子结构拟动力试验的CD-Wilson θ法研究

子结构拟动力试验中的组合数值积分方法具有显式数值积分方法无需迭代和隐式数值积分方法无条件稳定的优点。为解决CD-Newmark方法存在上限频率取值较大导致时间步长变小的问题,将显式的中心差分法和隐式的Wilson-θ法进行组合,形成CD-Wilson θ法。经计算和对Wilson-θ法做出一定修正后,得出该组合数值积分方法的稳定性和精度条件。通过Matlab软件编程,提出了CD-Wilson θ法稳定性的参数取值范围,并用算例做出对比验证。结果表明这种组合数值积分方法不仅稳定性和精度性好,而且比CD-Newmark法的时间步长范围更大。     

子结构拟动力试验方法在老旧住宅外套式加固改造工程中的应用

以北京前三门地区加固改造项目为工程背景,对子结构拟动力试验方法进行应用研究。介绍了用于拟动力试验的数值积分法(OS算法)及其在拟动力试验中的实现,开发了基于MTS电液伺服加载系统的结构拟动力试验软件TOHTP,针对采用外套式加固后的老旧住宅的1/2缩尺模型进行了子结构拟动力试验研究。研究结果表明:OS算法是对于大多数结构为无条件稳定的数值积分算法,适用于子结构拟动力试验;拟动力试验软件TOHTP正确实现了OS算法,对于建筑结构的拟动力试验方便有效;拟动力试验结果验证了加固后的老旧住宅能够满足现行规范的抗震性能要求。     

子结构拟动力试验方法在老旧住宅外套式加固改造工程中的应用

以北京前三门地区加固改造项目为工程背景，对子结构拟动力试验方法进行应用研究。介绍了用于拟动力试验的数值积分法（OS算法）及其在拟动力试验中的实现,开发了基于MTS电液伺服加载系统的结构拟动力试验软件TOHTP,针对采用外套式加固后的老旧住宅的1/2缩尺模型进行了子结构拟动力试验研究。研究结果表明： OS算法是对于大多数结构为无条件稳定的数值积分算法，适用于子结构拟动力试验；拟动力试验软件TOHTP正确实现了OS算法，对于建筑结构的拟动力试验方便有效；拟动力试验结果验证了加固后的老旧住宅能够满足现行规范的抗震性能要求。     

采用隐式积分方法和子结构技术的拟动力实验

在拟动力实验中采用无条件稳定的数值积分方法α方法,同时采用子结构技术:(1)解决了刚度大、自由度多的结构进行拟动力实验时数值积分方法的稳定性问题;(2)解决了实验设施规模对大型结构进行实验的限制.文中以三层结构模型为例进行了实验,采用了无条件稳定的隐式α方法和条件稳定的显式预测校正Newmark法(PCM-Newmark).实验结果表明,隐式α-方法的拟动力实验在精度上明显优于显式方法.另外,在实验控制软件中采用数值迭代逼近方法,对现有的实验设备不需要附加任何特殊的要求.     

非迭代式分布式混合试验方法研究

提出了一种基于模型的预测-修正算法(M-PC)用于子结构混合试验。M-PC在预测时采用静力凝聚得到的边界刚度矩阵求解动力方程以得到预测位移,解决了传统差分方程无法预测静力边界位移的困难。M-PC是一种非迭代式的算法,效率较高。首先介绍了M-PC积分算法的基本公式和进行子结构混合试验的具体步骤,然后通过门式框架的子结构数值试验和物理试验对M-PC算法进行验证。结果表明,M-PC算法有效地预测静力边界位移,结构整体响应合理,正确地模拟了各子结构的非线性行为。     

无剪刀撑框架式支撑结构稳定性计算方法研究

通过大量考虑初始缺陷的非线性有限元分析,定量研究了一系列构造参数对无剪刀撑框架式支撑结构稳定承载力的影响。结合《建筑施工临时支撑结构技术规范》JGJ300—2013的编制工作,提出了无剪刀撑框架式支撑结构稳定承载力的实用计算方法,给出了由无量纲参数K,α,nz计算无剪刀撑框架式支撑结构计算长度系数的表格。进一步研究了侧向约束对无剪刀撑框架式支撑结构稳定承载力的影响,提出了侧向约束影响系数,给出了一定搭设条件下的系数取值。     

基于修正四次样条插值法的结构动力学显式算法

基于修正的四次样条插值算法,结合CR法的位移和速度递推式,设计了一种无条件稳定的显式新算法,新算法无超调,零振幅衰减率。精度分析表明,新算法具有二阶精度,参数α=1/2时可满足三阶精度。新算法周期延长率由调节系数X控制,X在1.0～1.2周期延长率最小。稳定性分析表明,新算法对线性系统和非线性刚度软化系统是无条件稳定的,对非线性刚度硬化系统为条件稳定,且稳定界限随系数X的增加而增大。算例分析位移时程结果验证了新算法的精度和稳定性,与理论分析结果一致。     

