爆炸冲击波作用对建筑物的损坏分析及检测鉴定

以某小区4号住宅楼燃气爆炸影响结构检测鉴定项目为背景,对爆炸事故周边建筑物在受到爆炸瞬间荷载以及爆炸冲击波后的损坏、倒塌等破坏进行了理论研究与工程实践分析,提出了结构检测的方法及评级步骤,以供参考。     

BIM技术在既有砖砌体结构检测鉴定领域的参数化应用

根据我国检测鉴定领域技术特点和实际需要,以砖砌体结构为基础,提出了以BIM技术为核心的技术架构、系统流程。以Revit软件为平台,自主开发了检测鉴定的相关功能和参数信息,形成了一套适用于检测鉴定工作的BIM模型建模方法,研发了BIM检测鉴定数据处理体系,并在实际工程中进行探索。为BIM技术全寿命周期的实现提供技术支持和经验保证。     

某工业厂房主体结构安全性评定探讨

结构的安全性是结构防止破坏倒塌的能力,是结构工程重要的质量指标.老工业基地中的厂房主体结构安全性评价,对于厂房加固改造起到了关键性作用.文中通过对某工业厂房主体结构大量现场勘验、隐患排查及检测数据,结合结构验算,从承载能力、损伤等几方面对该老旧工业厂房的安全性进行了评价与分析,并详细介绍了检测鉴定的流程,为以后类似的老旧工业厂房的检测鉴定提供参考.     

某水泥储罐倒塌后的检测鉴定

以合某筒仓结构水泥储罐倒塌事故为例,通过现场调查、取样与检测,从材料、设计、施工等方面对倒塌事故的原因进行检测鉴定。     

某除尘站倒塌原因分析

根据现场检测结果进行了结构计算、分析,对某钢铁厂除尘站倒塌事故进行了原因分析,进而探讨钢结构倒塌事故的主要因素。通过本工程事故的原因分析,为钢结构的检测鉴定、设计及施工提供参考。     

某砌体结构房屋倒塌原因分析

以某砌体结构房屋倒塌事故为案例,通过全面调查房屋的建造、使用等情况,辅以必要的检测和结构计算,分析了房屋倒塌原因,并为房屋安全管理工作提出针对性建议。     

某门球场钢结构倒塌原因分析及数值模拟

对某钢结构门球场的倒塌原因进行检测鉴定和有限元分析。首先,通过现场检测和调查可知,该结构存在明显的设计和施工缺陷;其次,采用有限元软件LS-DYNA再现了倒塌过程,结果表明:在恒载及突发雪荷载作用下,结构承载能力不足从而引起结构整体倒塌。因此,该结构未进行正规的设计、节点构造等施工质量缺陷是造成结构倒塌的根本原因。     

某钢结构厂房整体倒塌事故的检测鉴定研究

随着建筑工艺的科学发展,我国厂房建筑项目逐渐增多,但也同时出现了多起厂房倒塌事故,给人们生命财产安全造成严重损失。文章以某钢结构厂房整体倒塌事故为例,通过对倒塌事故现场的检测鉴定,并应用PKPM软件进行结构验算等,分析了该钢结构厂房倒塌的原因。     

某仓库南纵墙倒塌原因分析

结合某仓库南纵墙倒塌事故实例,通过对倒塌现场的调查、取样与检测,以及对上部结构及地基基础分析,得出该仓库南纵墙倒塌的具体原因,提出建筑物在建造的过程中应考虑设置多道防线,对存在缺陷的砌体结构房屋应及时进行安全鉴定,以免发生倒塌事故。     

