排序方式: 共有57条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
古木建筑具有极高的价值,科学认识其损伤现状,并对损伤进行直观表达与信息 自动集成,有利于更好地进行文化传承。尽管建筑遗产信息模型(HBIM)技术具有模型与信息高 度关联的特点,可将信息整合至模型中,与古建筑信息表达集成需求高度契合,但在应用方面 仍存在部分难题,如损伤模型表达精细度划分,损伤信息量庞大难以快速集成。本文以古木建 筑裂缝损伤为例,首先建议了裂缝模型多细节层次(LoD)表达标准;然后分析了 HBIM 的信息 集成方式,其在 Revit 软件中以电子列表方式管理构件信息;为解决信息量大的难题,对软件 进行二次开发编写外部命令,加载成为外部应用实现信息自动集成更新;最后以一古木建筑 HBIM 模型进行方法验证,4 s 内完成了 64 根柱子的信息自动化集成。表明了裂缝多 LoD 表达 方法与信息自动集成算法的高效性与可靠性,可为历史建筑信息的表达、集成与管理提供方法 借鉴。 相似文献
2.
今年迎峰度冬期间,黑龙江最大用电负荷预计达1815万千瓦,同比增长5.5%。黑龙江各地每年供暖期长达6~8个月,采暖用电需求大幅提升。国网黑龙江省电力有限公司提前部署迎峰度冬保暖保供各项举措,筑牢体制机制保障、火电机组管理、电网资源配置、电网安全运行、突发应急保障、需求侧管理“六道防线”,扎实做好迎峰度冬期间电力保供工作,全力满足人民群众生活用电需要。 相似文献
3.
4.
5.
数值模拟是研究超高层建筑地震灾变行为的重要手段。地震作用下,剪力墙作为超高层结构的重要抗侧力构件往往呈现出复杂的受力状态,甚至因结构倒塌而产生大变形破坏,因此有必要开发一个能准确考虑大变形的剪力墙单元。该文基于广义协调元理论和更新Lagrangian列式,提出了一种高性能四边形平板壳单元及其几何非线性列式,并将该模型集成于开源有限元程序OpenSees中,以经典算例验证了该单元的性能和应用于大变形计算的可靠性。通过将该单元与分层壳截面结合,该文对多种类型的剪力墙构件进行了模拟,并将模拟结果与试验结果进行对比,验证了该单元能较好的模拟剪力墙的复杂受力特性,且能有效模拟钢筋混凝土构件倒塌的关键特性,为进一步开展基于OpenSees的超高层结构地震灾变行为研究提供参考。 相似文献
6.
为研究带窗洞的预制装配式混凝土剪力墙中窗下墙对结构抗震性能的影响,该文对两个带不同高度窗下墙的两层预制剪力墙试件进行了低周反复荷载试验。在此基础上,提出了带窗下墙预制剪力墙结构的精细有限元数值模拟方法,结合试验结果分析揭示了窗下墙对带开洞预制剪力墙抗震性能的影响。试验和数值模拟分析结果表明,两试件在初始受力阶段,窗下墙与下层连梁作为一根整体连梁共同工作,此后二者逐渐脱开,形成两根并列布置的双连梁;两试件的破坏形态均为墙肢根部和双连梁两端形成塑性铰,最终塑性铰区混凝土被压碎;窗下墙较高的试件W-2承载力和初始刚度均大于W-1,延性和耗能能力则小于W-1;预制剪力墙构件中的窗下墙可显著提高该类构件的刚度、承载力和耗能能力,对带窗下墙的预制剪力墙结构进行抗震设计时应对窗下墙予以考虑。 相似文献
7.
近年来,区域建筑地震韧性提升已逐渐成为国际防震减灾领域的研究热点。该文以典型区域建筑RC框架结构为例,综合考虑区域计算效率和精度,以关键设计指标把握能力、关键结构响应预测能力和韧性水准评价结果为核心目标,研究了适用于该类结构隔震韧性提升的简化模型。基于基本案例,首先评价了广泛使用的基于剪切梁的组合简化模型的精度,结果表明:该模型无法把握关键设计指标底部剪力比,更重要的是无法预测影响韧性水准的关键结构响应最大楼面绝对加速度。鉴于此,该文建议了一种基于铁木辛柯梁的组合简化模型,可准确把握上述关键设计指标和结构响应。以一栋既有RC框架结构为例,实现了基于该简化模型的隔震韧性提升,并用于指导该结构的隔震韧性提升实际工程设计,结果表明:该模型可较好把握关键设计指标和预测关键结构响应,且韧性评价结果与精细模型评价结果相对误差小于4.5%,而基于剪切梁的组合简化模型预测的修复费用和工时误差分别高达177%和31.5%,表明该文建议的简化模型可服务于区域RC框架结构的隔震韧性提升。 相似文献
8.
9.
10.
摘 要:古木建筑关键构件的尺寸信息是其安全性能评估与提升、历史文化传承的重要基 础,然而该信息的提取尚缺乏高效、高精度的方法。三维激光扫描的精细测绘技术为该问题的 解决提供了科学手段,但点云数据体量庞大,无法直接获取尺寸信息。针对尺寸信息的多细节 层级(LoD)特性,提出了多 LoD 模型标准,建议了相应的显著几何特征参数。结合高保真点云 数据,系统地提出了一套基于点云数据的关键构件多 LoD 尺寸信息自动化提取方法,可准确、 高效地提取多 LoD 尺寸信息。对典型关键构件进行了多 LoD 尺寸信息提取,该方法可在 7 min 内完成百万级点云数据的信息提取,且尺寸相对误差不超过 2%,绝对误差绝大部分小于 0.5 mm,验证了该方法的高效性和可靠性。 相似文献