本文研究的储罐指的是圆柱形立式浮顶储液罐,随着石油化工、轻工业和核电的发展,储罐得到了广泛的应用,立式浮放的大型储罐已成为石化工业等领域的重要设施。它通常储存易燃、易爆等液态介质,一旦遭受地震破坏,极易导致严重的次生灾害,给人类生产和生存环境造成严重危害。储罐抗震研究成为各国普遍关注的重要研究课题之一,而神经网络方法的出现以及其在各个领域的成功应用,为储罐的抗震研究开辟了一个新的途径。本文针对8种标准立式浮放圆柱形储罐,进行了建立基于BP神经网络方法储罐地震动响应预测研究工作。主要工作如下:(1)基于对目前国内外的储罐抗震研究现状提出了利用BP神经网络方法对储罐的地震动响应进行预测方面的工作。(2)利用《构筑物抗震设计规范GB 50191-93》中关于立式圆柱形储罐地震动响应计算要求,求得了8种标准浮顶罐在不同储液高度及地震烈度下的基底剪力、基底弯矩和罐壁轴向压应力,作为BP神经网络模型的训练样本数据集。利用MATLAB中神经网络工具箱函数编程,初步建立了基于BP神经网络方法的储罐地震动响应预测模型。利用8组随机选取的一定储液高度及地震烈度下的储罐对模型进行验证时发现,该模型预测1000m3罐、2000m3罐、10000m3罐与50000m3罐地震动响应的预测结果相对误差过大。分析原因,认为主要是训练数据的“边界”效应与储罐径高比因素的影响,通过将以上四种罐的液差调小,再次利用经过补充的样本数据建模,最终修正模型的预测结果相对误差明显减小,最大仅为-5.48%。(3)最后,总结了本文的研究成果,指出了研究过程中发现的问题及改进方法,并建议采用遗传算法与模糊神经网络相结合的方式,对储罐的地震动响应预测作进一步的研究。