结构地震易损性分析的研究现状及展望

周艳龙,张 鹏

(西南石油大学,四川成都 610500)

结构的地震易损性是指结构在确定的地震强度作用下,超越各种破坏极限状态的条件概率。易损性分析作为灾害风险分析的三个主要部分之一(致灾因子的危险性分析、承灾体的易损性分析、灾情损失评估)可以预测结构(承灾体)在不同等级的地震作用下发生各级破坏的概率。易损性从宏观的角度描述了地震动强度与结构破坏程度之间的关系,从概率的意义上定量地刻画了工程结构的抗震性能,相当于结构的“广义抗力”。因此,分析结构的地震易损性对于评定结构的抗震安全性,制定防灾措施有重要的意义。也是正确、合理地分析各类建筑物的抗震性能,提高结构的抗震能力、减少损失的有效途径。

结构易损性分析是地震破坏和损失估计的基础,也是震害预测的基本组成部分。它在地震破坏和损失预测中占有重要的地位,深入开展结构易损性分析的研究对于地震破坏和损失预测以及减轻地震灾害具有十分重要的意义。

1 地震易损性国内外研究概况

1.1 地震易损性国外研究概况

以易损性曲线的形式来研究结构的地震易损性最早起源于 20世纪70年代初核电站的地震概率风险评估。简单地说,他们把机械和结构系统的抗震能力以概率分布函数的形式表示出来。该函数以地面运动强度为参数,通常采用PGA(峰值地面加速度)、Sa(谱加速度)等作为地震动参数;该函数可以反映出结构和地震动参数所涉及的不确定性因素。例如,Ghiocel等人对美国东部地区的核电站考虑土-结构相互作用进行了地震反应分析和易损性评定。Ozaki等人针对日本核反应堆建筑的地震易损性分析,提出了改进的响应系数方法以考虑非线性效应及其变异特性。Bhargava等人对印度核电站中的贮水罐采用商业化软COSMOS/M进行了三维有限元建模,在大量的非线性地震反应基础上对其进行了易损性评定;Cho和Joe根据韩国的地震反应谱,对韩国的几处核电站进行了地震易损性分析。

在建筑结构领域,美籍华人学者黄洪谋较早地开始了地震易损性的研究工作,他与合作者先后针对钢框架结构、钢筋混凝土框架结构和平板结构等进行了大量的地震易损性分析;Ellingwood对基于可靠度的概率设计、建筑结构的地震易损性和风险分析做出了很大贡献。他与其博士生 Song JL研究了各种形式的焊接节点对特殊抗弯钢框架的抗震可靠性和地震易损性的影响;与Rosowsky等人合作,在性能设计理论的框架下针对木结构(包括轻型木框架和工程木剪力墙)在地震和风作用下的易损性进行了系统深入的研究;此外,他还和Wen YK一起研究了易损性评定在“基于后果的工程”中的应用。Der Kiureghian系统地研究了各种不确定性因素对建筑结构地震易损性的影响,与其学生 Sasani建立了钢筋混凝土剪力墙的概率位移需求与能力模型,应用Bayes统计推断技术对钢筋混凝土剪力墙地震易损性的不确定性进行了评估;与 Gardoni等人合作,根据大量试验数据,建立钢筋混凝土柱子的概率能力模型,并对其地震易损性进行估计。美国地震损失评估软件 HAZUS在大量研究者成果的基础上,基于地震动参数估计结构的破坏,采用性能设计理论和能力谱方法,计算结构的地震反应,给出了各类建筑结构的地震易损性曲线。

Tanaka在评估公路系统的地震易损性时,假定易损性曲线为两参数正态分布的函数形式,利用 1995年神户地震中获得的桥梁损伤数据来估计未知参数(均值和标准差)。他把总计 3 685座桥划分为 5种结构形式,损伤水准划分为 5个等级。