钢框架结构连续倒塌分析评估方法研究

基于GSA规范中的静力线弹性法对5跨6层平面钢框架结构的抗连续倒塌性能进行初步分析评估;根据组件单元法建立考虑节点受力的钢框架模型,分别采用动力非线性法和静力非线性法对结构进行连续倒塌分析。结果表明:静力线弹性法的分析结果偏保守,可用于对结构抗倒塌性能的初步分析评估;静力非线性法和动力非线性法的评估结果一致,可用于对结构抗倒塌性能的进一步精确分析评估,但静力非线性法不能准确反映剩余结构的受力状态。基于三种方法的分析结果和特点,提出钢框架结构连续倒塌分析评估流程。     

某轻钢门式刚架结构事故分析与加固处理

钢结构由于其自身的诸多优点而在工程中得到了广泛的应用.然而,在2008年1月的雪灾中,我国南方大量的钢结构厂房部分受损倒塌.本文对某轻型钢结构工业厂房在雪灾中的倒塌事故进行了较全面的分析,介绍了结构损坏情况及鉴定结果,总结事故原因,同时对未倒塌的厂房结构提出了加固处理方案.分析得出:特大的冰雪灾害是造成事故的主要原因....     

某中学砖混结构宿舍楼的结构抗震鉴定分析

以某中学5层砖混结构宿舍的结构抗震检测鉴定为例,介绍了砖混结构房屋结构抗震鉴定的程序和内容,依据GB 50023-2009建筑抗震鉴定标准,对房屋结构抗震性能进行了综合评定与分析,给出了检测鉴定结论及需要抗震加固的建议。     

鲁甸6.5级地震建筑典型震害现象分析

2014年8月3日云南鲁甸6.5级地震震级不高,但极震区地震烈度达到9度,震害严重。震害调查表明,极震区龙头山镇建筑震害差异巨大,地形、地基土不同和断裂影响可能是造成建筑震害差异的主要原因。龙头山镇建有不同时期的各类建筑,其中严格按规范设计建造的房屋,绝大多数未倒塌,但也暴露出一些较普遍的问题,如:砌体结构和框架结构普遍出现底层严重破坏甚至倒塌;框架结构"强柱弱梁"机制普遍未能实现等。抗震措施不到位的老旧建筑和农村自建房则多数倒塌。通过对多层砌体、框架和简易民居典型震害的分析,总结经验教训,提出有关建议。     

Real‐Time System Identification: An Algorithm for Simultaneous Model Class Selection and Parametric Identification

In this article, a novel Bayesian real‐time system identification algorithm using response measurement is proposed for dynamical systems. In contrast to most existing structural identification methods which focus solely on parametric identification, the proposed algorithm emphasizes also model class selection. By embedding the novel model class selection component into the extended Kalman filter, the proposed algorithm is applicable to simultaneous model class selection and parametric identification in the real‐time manner. Furthermore, parametric identification using the proposed algorithm is based on multiple model classes. Examples are presented with application to damage detection for degrading structures using noisy dynamic response measurement.     

海上风机部分埋入群桩水平-摇摆振动与结构共振分析

对于海上风机部分埋入群桩基础,风机结构的高度将导致基础承受较大的倾覆力矩,因而在风机振动分析中需要考虑到基础的摇摆特性。为避免发生共振,风机结构第一阶自振频率应避开风轮转动频率（1P频率）和叶片通过频率（3P或2P频率）。目前关于风机结构动力特性的研究常常以底部刚性固定为假定,忽略了地基基础的影响,因而可能带来误差。结合既有研究成果,推导简化解析方法研究了部分埋入群桩基础的水平-摇摆耦合振动特性以及基础阻抗对风机结构共振特性的影响。首先,推导了采用动力Winkler地基模型的部分埋入群桩基础水平-摇摆动力阻抗,与精确解进行对比,验证了方法的正确性;其次,考虑基础阻抗的作用,推导了风机结构水平-摇摆振动方程;最后,通过简化方法和频域有限元方法对不同地基条件下某风机结构的共振特性及基础阻抗进行了计算和对比,研究了基础阻抗对结构共振特性的影响,并验证了简化方法的正确性。     