膜型网壳结构巨型网格结构的整体与局部稳定性研究

针对子结构为单层膜型网壳的圆柱面交叉立体桁架系巨型网格结构 ,分析了结构的构成、形体参数 ,建立了几何非线性力学模型 ,编制了相应的稳定分析程序。着重研究了整个结构的稳定性能、失稳形式 (局部失稳与整体失稳 )、局部失稳与整体失稳模态等 ,就不同的失稳形式进行了一系列的参数分析 ,研究了各参数对结构的失稳形式及极限载荷的影响 ,找出了不同跨度结构在整体与局部失稳临界状态某些参数的取值规律     

岩体结构面抗剪强度参数取值方法综述

在查阅文献资料的基础上,对试验法、公式法、经验法和反算法四种岩体结构面抗剪强度参数取值的方法进行了综述,分析了各种方法的适用性,为岩体结构面抗剪强度参数的合理取值提供了依据。     

结构抗震混合试验技术初探

基于子结构模态综合法对结构抗震混合试验技术进行了初步研究,提出了将整体结构划分为试验子结构和计算子结构,采用对接加载主模态修正方法对试验子结构进行质量矩阵和刚度矩阵局部修正,并给出了连接边界的加载模式。     

结构在多维多点地震输入下的拟动力实验方法

将拟动力实验方法和子结构技术应用于多维多点地震输入下的结构响应研究,解决了结构在多维多点地震输入下的实验问题,为结构在多维多点地震输入下的研究提供了新的方法,也拓广了拟动力实验方法的应用范围。针对框架结构在两点地震波输入的情形,文中给出了相应的拟动力实验数值积分方法,并对所提出的方法进行了实验验证。     

饱和土动力问题求解的隐-隐格式交替解法

研究饱和土受地震这样的非高频动力荷载作用时,采用固相位移和孔压为基本未知量的u-p形式的方程相对比较简单.对这一方程的求解采用无条件稳定的隐-隐式交替解法有很多的优点.在Zienkiewicz提出的无条件稳定的隐-隐格式高效算法的基础上,结合Bazzi等提出的ρ-方法,建立了一种新的无条件稳定的隐-隐格式交替解法.文章详细地证明了这种方法的无条件稳定性,并将其应用于求解饱和一维土柱模型.数值算例表明,此方法能更有效地减少位移和孔压时程曲线的振荡.     

移动车辆荷载过桥耦合振动精细积分算法

根据模态综合叠加技术的优势,提出基于精细积分算法（PIM）的车桥耦合振动模型新算法。考虑积分步长内荷载协调分解,通过插值函数将移动车辆荷载等效到单元节点,利用科茨积分格式求解Duhamel非齐次项荷载。以移动常量力作用于简支梁桥为例,将解析解和多种迭代格式数值解进行对比,校验精细积分法结合科茨积分格式求解车桥耦合振动模型算法的准确性。以移动弹簧质量车模型作用于简支梁桥为例,分析积分步长、计算时间对Rung-Kutta法、Newmark-β法及PIM法计算结果的影响。结果表明:基于模态综合叠加法并结合精细积分格式求解车桥耦合振动问题不受积分步长限制,具有快速收敛的优势。     

基于改进GA-SVR算法的隧道工程三维弹塑性模型参数的智能辨识

将支持向量回归（SVR）算法引入岩土工程数值计算模型参数的辨识中可以充分发挥SVR算法的小样本、泛化性好和全局最优化的优点。但现阶段标准的SVR算法只能解决一维输出变量的回归问题，这就使其在反分析领域的应用受到限制。引入一种改进的SVR算法，这种算法通过将多维输出变量回归转化为多层标准一维输出变量回归来解决这个问题，并与十进制编码的遗传算法相结合，形成改进的GA-SVR算法，用遗传算法搜索最优的SVR模型参数以建立最优的待辨识参数与位移之间的非线性映射关系，然后用遗传算法进行待辨识参数的最优辨识。为对比这种改进GA-SVR算法的效果，将遗传算法与BP神经网络相结合，形成GA-BP算法且编制相应的计算程序。将这两种算法运用于同样的隧道工程三维弹塑性模型参数的智能辨识，数值算例表明改进的GA-SVR算法较GA-BP算法可以取得更高的辨识精度和更好的计算效率，可运用于类似岩土工程计算参数的辨识。     

