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为改进目前抗震设计加速度反应谱的精度和统计特征在不同周期段有所差异以及由此合成的地震动的低阶谱在频谱特性方面不够真实等问题,基于相对位移反应谱线性模型及其与高阶谱的关系,提出采用唯一函数形式表示的统一光滑加速度反应谱,在此基础上提出兼顾位移谱特性的人工地震动合成方法.数据分析结果表明统一光滑谱具有形式简单、各周期段精度均较高等优点,由此生成地震动信号能够更综合准确地满足加速度谱、速度谱和位移谱的频谱特性需求,精度较高.统一光滑反应谱在函数形式、多阶谱、弹塑性谱精度及多维性等方面具备统一性,可以应用于结构抗震分析及地震动合成. 相似文献
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地震动具有显著的时域和频域非平稳性,传统的均匀调制地震动模型不能充分表征时频两域的非平稳性,并影响结构随机振动分析的精准度。为了克服上述不足,建立由多峰平滑包络和非平稳噪声信号点乘而成的非均匀调制地震动模型,该模型能够在时域上充分反映地震动的波动和衰减特性,同时其频谱特征也与真实信号相接近。在此基础上,建立同时以时间和频率为变量的非平稳地震动演变谱随机模型。分析结果表明,以上两种模型在时域和频域的合成精度上均优于均匀调制模型。针对以上地震动随机模型的形式和特点,对传统结构随机振动响应求解方法进行改进。通过算例证明,按照均匀调制模型计算结构随机响应不能充分获得结构时频域的非平稳特性且结果偏于不安全,而利用两种改进模型可以获得更精确的结构响应概率特征和更细致的非平稳性演变过程。 相似文献
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加加速度是加速度关于时间的变化率,反映了结构受力变化情况。地震动加加速度及其反应谱的研究可以加强人们对地震动非平稳性的认识。阐述了加加速度的力学意义及研究价值,探讨了计算加加速度的动力学方法并对其优缺点进行了比较。建立了地震动下弹性及弹塑性加加速度反应谱的求解方法。根据场地类型、放大系数、延性系数及折减系数等影响因素对加加速度反应谱的特性进行了研究,并提出了冲击折减系数的概念。结果表明加加速度对中短周期的建筑结构作用较明显,适当提高延性将有效降低加加速度造成的冲击效应。冲击折减系数随着结构周期增大明显增大,加加速度对于长周期结构的影响一般可以忽略。 相似文献
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针对小波智能方法的特点并运用图论理论,将空间结构或其一部分抽象为有向图。根据各杆件的连接关系确定距离矩阵,并运用Floyd算法,综合考虑结构模态动能和模态应变能等参数,提出了一种新的传感器优化布置方法。应用该法对一个单层网壳进行了传感器优化布置,通过数值模拟对节点上的加速度传感器信号进行特征提取,并运用支持向量机进行了损伤识别,通过对比分析,验证了所提出的传感器优化布置方法和小波智能方法的实用性和有效性。 相似文献
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为了提高多传感器下损伤识别结果的精度,提出了结构整体支持向量机损伤诊断矩阵、损伤自信息和损伤信息熵的概念.将结构划分为多个子结构后,针对各个子结构分别进行样本采集训练并建立结构整体支持向量机损伤诊断矩阵,同时利用信息熵实现了特征层融合.基于模糊集理论、物元理论和模糊神经网络,研究了3种结构损伤信息决策层融合和评估的方法.对一个空间结构算例的损伤信息进行了多层次融合,结果表明:所提出的特征层融合方法及3种决策层信息融合方法准确有效. 相似文献
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空间结构模态局部化和跃迁现象及分析对空间结构模态局部化和跃迁现象进行了研究.通过某空间结构平面子结构的模态分析算例,证明了模态局部化和跃迁现象的存在.利用矩阵摄动理论揭示了2种现象的发生机理,得到空间结构模态局部化和跃迁现象发生的内因是结构自振频率的密集分布,外因是结构物理参数的微小变化.并阐述了2种现象对空间结构抗震计算和损伤识别的重要影响.指出忽略模态局部化现象进行的网壳结构抗震计算可能是偏于不安全的,掌握并利用好模态局部化和蹶迁现象,可能成为解决网壳结构损伤识别问题的一条有效途径。 相似文献
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为研究多跨体外预应力连续梁动力特性解析表达,基于Bernoulli-Euler梁理论建立任意预应力筋布置形式的连续梁分析模型。在Ayaho Miyamoto研究基础上,建立预应力变化量与位移函数关系,将连续梁视为满足弯矩、转角条件的多个单跨梁,采用分段联立方法建立多跨体外预应力连续梁振动方程组,获得频率方程解析解。以两、三跨体外预应力连续梁为例,通过求解频率方程获得自振频率,与有限元及试验比较表明结果吻合较好。用该方法可较准确求得多跨体外预应力连续梁自振频率、振型等动力参数。 相似文献
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对单榀张弦梁的索力损失和腹杆损伤进行了试验研究.对拉索加载不同程度的预应力来模拟索的预应力损失,利用环境脉动和冲击激励,通过采用Fourier变换或小波变换求得索的频率来计算施加在索上的预应力值.试验结果表明,该方法可以有效地监测索预应力.对张弦梁的上部腹杆进行了环境脉动下的损伤试验,对不同的杆件沿径向进行相应程度的截面切割用以模拟不同程度的损伤状态.对加速度样本进行小波包分解得到特征向量,利用支持向量机对特征向量进行损伤分类,验证了支持向量机方法用于损失识别的有效性.当支持向量机和主成分分析结合后,试验的损伤识别效果有明显的提高. 相似文献