Prediction of Seismic Collapse Risk in Steel Moment Framed Structures by Metaheuristic Algorithm

Abstract

Depending on the many aspects of seismic performance evaluation procedures, different collapse performance levels may be obtained. Fragility curves in different limit states are the most important tools for evaluating the performance of structures marred by varying degrees of damage. These curves are also vital in determining the decision making variables as specified by the procedure developed by researchers of Pacific Earthquake Engineering Research Center. These curves play a significant role in the determination and management of consequences of earthquakes. The present thesis is mainly focused on the fragility curve for the sidesway collapse limit state. One important issue in deriving fragility curves is how uncertainties are blended and incorporated into the model under seismic conditions. The fragility curve for sidesway collapse limit state is influenced by different uncertainty sources including, aleatory, epistemic (modelling) and cognitive uncertainties. In this study, incremental dynamic analysis is applied to consider aleatory uncertainty, while strong ground motion selected by K-Means algorithm, which is used for proper selection of record to record uncertainty and reduction of time cost instead of random selection. Analytical equations of Response Surface Method are obtained through incremental dynamic analysis results by Cuckoo algorithm which predicts mean and standard deviation of collapse fragility curve. Takagi-Sugeno-Kang model is used for material quality by response surface coefficient. Finally collapse fragility curves with various sources of uncertainty are derived through large number of material quality values and meta variable inferred by Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model based on response surface method coefficients. On the other hand, the optimized fuzzy method is used to compile the fragility curves by considering epistemic and aleatory uncertainties for the model under collapse conditions at 2% interstory drift ratio and sidesway collapse. In proposed method, model parameters are fuzzy values and the Fuzzy C-means based on particle swarm optimization is used to estimate mean and standard deviation to derive the fragility curve (these two being fuzzy values themselves). The Fuzzy C-means based on particle swarm optimization algorithm is trained using scenarios compiled via the incremental dynamic analysis method. Results obtained from the full Monte Carlo method were used for comparison and verification. According to the comparison of results, it is observed that the proposed method is very efficient and decreasing computational run time compared with the full Monte Carlo method. Keywords: Modelling uncertainty, Cognitive uncertainty, TSK model, Cuckoo algorithm, FCM-PSO.

ÖZ: Performans değerlendirme yöntemlerinin farklılıkları neticesinde elde edilen göçme durumu performans seviyelerinde de farklılıklar olmaktadır. Hasar görebilirlik eğrileri, farklı performans seviyelerinde, yapıların performans seviyelerinin belirlenmesinde önemli bir yöntem olarak kullanılmaktadır. Hasar görebilirlik eğrileri özellikle “Pasifik Deprem Mühendisliği Araştırma Merkesi” çalışmalarında da karar alma mekanizmasının bir parçası olarak hazırlanan raporlarda önemli bir yöntem olarak kullanılmıştır. Bu eğriler deprem öncesi ve sonrası deprem yönetimi çalışmalarında önemli verilerin elde edilmesinde rol oynamıştır. Bu çalışmada özellikle hasar görebilirlik eğrileri, yanal deplasmana bağlı göçme durumu performans seviyesinde, çalışılmıştır. Bununla birlikte hasar görebilirlik eğrilerinin oluşturulmasında yapı modelinin ve deprem tehlikesinin içerdiği belirsizliklerin sonuçlara nasıl entegre edildiği önem kazanmaktadır. Göçme performans seviyesi hasargörebilirlik eğrileri deprem tehlikesine bağlı, modele bağlı ve malzeme ve işcilik kalitesine bağlı belirsizlikler olarak düşünülmelidir. Bu çalışmada, artımsal dinamik analiz yöntemi kayıttan kayıda belirsizliğinin etkisini belirlemek maksadı ile kullanılmış olup özellikle deprem kayıtlarının seçiminde K-ortalamaları algoritması entegre edilmiştir. Böylelikle uygun deprem kayıtlarının seçilmesinde K-ortalamaları algoritması rastgele seçime kıyasla daha etkili bir yöntem olarak sunulmuştur. Tepki Yüzeyi Yöntemi için analitik denklemler artımsal dinamik analiz eğrilerinin Cuckoo algoritması kullanılarak standart sapma ve ortalama değerleri heaplanması ile göçme hasargörebilirlik eğrileri elde edilmiştir. Takagi-Sugeno-Kang bulanık mantık modeli malzeme kalitesine bağlı belirsizliğin entegre edilmesi maksadı ile kullanılmıştır. Bu bağlamda göçme hasargörebilirlik eğrileri birçok belirsizliğin de dikkate alınması ve birçok malzeme ve/veya işcilik kalitesinin Takagi-Sugeno-Kang bulanık mantık modelinin Tepki Yüzeyi Yöntemi ile entegre edilmesi sonucunda elde edilmiştir. Diğer yandan, optimize edilen bulanık mantık yönteminin “deprem tehlikesine bağlı” ve “modellemeye bağlı” belirsizlikleride içerecek şekilde uygulanması ve %2 göreli kat ötelenmesinin göçme sınır değeri olarak belirlenmesi ile hasargörebilirlik eğrileri elde edilmiştir. Önerilen yöntemde, model parametreleri bulanık mantık değerleri olarak elde edilmiş ve FCM-PSO algoritması kullanılarak ortalama ve standart sapma değerleri belirlenerek göçme hasar görebilirlik eğrileri çizilmiştir. FCM-PSO algoritması artımsal dinamik analiz yöntemi ile elde edilen eğriler kullanılarak eğitilmiş ve senaryolar oluşturulmuştur. Tüm sonuçlar tam Monte-Carlo yöntemindeki sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemin, Monte-Carlo yöntemi ile elde edilen sonuçlarla uyumlu olduğu ve daha az bir hesap hacmi gerktirdiği görülmüştür Anahtar Kelimeler: Modelleme belirsizlikleri, Malzeme ve İşcilik belirsizlikleri, TSK modeli, Cuckoo Algoritması, FCM-PSO