经验易损性曲线来源于实际的震害和对应的地震动参数的统计结果,可信度较高。但由于受到具体条件的限制,经验易损性曲线原则上只适于与数据源类似的情况,而不同的地震环境、场地条件、结构情况却不相同,因此,经验易损性曲线难以推广使用。最重要的是经验易损性曲线获得不易。因此,通过适当研究工作,建立可信赖的易损性曲线的理论估计方法是必要的。

理论易损性曲线通常从结构的地震动响应分析中得到。在形成易损性曲线的过程中,有几种典型的分析方法可以用来获得结构在地震地面运动下的响应,比如反应谱分析、非线性静力分析、非线性时程分析。简化的非线性静力分析方法主要有能力谱方法、位移系数法以及割线法。

在对结构的地震易损性进行评估时,不同的研究者采用了不同的战略与研究方法:对各种特定的结构模型采用Monte Carfo模拟法来进行易损性分析。其中,Hwang＆Huo提出了一种基于结构动力行为的数值模拟的分析方法来形成易损性曲线。地震-场地-结构系统的不确定性通过把系统中的参数考虑成随机变量来定量。为了节省 Monte Carlo模拟法的计算时间,Kai＆Fukushima提出了一种利用频域内的随机振动理论来评估结构响应的易损性分析方法。

Shinozuka采用Monte Carlo模拟法检验桥梁的易损性曲线。结构的响应通过两种不同的方法计算得到,一种是时程分析方法,另一种是根据 ATC-40(1996)提出的能力谱方法。考虑到结构和地面运动的不确定性,采用了由 10座名义上一致而统计不同的桥梁以及 80个地面运动时程记录组成的独立样本。通过两种方法之间易损性曲线的比较,表明桥梁在严重破坏和倒塌这两种状态下,当非线性效应起决定作用时,易损性曲线的一致性不如轻微破坏状态下的好。

Singhal＆Kiremidjian提出,采用贝叶斯原理分析观察到的结构系统的损伤数据,进行易损性估计。Singhal＆Kiremid jian采用Park-Ang地震损伤指数表示成结构能力与需求的函数形式来定量结构的损伤。随后,易损性定义为在给定的地面运动下,损伤指标超过一定阈值的条件概率。Singhal＆Kirem idjian假设在特定的地面运动水准下,损伤指标的随机性可以表示成均值未知而对数标准差为已知常量的对数正态分布。从过去发生的地震中获得的损伤数据可以用来修正假定为对数正态分布的损伤指标其均值的分布。

Mande＆Basoz和 shinozuka采用能力谱方法(CSM)发展桥梁的易损性曲线。该方法的两个关键因素是需求和能力。能力谱方法中需要确定的三个要素是:能力谱、需求谱与性能点。能力谱基于材料特性和结构属性的不确定性,通过非线性静力(推覆)分析获得。需求谱通过考虑震源、场地条件和路径衰减来建立。需求谱和能力谱叠加在一起。随后,获得性能点。Mander＆Basoz通过假定标准差来计算超越某一损伤状态的概率,而Shinozuka等人估计了这两个参数(均值和标准差)。

1.2 地震易损性国内研究概况

与国外相同,我国学者在地震易损性领域的研究工作也是从量大面广的群体性房屋建筑震害预测开始的。尹之潜教授在国内较早开展了地震易损性和震害预测方面的研究工作,通过大量的震害调查数据和试验数据,建立了结构破坏状态与超越强度倍率和延伸率的关系,并针对砖砌体房屋、厂房的排架结构以及多层钢筋混凝土结构进行了系统的地震易损性研究工作,形成了关于结构易损性、地震危险性和地震损失估计的完整的理论。

杨玉成等人早在 20世纪 80年代初期就对多层房屋的易损性以及其震害预测做过较为系统的研究,在 20世纪 90年代初期通过和美国斯坦福大学 Blume地震工程中心的合作,利用三年多的时间开发了关于多层砌体房震害预测的专家系统 PDSMSMB-1。

高小旺、钟益树等人研究了底层全框架砖房以及钢筋混凝土框架房屋的震害预测问题。当中虽然没有明确提出易损性的概念,但是他们已经开始计算在不同地震烈度下结构失效的概率问题。

