Stochastic simulation of synthetic accelerograms using a hybrid approach

Abstract

تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا محسّنًا (تجريبيًا-عشوائيًا) لمحاكاة السجلات الزلزالية غير المستقرة، استنادًا إلى ضوضاء بيضاء غاوسيةمرشحة. يتم استخدام مرشح خطي في المجال الترددي ودالة تعديل زمني لتوليد سجلات زلزالية عشوائية بناءً على خصائص مستهدفة. استخدمت شدة أرياس، ومدة الحركة القوية، وزمن التأخر بين موجات S وموجات P في معايرة دالة التعديل الزمني. استنادًا إلى الخصائص الرياضية (نقاط الانعطاف) لدالة التعديل، تم تطوير معادلات تجريبية تربط بين خصائص الحركة القوية في المجال الزمني خصائص دالة التعديل. تمت مقارنة الطاقة التراكمية لدوال التعديل الناتجة مع تلك الخاصة بالسجل الزلزالي المستهدف. استخدم التردد المركزي والنطاق الترددي، المحسوبان من الطيف الفيزيائي للسجل المستهدف، في تحديد معلمات المرشح الخطي. وبناءً على هذه المعلمات الطيفية، يتم اقتراح معادلات تجريبية تتحكم في التردد ونسبة التخامد للمرشح الخطي. باستخدام هذه المعادلات، لوحظت إعادة توليد جيدة لخصائص التردد المستهدف في السجلات الزلزالية المُحاكاة. تمت محاكاة سجلات زلزالية عشوائية، واجريت مقارنات بين طيف الاستجابة والطاقة التراكمية للسجلات المحاكاة وتلك الخاصة بالسجل المستهدف.

This study presents an improved hybrid (empirical-stochastic) model for simulating non-stationary accelerograms based on filtered Gaussian white noise. A linear filter for frequency domain and a modulating time function are used to generate stochastic accelerograms based on a target parameters. Arias intensity, strong-motion duration and the lag time between S waves and P waves are used for the time modulating function calibration. Based on mathematical characteristics (inflection points) of the modulating function, universal empirical equations linking the time domain strong motion parameters and those of the modulating function parameters are developed. The cumulative energy of the resulting modulation functions and that of the target accelerogram are compared. The central frequency and the frequency bandwidth, calculated from the physical spectrum of the target, are used for the identification of the linear filter parameters. Based on these spectral parameters, empirical equations controlling the frequency and the damping ratio of the linear filter are proposed. Using these equations, a good regeneration of the target frequency characteristics is observed in the simulated accelerograms. Stochastic accelerograms are simulated, and comparisons are made between the response spectra and cumulative energy of the simulated accelerograms and the target accelerogram.

Cette étude présente un modèle hybride amélioré (empirique–stochastique) pour la simulation d’accélérogrammes non stationnaires à partir d’un bruit blanc gaussien filtré. Un filtre linéaire dans le domaine fréquentiel et une fonction de modulation temporelle sont utilisés pour générer des accélérogrammes stochastiques à partir de paramètres cibles. L’intensité d’Arias, la durée du mouvement fort et le temps de retard entre les ondes S et P sont employés pour l’étalonnage de la fonction de modulation temporelle. À partir des caractéristiques mathématiques (points d’inflexion) de cette fonction, des équations empiriques universelles reliant les paramètres du mouvement fort dans le domaine temporel à ceux de la fonction de modulation sont établies.L’énergie cumulative des fonctions de modulation obtenues est comparée à celle de l’accélérogramme cible. La fréquence centrale et la bande passante, calculées à partir du spectre physique de l’accélérogramme cible, sont utilisées pour l’identification des paramètres du filtre linéaire. Sur la base de ces paramètres spectraux, des équations empiriques régissant la fréquence et le rapport d’amortissement du filtre linéaire sont proposées. L’application de ces équations permet d’obtenir une bonne reproduction des caractéristiques fréquentielles de l’accélérogramme cible dans les accélérogrammes simulés. Des accélérogrammes stochastiques sont générés et une comparaison est effectuée entre les spectres de réponse et l’énergie cumulative des accélérogrammes simulés et ceux de l’accélérogramme cible