Collapse simulation of reinforced concrete frame structures

Study of collapse‐resisting properties of structures has attracted widespread attention because of frequently occurring earthquakes and extreme events (e.g. blast) around the world. The developments in computational methods have enabled researchers to numerically simulate the collapse of structures under different kinds of loadings and provide reliable assessments of the collapse performance of structures. The dynamic nature of structural collapse requires a direct integration algorithm to solve the equations of motion of the numerical simulation model. A major concern in such simulations is the computational efficiency, which stems from the need to use a small time step size in both implicit algorithm and explicit algorithm. In this paper, modeling techniques to simulate typical failure mechanisms in reinforced concrete frame structures combined with the application of the recently developed explicit, unconditionally stable, parametrically dissipative KR‐α integration method to investigate collapse simulation are presented. A fiber beam‐column element is used to model the frame members, where the material nonlinearities, especially material softening, are simulated by a plastic damage model combined with a failure criterion. Numerical examples are presented to illustrate the proposed collapse simulation technique. The results indicate that the proposed technique provides an accurate result and has exceptional computational efficiency. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

Optimal design of double-layer barrel vaults using genetic and pattern search algorithms and optimized neural network as surrogate model

This paper presents a combined method based on optimized neural networks and optimization algorithms to solve structural optimization problems. The main idea is to utilize an optimized artificial neural network (OANN) as a surrogate model to reduce the number of computations for structural analysis. First, the OANN is trained appropriately. Subsequently, the main optimization problem is solved using the OANN and a population-based algorithm. The algorithms considered in this step are the arithmetic optimization algorithm (AOA) and genetic algorithm (GA). Finally, the abovementioned problem is solved using the optimal point obtained from the previous step and the pattern search (PS) algorithm. To evaluate the performance of the proposed method, two numerical examples are considered. In the first example, the performance of two algorithms, OANN + AOA + PS and OANN + GA + PS, is investigated. Using the GA reduces the elapsed time by approximately 50% compared with using the AOA. Results show that both the OANN + GA + PS and OANN + AOA + PS algorithms perform well in solving structural optimization problems and achieve the same optimal design. However, the OANN + GA + PS algorithm requires significantly fewer function evaluations to achieve the same accuracy as the OANN + AOA + PS algorithm.     

结构动力模型物理参数模态识别方法及应用

在结构振动计算中,很多结构可以简化为竖向悬臂杆,以层间剪切或层间弯剪模型进行时程分析。由于结构物理参数的不确定性及建立模型时所做的假设,理论计算模型和真实计算模型在动态特性上存在差异。鉴于此,提出结构动力模型物理参数的模态识别方法,这种方法利用递归算法对结构进行解耦,只用实测的一个或二个模态数据即可识别结构物理参数。而且,利用这种方法所识别的物理参数考虑了结构各杆件、各楼层之间的动态耦合效应及轴向、剪切等各种变形的影响,使简化模型更接近原始模型,从而提高了动力反应的计算精度。将该方法与结构地震损伤状态参数的计算方法相结合,可以进行结构地震损伤识别及倒坍预报分析。具体工程应用实例的计算结果表明,它对结构物理参数估计及损伤识别不失为一种有效的方法。     

大跨度连体高层结构时域子结构振动控制研究

通过在子结构中设定控制目标,通过引入大质量法在时域提出了子结构LQR控制算法。数值模拟在一大跨度的连体高层结构中进行,控制效果的对比表明,提出的子结构控制算法可以达到与传统控制算法相当的控制效果,同时相较传统算法,时域中的子结构LQR控制算法其需要的反馈信息传感器个数和控制方程维数都将大大减小,从而可以在很大程度上提高计算效率和实时控制效果。     

Algorithms for bottom-up maintenance optimisation for heterogeneous infrastructure systems

This paper presents a methodology for maintenance optimisation for heterogeneous infrastructure systems, i.e., systems composed of multiple facilities with different characteristics such as environments, materials, and deterioration processes. We present a bottom-up approach: facility-level optimal maintenance policies are first found; these policies are then combined with budget constraints in the system-level optimisation. In the first step, optimal and near-optimal maintenance policies for each facility are found and used as inputs for the system-level optimisation. In the second step, the problem is formulated as a constrained combinatorial optimisation problem, where the best combination of facility-level optimal and near-optimal solutions is identified. Two heuristics, pattern search heuristic (PSH) and evolutionary algorithm (EA), are adopted to solve the combinatorial optimisation problem. Their performance is evaluated using a hypothetical system of pavement sections. Comparison result with real optimal solutions for 20 facilities showed that both algorithms give near-optimal solutions (within less than 0.1% difference from the optimal solution) in 978 (PSH) and 966 (EA) cases out of 1000 executions. The EA performs better in terms of processing time than the PSH. Numerical experiments show the potential of the proposed algorithms to solve the maintenance optimisation problem for realistic heterogeneous systems.