近年来,国内学者将地震易损性的研究重点放在了具体单体建筑的地震易损性分析上。张令心等人采用拉丁超立方体抽样技术,利用多自由度滞变体系的时程分析方法,对多层住宅砖房的地震易损性进行了研究,分析中考虑了地震荷载,结构反应和结构承载力的不确定性。于德湖和王焕定对配筋砌体结构的地震易损性进行了初步的研究。

成小平、胡聿贤、帅向华提出了采用神经网络模型分析结构的易损性。神经网络模型输入为反映结构抗震性能的参数,如含墙率、砂浆强度、楼层参数等,输出为指定烈度下的破坏状况的概率分布。该模型综合了理论计算法、专家系统法、综合评判法、指标判别方法的特点,是一种综合的结构易损性分析方法。清华大学的刘晶波教授与美国的黄洪谋教授合作开展了钢筋混凝土桥梁结构的地震易损性研究。张海燕以位移为性能指标,提出了钢筋混凝土梁式桥地震易损性的简化分析方法。楼思展等人采用商业化软件SAP2000,对上海浦东某医院的钢筋混凝土框架结构进行了非线性动力时程分析,采用延性破坏指标和强度破坏指标,绘制了不同地震烈度下建筑物的易损性曲线。乔亚玲等人开发了建筑物易损性分析计算系统。郭小东等人对城市抗震防灾规划中建筑物易损性评价方法进行了对比研究。姜淑珍和柳春光对城市交通系统的地震易损性进行了分析。陶正如和陶夏新结合性能设计思想,以地震动参数作为输入,研究了根据地震易损性矩阵进行参数反演建立地震易损性曲线的方法。

吕大刚等人将可靠度引入了结构易损性分析中,并以钢框架结构做为分析模型,做了基于可靠度的整体和局部易损性的分析,同时还将易损性分析置于风险分析的框架下,考虑了易损性分析中包含的随机性信息。

2 结构地震易损性分析方法

为了进行地震损失估计,已经提出了许多建筑物易损性估计方法。这些方法针对不同的对象、利用不同的资料或从不同的角度对建筑物抗震性能进行估计。

2.1 专家判断的方法

专家判断的易损性估计法是结构易损性分析的重要方式。它是根据建筑物设计图纸、场地条件以及现场调查建筑物取得的资料,对建筑物的地震结构易损性进行经验估计。该类方法的特点是简单易行,但对人员的专业知识要求较高,要求调查人员不仅要熟悉抗震设计规范,而且还要有丰富的地震现场考察经验。只有这样的人材才能辨别出影响建筑物抗震性能的主要因素,并在建筑物地震易损性估计时进行适当的加权处理。应该指出的是,使用这种经验方法进行建筑物抗震性能估计也存在一些问题。该途径主要依赖于专家的判断,任何专家的经验和知识都有局限性和目前认识的不完备性,因此,采用这一途径不同的专家所给出结果将存在差异,有时相差很大。2.2 经验统计的方法

震害经验统计方法是估计结构易损性的一种常用方法。许多经验统计的方法是基于对地震震害经验进行统计开展的。经验公式法是根据震害资料统计回归给出的关系进行地震易损性估计。回归公式的形式是根据理论确定的,而其参数是根据历史震害经验确定的。该方法的优点是反映了地震破坏的实际情况,包括建筑设计建造类型、建筑年代、建筑物的改造、维护情形及其现状等因素。但从严格的意义上讲,采用统计方法只能给出地震时建筑物破坏率的均值和方差,故该统计方法只能用于震害经验丰富的建筑物的易损性估计,不能用于震害经验缺乏或有限的建筑类型的地震易损性估计。目前积累的地震震害经验虽多,但严格地讲,可用于统计的数量还是极其有限。

