本发明涉及建筑结构，具体涉及一种抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法。
背景技术：
1、在核工程项目中，抗震ⅰ类的结构和设备都需要进行抗震分析，通常设备抗震分析方法为：设备作为子结构系统在支撑处和主体结构解耦，设备的抗震输入是设备支撑处主体结构的楼层反应谱，结构计算楼层反应谱时将设备简化为质量加载在结构构件上。
2、在抗震ⅰ类的墙体和楼板均为厚墙厚板结构，可以提供足够的平面内刚度实现和设备的解耦，通过提供楼层反应谱支持设备的抗震计算分析。但是对于支承抗震ⅰ类设备的钢平台，需要采用大截面尺寸构件以实现钢平台与设备的频率关系满足解耦条件，从楼层反应谱的角度决定钢结构截面尺寸的这种方法有可能会造成结构构件的不经济，实际钢结构的应力比较小。
3、公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本公开总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本发明中提供了一种抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，从而有效解决背景技术中所指出的问题。
2、为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
3、一种抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，包括：
4、确定设备的支撑方式，以及用于对所述设备进行支撑的钢平台中各钢结构的连接方式；
5、在模型环境中将所述设备的刚度简化为两部分，分别为平面内的至少一根钢杆单元，用于模拟所述设备在平面内的刚度，以及平面外的至少一根钢杆单元，用于根据设备的质量、质心高度及设备结构频率，模拟所述设备在平面外的抗弯刚度；
6、将所述设备的质量加载在平面外的所述钢杆上，且位于所述设备的质心高度处；
7、在模型环境中建立平面内所述钢杆与所述钢平台的连接方式，完成所述设备与钢平台的耦联；
8、通过耦联模型进行设备支撑钢平台的抗震分析。
9、进一步地，在模型环境中将所述设备的刚度简化为两部分的简化方案确定方法包括：
10、收集不同类型设备的结构信息，至少包括刚度、质量、质心高度；
11、根据所述设备的结构特征，定义设定的输入特征；
12、选择机器学习模型，以建立设备刚度与输入特征之间的关系；
13、将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对选择的模型进行训练，以学习设备刚度的复杂关系，使用测试集评估模型的性能；
14、将训练好的模型集成到设计流程中，以根据设备特征自动确定刚度简化方案。
15、进一步地，所述机器学习模型为循环神经网络模型。
16、进一步地，所述循环神经网络模型包括：
17、输入层，接收并处理输入数据；
18、lstm层，处理序列数据，并捕捉输入之间的时序关系；
19、dense层，将所述lstm层的输出映射到最终的输出空间；
20、输出层，最终将模型的隐藏表示映射到输出空间。
21、进一步地，在所述循环神经网络模型中引入注意力机制，所述注意力机制的工作方法包括：
22、通过计算输入序列中每个时间步的能量值，确定每个时间步的重要性；
23、利用softmax函数将能量值转换为注意力权重，使得注意力权重的总和等于1；
24、将输入序列的每个时间步的特征向量乘以对应的注意力权重，并进行加权求和；
25、将加权求和的结果作为注意力机制的输出，传递给模型的下一层进行进一步处理。
26、进一步地，确定设备的支撑方式，以及用于对所述设备进行支撑的钢平台中各钢结构的连接方式采用多目标优化方法确定，包括：
27、明确定义两个或多个互相矛盾的目标；
28、定义并设置结构构件设计的可调参数；
29、制定约束条件，并执行所述多目标优化算法，得到最终的结构构件设计参数。
30、进一步地，所述多目标优化算法为多目标遗传算法。
31、进一步地，多目标遗传算法的执行过程包括：
32、设置所述多目标遗传算法的参数，包括但不限于种群大小、交叉率、变异率；
33、将目标函数和约束条件转化为适应度函数，所述适应度函数评估各个设计的优劣；
34、随机生成初始种群，作为算法开始迭代的起点，所述初始种群包含潜在的设计解；
35、在迭代过程中，维护pareto最优解集合，并记录已找到的非支配解；
36、设置停止准则，在迭代停止时分析所述pareto最优解集合,并得到最终的构件设计参数。
37、进一步地，所述耦联模型为智能耦联模型，通过自适应控制算法对所述耦联模型的参数进行动态调整，包括：
38、对耦联模型中的参数进行实时监测；
39、利用实时采集的数据与模型预测之间的差异计算误差信号，得到系统当前状态与期望状态之间的偏差；
40、基于所述偏差，根据所述自适应控制算法输出的口令，实施调整所述耦联模型的参数。
41、进一步地，耦联模型通过自适应控制算法进行动态调整，所述自适应控制算法的结构包括：
42、参考模型，预先设定的理想耦联模型，描述了期望的耦联模型的行为；
43、控制器，根据实时监测的所述智能耦联模型的状态和参考模型的期望输出，生成用于调整所述智能耦联模型参数的指令；
44、自适应机构，实时监测系统性能，根据系统反馈信号调整控制器的参数实时调整所述控制器的参数；
45、被控对象，实际的耦联系统，即所述智能耦联模型，接受所述控制器的指令。
46、通过本发明的技术方案，可实现以下技术效果：
47、通过本发明的上述设计方法，可以将设备与钢平台进行耦联分析，从而无需为实现钢平台与设备的解耦分析而采用过大截面尺寸的钢平台构件，在满足工艺需求且不影响设备抗震分析的基础上，降低了钢平台整体用钢量，具有显著的经济效益。
1.一种抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，在模型环境中将所述设备的刚度简化为两部分的简化方案确定方法包括：
3.根据权利要求2所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，所述机器学习模型为循环神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，所述循环神经网络模型包括：
5.根据权利要求4所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，在所述循环神经网络模型中引入注意力机制，所述注意力机制的工作方法包括：
6.根据权利要求1所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，确定设备的支撑方式，以及用于对所述设备进行支撑的钢平台中各钢结构的连接方式采用多目标优化方法确定，包括：
7.根据权利要求6所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于, 所述多目标优化算法为多目标遗传算法。
8.根据权利要求7所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，多目标遗传算法的执行过程包括：
9.根据权利要求1所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，所述耦联模型为智能耦联模型，通过自适应控制算法对所述耦联模型的参数进行动态调整，包括：
10.根据权利要求9所述的抗震ⅰ类设备支撑钢平台抗震设计方法，其特征在于，耦联模型通过自适应控制算法进行动态调整，所述自适应控制算法的结构包括：
