After selecting real seismic records it is necessary to scale these records to match the intensity of the earthquake expected for the site. Generally, scaling can be made by ground motions uniform scaling in time domain which is simply scaled up or down the ground motions uniformly to best match in average the target spectrum within a period range of interest. It’s an engineer’s job to find the best scaling factors to best match the target spectrum, which is a complex task, so we employed the Genetic Algorithm GA in finding those scaling factors to achieve the best results. Genetic Algorithms GAs are probably the best-known types of artificial evolution search methods based on natural selection and mechanisms of population genetics. These algorithms are often applied to large, complex problems that are non-linear with multiple local optima. The power of the genetic algorithms is inherent in its capability to adapt. In natural systems, species adapt to the environment through successive interactions and generations subject to the environment. After several consecutive generations, only those species that can adapt well to the environment survive and the rest disappear. In mathematical terms, individuals are analogous to problem variables and environment is the stated problem. The final generation of the variable strings that can adapt to the problem is the solution. In this study, basic methodologies of the GA and the scaling procedures are summarized and the scaling criteria of real time history records to satisfy the Syrian design code are discussed. The traditional time domain scaling procedures and the scaling procedures using GA are used to scale a number of the available real records to match the Syrian design spectra. The resulting time histories of the procedures are investigated and compared in terms of meeting criteria.

بعد اختيار السجلات الزلزالية الحقيقية يجب تقييسها لمطابقة شدة الزلزال المحتملة في الموقع. تجرى عملية التقييس عادة باستخدام التقييس الموحد في مجال الزمن عن طريق تقییس السجلات الزمنية بتكبیرها أو تصغیرها بشكل موحد لتتم مطابقتها بشكل متوسط مع طیف الاستجابة الهدف ضمن المجال المحدد للدور بأفضل ما يمكن. إن عملية إيجاد معاملات التقييس لتأمين المطابقة الأفضل مع الطيف الهدف هي من مهام المهندس، وهي عملية صعبة ومعقدة، لذلك تم استخدام الخوارزميات الجينية إحدى أهم طرائق البحث التطورية الاصطناعية، التي ترتكز على الاختيار الطبيعي وآليات الوراثة. تطبق الخوارزميات لإيجاد حلول للمسائل الكبيرة والمعقدة التي تتصف باللاخطية وبتعدد الحلول الموضعية المثلى. تكمن قوة الخوارزميات في قدرتها على التكييف. حيث تخضع الأصناف الأجناس في الأنظمة الطبيعية إلى البيئة المحيطة وتتفاعل معها، فتنتج هذه الأصناف أجيالاً جديدة أكثر ملاءمة للبيئة، التي تخضع للبيئة بدورها لتنتج عناصر جديدة من جديد لتتابع عملية التطور. وحدها الأفراد التي تكيفت مع البيئة جيداً تبقى أما الباقي فتختفي. وفي التعبير الرياضي تتمثل الأفراد بمتغيرات المسألة وتعتبر البيئة هي المسألة المطروحة. ويعتبر الجيل الأخير للمتغيرات الذي تكيف مع المسألة هو الحل النهائي. تم في هذا البحث تلخيص المنهجيات الخاصة بالخوارزميات الجينية وعمليات التقييس، ومناقشة معايير تقييس السجلات الزمنية الحقيقية. ثم تم تطبيق إجراءات التقييس التقليدية في مجال الزمن وإجراءات التقييس باستخدام الخوارزميات الجينية على عدد من السجلات الحقيقية المتوفرة لمطابقة الطيف التصميمي السوري. وأخيراً تم فحص السجلات الزمنية الناتجة ومقارنتها لتبيان مدى مطابقتها لمتطلبات الكود.