EVALUATION METHOD OF PROBABILITY-CONSISTENT SCENARIO EARTHQUAKE
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,324
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SEE05_366
تاریخ نمایه سازی: 25 شهریور 1385
چکیده مقاله:
The conventional probability seismic hazard analysis method suggested by Cornell (1968) is useful to estimation of ground motion intensity for seismic design, but there are no seismic backgrounds, such as magnitude, epicenter and orientation, for the intensity. Another method, which is also often used for seismic design, is that the ground motions are simulated for a given scenario earthquake and a epicentral distance, but this method is deterministic method and the estimated motions are also deterministic rather than probabilistic. Luo presented the definition of probability-consistent scenario earthquake (PCSE) in 2000. In this paper we present two evaluation methods of the magnitude, epicentral distance and orientation of PCSE. One is trial-error method and another is net-scan method. As an example of application, corresponding to 3% probability of exceedance, the magnitude of PCSE near Shanghai area is calculated. The results show that the two methods are uniform. And the net-scan method is easily to manage by engineers. At last, as an application of PCES, the observed small earthquake record is used as
empirical Green’s function to synthesize ground motions of the estimated PCSE. The peak value of synthetic acceleration is consistent with the result analyzed by probability seismic hazard analysis method.
نویسندگان
Qifeng LUO
Professor, Shanghai Institution of Disaster Prevention and Relief, Tongji University, Siping Rd ۱۲۳۹, Shanghai ۲۰۰۰۹۲, China
Zhaotong WAN
Assistant professor, Library, Tongji University, Siping Rd ۱۲۳۹, Shanghai ۲۰۰۰۹۲, China
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :