نشریه علمی سازه و فولاد

نشریه علمی سازه و فولاد

تعیین عمر مفید باقی‌مانده ساختمان‌ها پس از وقوع زلزله، مطالعه موردی: تیرهای دو سر مفصل فولادی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی
2 دانشگاه صنعتی جندی شاپور دزفول، ایران
چکیده
عمر مفید باقی‌مانده، نشان‌دهندۀ مدت زمانی از حیات یک سازه است که بهره‌برداری ایمن از آن، پس از وقوع زلزله امکان‌پذیر باشد. با توجه به کاهش احتمالی مقاومت سازه در برابر زلزله‌های آتی در اثر آسیب‌دیدگی، تعریف شاخصی برای ارزیابی عملکرد سازه پس از زلزله، ضروری به نظر می‌رسد. در این پژوهش، روشی کارآمد جهت محاسبۀ عمر مفید باقی‌ماندۀ سازه‌ها با تمرکز بر تیرهای دوسر مفصل فولادی ارائه شده است. بدین منظور، حالات مختلف آسیب‌دیدۀ این تیرها مدل‌سازی شده و با انجام تحلیل‌های مودال و بار افزون، پارامترهایی چون زمان تناوب و تغییرمکان ظرفیتی در سطح عملکرد ایمنی جانی استخراج گردید. سپس با بهره‌گیری از روابط احتمالاتی زلزله و مدل‌های کاهش‌دهنده، عمر مفید این المان‌ها محاسبه شد. در ادامه، با استفاده از شبکۀ عصبی تحت نظارت، الگویی عددی برای تخمین عمر مفید تیرهای مشابه توسعه داده شد. نتایج حاصل، بیانگر توانمندی روش پیشنهادی در تخمین مؤثر عمر مفید تیرهای دوسر مفصل می‌باشد. لازم به ذکر است که این مطالعه با محدودیت‌هایی نظیر ساده‌سازی در مدل‌سازی عددی، عدم درنظرگرفتن رفتار غیرخطی پیچیدۀ مصالح و چالش‌های تعمیم‌پذیری به سایر اجزای سازه‌ای همراه بوده است؛ لذا ضروری است که این موارد در تفسیر و کاربرد یافته‌ها مدنظر قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Determination of remaining useful life of building after an earthquake, Case study: Hinged supported steel beams

نویسندگان English

Mussa Mahmoudi 1
Amir Zayeri Baghlani Nejad 2
Mohammad Hossein Dolati 1
Abbas Mehdizadeh Lima 1
1 Shahid Rajaee University
2 Jundi-shapur University of Technology, Dezful, Iran
چکیده English

Remaining Useful Life (RUL) refers to the length of time a structure can be safely used after an earthquake. Given that seismic resistance may be reduced due to damage, defining a damage index to assess post-earthquake performance is essential. This study proposes an efficient method for calculating the RUL of simply supported steel beams. To achieve this, various damage states of these beams were modeled, and both modal and pushover analyses were conducted to extract parameters such as natural period and target displacement at the life safety performance level. Using probabilistic seismic hazard models and attenuation relationships, the RUL of these elements was estimated. The extracted data were then used to train a supervised artificial neural network to develop a numerical model for estimating the RUL of similar beams. The results demonstrate the effectiveness of the proposed method in accurately predicting the RUL of simply supported beams. It should be noted that this study has limitations, such as simplifications in numerical modeling, exclusion of complex nonlinear material behavior, and challenges in generalizing the method to other structural components. Therefore, caution is advised when interpreting and applying the findings.

کلیدواژه‌ها English

Remaining Useful Life
Hinged Supported Beam
Earthquake
Pushover Analysis
Artificial Neural Network
[1] Okoh, C., Roy, R., Mehnen, J., and Redding, L. (2014), “Overview of remaining useful life prediction techniques in through-life engineering services”, Procedia Cirp, 16, pp.158-163.
[2] Daniotti, B., Lupica Spagnolo, S., and Paolini, R. (2009), “Service life estimation of building components: methods for durability assessment in use conditions”, In International Conference on Construction and Building Research, pp.130-140.
[3] Taffese, W.Z., and Sistonen, E. (2017), “Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions”, Automation in Construction, 77, pp.1-14.
[4] ISO 15686-1, (2011), Buildings and constructed assets, Service life planning, Part 1: General principles and framework. International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland.
[5 Alexander, M., and Beushausen, H. (2019), “Durability, service life prediction, and modelling for reinforced concrete structures–review and critique”, Cement and Concrete Research, 122, pp.17-29.
[6] Altaie, M.R. (2023), “Factors Affecting Building Maintenance Practices”, Journal of Engineering, 29(12), pp.153-172.
[7] کاوه، ع.، و ایران‌منش، ع. (1378)، "شبکه‌های عصبی مصنوعی در بهینـه‌سـازی سـازه‌هـا"، مرکز تحقیقات راه، مسکن و شهرسازی، وزارت راه و ترابری، معاونت آموزش، تحقیقات و فناوری. (نشریه شماره ک-310).
[8] عربزاده، ا.، و امیدی‌نسب، ف. (1382)، "پیش‌بینی مقاومت نهایی برشی تیرهای عمیـق بـتن مسـلح دوسر ساده با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی"، ششمین کنفرانس عمران اصفهان. 
[9] منهاج، م.ب.، و سیفی‌پور، ن. (1377)، "هـوش محاسـباتی، جلـد دوم، کـاربرد هـوش محاسـباتی در کنترل"، مرکز نشر پروفسور حسابی.
[10] Srinivasan A, Andresen J.C., and Holst A. (2023), “Ensemble Neural Networks for Remaining Useful Life (RUL) Prediction”, Proceedings of the Asia Pacific Conference of the PHM Society, 4(1).
[11] محمودی صاحبی، م.، و اعتضادی‌فر، ح. (۱۳۹۳)، "معرفی شاخص عمر مفید باقی‌ماندۀ ساختمان برای ارزیابی آسیب‌پذیری لرزه‌ای سازه‌ها"، نشریۀ علمی و پژوهشی سازه و فولاد، 8(15)، ص 57-66.
 [12]پورمحمد، ف.، زارع، م.، درستیان، آ.، عکاشه، ب.، و مجرب، م. (۱۳۹۹)،"تحلیل خطر احتمالی زلزله و ارزیابی جنبش نیرومند زمین در جنوب غرب البرز"، نشریۀ علمی پژوهشی زمین‌شناسی لرزه‌ای و مهندسی زلزله، ۲۴(2)، ۴۷-۳۶.
 [13]محرمی، ح.، و مدنی، س.ح. (1395)، "پیش‌بینی خسارت لرزه‌ای سازه‌های خمشی فولادی به‌کمک شبکۀ عصبی"، نشریۀ مهندسی عمران و محیط زیست، 46(83)، ص 75-86.

  • تاریخ دریافت 22 شهریور 1404
  • تاریخ اولین انتشار 22 شهریور 1404
  • تاریخ انتشار 01 تیر 1404