2.3 分析地震烈度表结构的易损性估计方法

使用地震烈度表估计某些类型建筑物的易损性也是结构易损性分析的主要途径之一。地震烈度表是衡量地震时一定地点地震动强烈程度的尺度,通常以人的感觉、器物的反应、建筑物的破坏和地面破坏等现象来描述。烈度表对房屋进行了分类,对破坏程度也进行了分等级,也对在工程上6度到 9度之间不同类型建筑物各种破坏状态出现的概率规定了具体的数量范围。即地震烈度表包含了这些类型建筑物在不同烈度下出现不同破坏程度的地震易损性,故使用地震烈度表可以粗略地估计某些类型建筑的易损性。

2.4 简化结构动力分析方法

简化结构动力分析的途径也是建筑物地震易损性估计使用的方法。该方法充分利用简化结构动力分析的优点,可以将结构的地震反应同结构反应的允许值进行比较,把结构破坏同工程参数及设计标准联系起来,尽量利用试验结果和地震震害的统计资料,对建筑物的抗震性能进行评价。该方法特别适合于没有地震震害资料或地震震害资料有限的经正规抗震设计的建筑物的易损性估计。

采用结构动力分析进行结构抗震性能估计,首先应建立结构的力学模型,将结构进行简化,用简化的理想模型研究多层建筑的地震反应;其次,建立理想化多层建筑模型的运动方程;第三,选择合适的地震动输入;第四,采用适当的方式求解运动方程,确定结构的地震反应;第五,依据地震反应和结构状态之间的关系,确定不同地震动下建筑物处于不同状态的条件概率。

2.5 依据抗震设计规范的建筑物抗震性能评价方法

依据建筑物抗震设计规范对建筑物抗震性能进行评价也是结构易损性估计的一种重要途径。因为建筑物抗震设计是依据现有的科学水平和经济条件制定的,规范对抗震设防原则、设计目标、地震作用,建筑物的平面和立面布置,抗震结构体系,非结构构件,材料和施工都作了明确规定。因此,通过比较结构的承载能力以及地震作用可以估计建筑物的易损性。

3 存在的问题及发展方向

利用经验模型进行结构易损性分析在很大程度上不得不依赖于对以往震害的理解和应用,震害经验易损性分析法仍然具有不可替代的作用。当然,震害经验易损性估计方法亦有弱点,其一是资料的馈乏和局限性,其二是震害资料丰富的结构往往未经正规抗震设计。故这一方法目前主要用于震害经验较多但未经正规设计建筑物的易损性估计中,很少用于经正规设计但震害经验有限(或缺乏)的建筑物易损性估计中。建立于完整理论分析基础上的易损性分析方法还有待于发展。

理论计算的易损性分析方法可以估计经正规设计但震害经验有限(或缺乏)的建筑物易损性。该方法可以将结构的地震反应同结构反应的允许值进行比较,把结构破坏同工程参数及设计标准联系起来,尽量利用试验结果和地震震害的统计资料,对建筑物的抗震性能进行评价。

因此,发展一种既包括震害经验又包含理论分析的综合易损性分析方法是必要的。应该充分利用已有的震害资料和试验结果,尽可能将影响结构破坏的主要因素考虑在内,采用理论分析的方法、经验分析的方法或两者结合的方式,估计建筑物的地震易损性;将能收集到的结构资料按对易损性最终结果的精度和可靠性贡献的大小进行排序,优先考虑对精度和可靠性贡献大的因素。在满足精度和可靠性的前提下,尽量使用影响较大的主要信息。当没有什么资料可供使用时,也应该依据专家的判断,或利用地震烈度表粗略地估计某些类型建筑物的易损性;对缺乏震害经验的经正规设计的工程结构,使用理论分析的方法估计这类结构的地震易损性。也就是说,根据所能提供承灾体资料的详细程度及其易损性估计精度的要求,以不同层次的方式分别估计结构的易损性。

总之,应该发展一种能将理论计算的易损性分析和观测资料的易损性分析方法的优点结合在一起的综合方法,对建筑物结构的地震易损性进行估计,以满足不同精度不同层次的要求;应研究以地震烈度、地震动峰值加速度及其反应谱等地震动参数作为地震动输入的结构易损性分析方法,将使结构易损性分析、地震破坏和损失预测更加完善。

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