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摘要：钢筋混凝土剪切壁是支撑侧载荷的最重要的建筑结构组件之一。尽管具有重要意义，但剪切壁的安全边缘不足，通过地球后侦察和当前的实验研究已经揭示了剪切壁的安全边缘。当前的剪力壁不能以基于力学和经验数据的模型而迅速确定其故障模式。为了确定剪切墙如何根据几何配置，材料质量和增强细节而失败，本研究使用机器学习（ML），该机器学习（ML）最近取得了一些进步。由395个实验带来了不同几何配置的剪切壁，构成了研究的详尽数据库。在这项研究中，最佳预测方法是通过评估八种机器学习方法来确定的，其中包括K最近的邻居（KNN），幼稚的贝叶斯，随机森林，XG增强，决策树，Ada Boost，Cat Boost和LightGBM。详尽的检查导致了这项研究中随机基于森林的ML方法的提议。在确定剪切壁如何破裂时，建议的方法准确87％。根据研究，纵横比，边界元素加固指数以及厚度厚度的壁比是剪切壁故障的关键因素。最后，这项研究提供了一种由数据驱动的分类方法，该方法是开源的，可以被全球设计公司使用。提供新见解的其他实验数据可能很容易包含在建议的方法中。
使用机器学习对结构进行数据驱动的地震分析
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