PGA调整峰值,IDA分析调整Sa(T,ξ)反应谱

简介: 地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
  • 软件复制到浏览器下载:https://wwb.lanzouw.com/b02cila0j
    密码:cv10
  • 首先明确是根据峰值加速度PGA来调幅,还是根据IDA分析中的第一周期加速度谱值Sa(T,ξ)来调幅,下拉确定调幅方式。
  • 若根据峰值加速度PGA来调幅,先按规范要求填写目标峰值,若想将地震波的峰值调整到0.1g,则先填写目标峰值为0.1g,再点击“导入原始的地震波”。
  • image.gif 编辑
  • 导入地震波后,同样可下拉选择“Record”查看不同波形,在“Record list”中查看地震波的PGA、PGV、PGD等信息。
  • 点击“导出处理后的地震波”,则峰值调整后的地震波会保存在原始地震波的文件夹中,文件名前会加“TF_”标注以示区分,如下:
  • image.gif 编辑
  • 若根据IDA分析中的第一周期加速度谱值Sa(T,ξ)来调幅,先填写周期T1值,再填写ξ值,默认0.05,最后填写周期T1处谱值Sa(T, ξ)要调整到的峰值,再点击“导入原始的地震波”。其余操作与PGA调幅方法相同。
  • PGA调幅是对地震波时程数据进行调幅,Sa(T, ξ)是对地震波加速度反应谱进行调幅,可以证明的是,Sa(0,ξ)对应的数值就是PGA的值。因此在Sa(T, ξ)调幅时,若把周期T值取为0,其实与PGA调幅相同。
  • 峰值调整功能完成
相关文章
|
机器学习/深度学习 传感器 前端开发
Bootstrap区间预测 | Matlab Bootstrap区间预测 为您的点预测提供置信区间
Bootstrap区间预测 | Matlab Bootstrap区间预测 为您的点预测提供置信区间
|
搜索推荐 Java 数据库
基于SpringBoot校园二手书交易管理系统
基于SpringBoot校园二手书交易管理系统
overleaf 插入图片,引用图片,图标标题Fig与文章引用Figure不一致解决
overleaf 插入图片,引用图片,图标标题Fig与文章引用Figure不一致解决
8927 0
|
Java C++ Python
快讯:LeetCode中国正式上线《剑指Offer》题目,刷题真方便了!
近日,LeetCode中国[1]上线了一个全新的分类模块 LCOF “剑指 Offer[2]”。
7874 0
快讯:LeetCode中国正式上线《剑指Offer》题目,刷题真方便了!
|
4月前
|
搜索推荐 Java 定位技术
Java实现利用GeoLite2-City.mmdb根据IP定位城市的方法
在城市,国家,地区等地理位置数据获取之后,你可以依指定的业务需求,来进行进一步的数据处理。例如,你可以设计一个应用,根据用户的 IP 地址来个性化地展示内容,或者用于分析网络请求的来源等。
762 20
|
10月前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
大数据中缺失值处理
【10月更文挑战第20天】
687 4
|
数据安全/隐私保护 Perl
批量计算地震波PGA/PGV/PGD、PSA/PSV/PSD、特征周期、卓越频率、Arias强度、特征强度、能量密度、Housner强度等30+参数
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
9月前
|
机器学习/深度学习 文字识别 自然语言处理
医疗行业化验单智能识别技术探讨:OCR与表格识别的应用
本文探讨了OCR与表格识别技术在医疗化验单处理中的应用,通过自动化数据提取和录入,显著提高了效率和准确性,降低了人工劳动强度和错误率。技术实现包括图像预处理、文字识别和表格解析等核心算法的优化,支持与医院信息管理系统集成,未来将向跨模态数据融合、多语言适配及数据安全方向发展。
927 9
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据建模
计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践
计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践
189 0
|
开发者 Python
.py 和 .pyc 文件有什么区别?
【8月更文挑战第29天】
1579 1