基于物理驱动支持向量机方法的地震作用下结构动力响应求解

来源：振动与冲击杂志2025年第3期北京时间：

作者：杜轲,，吴文贤,，林志鹏,，骆欢hluo@ctgu

单位：1.中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室，哈尔滨150080；2.地震灾害防治应急管理部重点实验室，哈尔滨150080；3.三峡大学土木与建筑学院，湖北 宜昌443002

摘要：物理驱动机器学习是一种将物理原理融入机器学习框架的前沿方法。通过引入物理知识，该方法旨在使模型更为贴合实际世界的物理规律和约束，以提高模型在学习过程中对数据本质特征的准确捕捉。本研究使用了一种以支持向量机为基础的物理驱动方法，用于精确计算结构的动力响应。该算法通过最小化多输出最小二乘支持向量机的目标函数，实现了对回归模型参数的精准拟合。同时，通过在特征空间中引入系统动态平衡方程和初始条件的物理约束，无需事先训练数据即可有效计算结构的动力响应。随后开展在地震动荷载作用下的单自由度体系和二层剪切框架多自由度体系的动力响应，并将所用方法与传统方法的结果进行了对比。分析结果表明，提出的物理驱动机器学习方法在精度和大时间步长性能方面均显著优于传统方法。<br>

关键词：机器学习；支持向量机；物理驱动；无标记数据；结构动力响应分析