表示统计回归系数和随机变量。

对式（5）的回归模型进行优化,得到：

式(6)中,R1、R2和R3分别表示主震地震烈度、主震地震波冲击下破坏指数和余震地震烈度;n和a分别表示回归系数和高层建筑修建年份修正系数。

1.4 震害危险性评估模型影响因子分析

震害危险性评估模型对于城市地震损失预测与城市运行恢复的作用主要通过判断高层建筑是否可继续使用,是否需要修缮,是否需要拆除来体现。因此在选取评估模型影响因子时需以时效性为标准[11],通过对影响因子的权重分析后,确定主震地震烈度、主震地震波冲击下高层建筑破坏指数、余震地震烈度、修建年代修正系数为震害危险评估模型的影响因子。

四个影响因子中,高层建筑结构受主震地震烈度影响显著,相关抗震标准大多针对结构受主震地震烈度影响而制定。

主震地震波冲击下高层建筑破坏指数对于高层建筑的破坏程度发挥决定性影响[12],主震地震波冲击下高层建筑破坏指数计算过程如下：

式(7)中,Ri(1,2,…,S)和RA分别表示主震地震波冲击下高层建筑第i个细部破坏程度评估系数和评估系数最大值。

式(8)中,Fj和a、β分别表示主震地震波冲击下高层建筑第j个细部破坏指数和修正系数。

式(9)中,Fh和vj分别表示主震地震波冲击下高层建筑整体破坏指数和第j个细部的权重值。

大量震害相关资料显示,高层建筑在主震地震波冲击下并未出现折断、倒塌等情况；余震地震波冲击后,高层建筑震害危险性叠加提升,可能出现折断、倒塌等情况。

随着建筑科学与建筑技术的不断发展,越来越多的高层建筑抗震性能影响因素被发觉研究,高层建筑设计规范也随之不断完善。因此,不同年代修建的高层建筑抗震性能也有所差异[13],震害危险性评估模型中利用高层建筑年代修正系数优化高层建筑震害危险性指数,表2所示为不同修建年代的修正系数。

表2 不同修建年代的修正系数Table 2 Correction factors for different construction years

1.5 高层建筑震害危险性等级划分

地震结束后通常利用震害危险性等级描述地震波冲击下高层建筑破坏程度,依照高层建筑结构建设相关法律法规的要求,将地震波冲击下高层建筑震害危险性划分成五个等级[14],分别是：无危险、轻度危险、中度危险、重度危险和极度危险。地震工程学与建筑学领域的相关学者将震害危险性等级与震害危险性指数相结合,每一个震害危险性等级分别对应着相应的震害危险性指数区间[15],两者之间的对应关系如表3所示。

表3 震害危险性等级与震害危险性指数间的对应关系Table 3 Correspondence between earthquake damage risk level and earthquake damage risk index

2 实验分析

2.1 评估测试

2012年9月,贵州省云贵交界处发生双震型地震,主震震级达到5.7级,余震震级达到5.5级,地震波如图2所示。

图2 云贵交界处双震型地震波Fig.2 Double seismic waves at the junction of Yunnan and Guizhou

此次地震导致震源中心多处高层建筑形成震害破坏,因此本文以此次地震为例,利用此次地震后相关部门采集的震害危险性数据检验本文模型评估结果的可靠性。相关部门震后分析资料显示此次地震中主震与余震烈度均为7度,在出现震害破坏的高层建筑中选取10栋作为评估对象,将评估对象的相关数据输入Abaqus分析软件中,利用本文模型评估所选对象的震害危险性,结果如表4和表5所示。

表4 本文模型评估结果Table 4 Evaluation results of this model

表5 本文模型评估结果与实际结果的对比Table 5 Comparison of model evaluation results in this paper and actual results

分析表4和表5能够得到,本文模型评估实验对象震害危险指数与实际震害危险指数最大差异为0.03,震害危险性等级评估结果与实际震害危险情况基本一致,由此验证本文模型的可靠性。

2.2 对比测试

2.2.1 评估精度对比

基于2.1评估测试实验结果,对比本文模型的评估结果与基于LM-BP神经网络的评估模型和基于BIM的评估模型的评估结果同实际震害危险性情况间的拟合程度,结果如图3所示。

分析图3可知,三个不同评估模型对实验对象的评估精度对比结果中本文模型评估结果与实际情况拟合度最高,基于BIM的评估模型评估结果与实际情况拟合度最低,由此可知,本文模型具有较高的评估精度。

图3 不同模型评估结果对比Fig.3 Comparison of evaluation results of different models

2.2.2 评估效率对比

震害危险性评估模型需要在地震现场以最快的速度评估建筑地震波冲击后高层建筑的震害危险性,判定建筑破坏程度,避免因建筑震害损伤造成更大的人员伤亡与经济损失,因此时效性是判断震害危险性评估模型使用性能的重要指标。基于此对比上述三个模型对评估对象的评估效率,结果如图4所示。

图4 不同模型评估效率对比Fig.4 Comparison of evaluation efficiency of different models

由图4可知,三个评估模型中,基于LM-BP神经网络的模型评估高层建筑地震危险性所需时间最长,基于BIM的模型评估高层建筑地震危险性所需时间波动幅度最大,相比之下本文模型评价所需时间较短,且不同对象评价时间波动幅度平缓,说明本文模型的评估效率高于对比模型,这是由于本文模型在选取影响因子时以时效性为标准。

3 结论

城市建筑系统中,高层建筑是不可或缺的组成部分,现有基于LM-BP神经网络的震害危险性评估模型无法精确获取城市高层建筑震害危险性评估结果。基于此本文设计地震波冲击下高层建筑震害危险性评估模型,考虑实际地震条件下强余震对于高层建筑的二次破坏程度,利用震害危险性指数定性描述高层建筑在地震波冲击下的危险程度。实验从评估测试和对比测试两方面出发,结果显示本文模型评估结果与实际震害危险情况基本一致,验证本文模型评估结果的可靠性,且本文模型影响因子选取时以时效性为标准,因此本文模型的评估效率优于对比模型。