混凝土结构抗连续倒塌研究综述

连续倒塌是整体结构系统的复杂力学行为,涉及极端荷载的不确定性、结构行为的强动力非线性和承载机制的超大变形特征。为了更好地应用已有抗连续倒塌研究成果,分别对国内外影响较大的混凝土结构抗连续倒塌的试验、数值和理论研究结果进行了梳理。结果表明:已有试验研究主要集中于框架结构和板柱结构,对剪力墙结构、框剪结构等其他类型结构研究明显偏少,主要抗力机制的理论计算模型过于复杂,不利于工程应用,已有数值研究不能准确考虑大变形下钢筋黏结滑移失效、钢筋断裂和混凝土软化、破碎,准确性有待提高; 现有研究基本没有考虑多灾害耦合作用的不利影响,导致研究结论不准确,不利于指导设计; 未来需要进一步研究动力倒塌失效规律、不同类型结构的连续倒塌、整体结构系统连续倒塌规律、灾害相关的连续倒塌机理、面向多灾害防御的抗连续倒塌体系、面向工程的抗连续倒塌设计方法、高效连续倒塌数值分析模型等。     

机械套筒连接预制混凝土结构抗连续倒塌机理

为研究机械套筒连接预制混凝土(PC)结构的抗连续倒塌性能,对2个1/2缩尺PC子结构开展了试验研究,获得了PC子结构的破坏模式、竖向抗力-位移曲线、水平反力-位移曲线和梁挠度曲线。通过有限元软件LS-DYNA建立了精细化有限元模型,并开展了数值分析。结果表明:子结构破坏主要集中在梁端,其中靠近中柱的梁端破坏相较于靠近边柱的梁端破坏更为严重; 梁-柱节点区域未发生明显破坏,试件的最终失效由中柱两侧梁端纵筋断裂控制,采用机械套筒连接可以保证梁底部钢筋的连续性; 压拱阶段和悬索阶段子结构主要通过梁截面剪力和轴拉力传递荷载; 增大钢筋直径可以显著提高子结构的第一峰值承载力和极限承载力; 混凝土抗压强度对于机械套筒连接PC子结构的承载力影响不大,但提高混凝土强度会提高混凝土与钢筋间的黏结力,导致梁纵筋更早发生断裂。     

火灾后栓接Q690角钢净截面受拉承载力研究

对栓接Q690角钢在火灾后的净截面受拉承载力展开研究,参考过火后高强钢Q690材性试验结果,利用ABAQUS建立栓接Q690角钢的有限元模型,分析面外偏心距、螺栓连接长度、过火温度对火灾后栓接Q690角钢净截面受拉承载力的影响; 将已有相关公式及规范公式的计算结果与模拟得到的角钢支撑受拉极限荷载进行比较; 基于最小二乘法,提出了Q690角钢净截面受拉承载力的有效截面系数公式,对比了数值结果及其他文献试验结果; 基于数值模拟数据库,进行了可靠度分析。结果表明:有效截面系数随着螺栓连接长度的增大而增大,随着面外偏心距的增大而减小,而过火温度对有效截面系数几乎没有影响; 美国规范AISC 360-16对不同过火温度下Q690角钢净截面受拉承载力预测结果偏于不安全,中国现行《钢结构设计标准》预测结果偏于离散; 提出的计算公式对于不同过火温度下的栓接Q690角钢净截面受拉承载力均能进行较好预测; 推荐所提出公式计算火灾后栓接Q690角钢净截面受拉承载力的抗力分项系数为1.061。     

胶合木梁柱削弱型钢填板-螺栓连接数值模拟及参数分析

设计了槽式削弱的新型钢填板-螺栓连接,建立多组有限元模型进行数值分析。将新型连接与普通连接在刚度、延性、承载力等方面进行对比分析。考虑开槽个数、开槽边距、开槽长度、削弱高度等因素对梁柱连接性能的影响,采用正交试验设计法确定不同因素组合的模型方案,并用有限元方法探讨各因素对梁柱连接性能的影响程度和影响规律。结果表明:槽式连接的应力与变形主要集中于钢填板,且屈服早于木材的横纹劈裂,连接失效时,钢填板已发生大面积屈服,有效避免了木梁的过早劈裂,并为梁柱连接提供较好的延性; 削弱高度和开槽个数的影响最为显著,增加削弱高度以及开槽个数,使得连接整体屈服更早,而延性增强; 开槽边距增大,连接的承载力提高,但延性减小; 开槽长度对于槽式连接的刚度影响作用有限,但对屈服弯矩和延性系数的影响比较明显。     