故障树分析法在城市燃气管道安全评价的应用

介绍了燃气管道安全评价技术的发展现状,对我国的燃气管道安全评价体系进行了分析。阐述了用于燃气管道安全评价的一些方法,论述了故障树分析法的应用。根据燃气管道事故归纳了泄漏影响因素,对不同的故障树模型进行描述,提出了以故障树分析法为主的定性、定量安全评价工作程序,提出了改进的建议。     

Structural parameter identification and damage detection for a steel structure using a two-stage finite element model updating method

A two-stage eigensensitivity-based finite element (FE) model updating procedure is developed for structural parameter identification and damage detection for the IASC-ASCE structural health monitoring benchmark steel structure on the basis of ambient vibration measurements. In the first stage, both the weighted least squares and Bayesian estimation methods are adopted for the identification of the connection stiffness of beam-column joints and Young’s modulus of the structure; then the damage detection is conducted via the FE model updating procedure for detecting damaged braces with different damage patterns of the structure. Comparisons between the FE model updated results and the experimental data show that the eigensensitivity-based FE model updating procedure is an effective tool for structural parameter identification and damage detection for steel frame structures.     

1995年日本阪神地震大开地铁车站震害原因及成灾机理分析研究进展

1995年日本阪神地震中,大开、长田、三宫、上泽和新长田等地铁车站以及区间隧道发生了程度不同的震害,特别是大开地铁车站震害极为严重,是迄今为止人类历史上首次记录到的几乎完全塌毁的大型地下结构震害事例,引起了人们对地下结构抗震问题的关注和重视。围绕大开地铁震害事例,国内外已开展了大量的理论、数值和试验研究工作,对震害机理和破坏模式等进行了深入、系统的解析,深化了对地下结构抗震性能的理解,但由于研究者们各自侧重的角度不同,资料的掌握和分析模型与方法上的差异,仍存在一些认识上的歧义,迄今并未形成一种系统性的共识。本文较为系统地从研究者们所采用的分析方法、分析模型及获得的相应结论等角度,回顾了围绕大开车站震害事例开展的研究工作,总结了地震动、场地特性及结构构造因素等对大开车站震害影响的分析成果,并对进一步深入分析大开车站震害现象以及地下结构抗震应解决的关键问题提出了建议。     

炭化路径放电故障发生机理及痕迹特征研究

研究220 V交流电路中单相/双相炭化路径放电故障的形成机理,通过模拟实验研究该类故障的发生过程以及引发的火灾危险性。同时,比较分析模拟实验和送检物证的宏观形貌和金相组织,总结该类故障形成的痕迹特征,为相关痕迹鉴定方法及火灾调查提供技术支撑。     

Structural health monitoring of a cable-stayed bridge with Bayesian neural networks

In recent years, there has been an increasing interest in permanent observation of the dynamic behaviour of bridges for long-term monitoring purpose. This is due not only to the ageing of a lot of structures, but also for dealing with the increasing complexity of new bridges. The long-term monitoring of bridges produces a huge quantity of data that need to be effectively processed. For this purpose, there has been a growing interest on the application of soft computing methods. In particular, this work deals with the applicability of Bayesian neural networks for the identification of damage of a cable-stayed bridge. The selected structure is a real bridge proposed as benchmark problem by the Asian-Pacific Network of Centers for Research in Smart Structure Technology (ANCRiSST). They shared data coming from the long-term monitoring of the bridge with the structural health monitoring community in order to assess the current progress on damage detection and identification methods with a full-scale example. The data set includes vibration data before and after the bridge was damaged, so they are useful for testing new approaches for damage detection. In the first part of the paper, the Bayesian neural network model is discussed; then in the second part, a Bayesian neural network procedure for damage detection has been tested. The proposed method is able to detect anomalies on the behaviour of the structure, which can be related to the presence of damage. In order to obtain a confirmation of the obtained results, in the last part of the paper, they are compared with those obtained by using a traditional approach for vibration-based structural identification.