Vibration-based crack prediction on a beam model using hybrid butterfly optimization algorithm with artificial neural network

Vibration-based damage detection methods have become widely used because of their advantages over traditional methods. This paper presents a new approach to identify the crack depth in steel beam structures based on vibration analysis using the Finite Element Method (FEM) and Artificial Neural Network (ANN) combined with Butterfly Optimization Algorithm (BOA). ANN is quite successful in such identification issues, but it has some limitations, such as reduction of error after system training is complete, which means the output does not provide optimal results. This paper improves ANN training after introducing BOA as a hybrid model (BOA-ANN). Natural frequencies are used as input parameters and crack depth as output. The data are collected from improved FEM using simulation tools (ABAQUS) based on different crack depths and locations as the first stage. Next, data are collected from experimental analysis of cracked beams based on different crack depths and locations to test the reliability of the presented technique. The proposed approach, compared to other methods, can predict crack depth with improved accuracy.     

Structural performance assessment of GFRP elastic gridshells by machine learning interpretability methods

The prediction of structural performance plays a significant role in damage assessment of glass fiber reinforcement polymer (GFRP) elastic gridshell structures. Machine learning (ML) approaches are implemented in this study, to predict maximum stress and displacement of GFRP elastic gridshell structures. Several ML algorithms, including linear regression (LR), ridge regression (RR), support vector regression (SVR), K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), random forest (RF), adaptive boosting (AdaBoost), extreme gradient boosting (XGBoost), category boosting (CatBoost), and light gradient boosting machine (LightGBM), are implemented in this study. Output features of structural performance considered in this study are the maximum stress as f₁(x) and the maximum displacement to self-weight ratio as f₂(x). A comparative study is conducted and the Catboost model presents the highest prediction accuracy. Finally, interpretable ML approaches, including shapely additive explanations (SHAP), partial dependence plot (PDP), and accumulated local effects (ALE), are applied to explain the predictions. SHAP is employed to describe the importance of each variable to structural performance both locally and globally. The results of sensitivity analysis (SA), feature importance of the CatBoost model and SHAP approach indicate the same parameters as the most significant variables for f₁(x) and f₂(x).     

重庆地区强夯地基遇雨水稳定性分析与防治对策研究

本文针对重庆2009年8月4日暴雨后,部分建筑强夯地基出现不同程度的不均匀沉降,讨论了强夯地基的遇水稳定性因素,并提出了确保强夯地基稳定的技术措施。     

斜拉桥模型的建立与分析

结合马鞍山某大桥的结构特点,应用土木工程专用的结构分析与优化设计软件MIDAS为平台考虑非线性因素的影响,建立了斜拉桥空间结构模型,着重就斜拉桥施工过程中的主梁应力以及全桥变形进行了理论计算和研究。     

某水电站进场公路桥梁成桥荷载试验研究

对某水电站进场公路中一座悬链线空腹无铰钢筋混凝土箱形拱桥进行了荷载试验及其数据分析,并运用大型有限元程序MIDAS进行了仿真分析,对多种工况下桥梁变形和截面应力实测值与理论值进行了比较,结果表明结构强度和刚度达到设计要求。     

混凝土多孔砖砌体温度应力有限元分析

针对影响混凝土多孔砖砌体结构的温度裂缝问题进行了探讨,对混凝土多孔砖砌体结构在温度荷载作用下的变形规律及应力分布规律进行了有限元分析。针对影响混凝土多孔砖砌体结构温度裂缝的几种重要因素,建立不同的有限元模型进行了非线性分析,并给出了控制及预防混凝土多孔砖砌体结构温度裂缝的若干措施。