基于遗传算法的钢筋混凝土框架-剪力墙结构失效模式多目标优化

该文提出了一种基于遗传算法（GA）的钢筋混凝土框架-剪力墙结构失效模式多目标优化方法。该方法以截面尺寸为优化变量,材料用量为约束条件,最大层间位移角及结构整体损伤指数为算法目标函数,利用基因序列的杂交及变异,实现有利基因的传递。将一5层钢筋混凝土框架结构简化为集中质量体系,验证了优化算法的正确性。以一10层钢筋混凝土框架-剪力墙结构为例,运用增量动态分析（IDA）,确定其敏感地震动及相应峰值加速度（PGA）,并作为优化过程中的地震动输入。对结构进行静力弹塑性分析,得到其屈服及极限位移,用于计算整体损伤指数。提出了多目标最小值优化问题的线性加权方法,并评价各性能指标的算法收敛性。历经4代共654个随机样本的弹塑性时程分析,结果表明:该方法在不增加材料用量的前提下,使得结构最大层间位移角减少了16.3%,整体损伤值减少了20.8%,各极限状态的年超越概率降低,结构抗倒塌储备系数提高,有效改善了结构的抗震性能。     

设置自复位支撑的钢筋混凝土框架结构抗震性能研究

提出了一种能准确描述预压弹簧自复位耗能（PS-SCED）支撑滞回性能的力学模型,引入状态变量区分支撑不同工作阶段从而确定其力学响应。基于ABAQUS平台对该力学模型进行二次开发,将开发的PS-SCED支撑单元模拟结果与支撑力学性能试验结果进行对比,并对设置PS-SCED支撑的3层钢筋混凝土框架结构进行抗震性能分析。结果表明:该支撑单元模拟得到的滞回曲线与试验结果吻合较好,可准确描述支撑在动力荷载作用下的力学性能;强震作用下,PS-SCED支撑能够充分耗散地震能量,有效控制结构的塑性变形;此外,PS-SCED支撑框架结构相比于原框架结构残余变形减小了72.1%~92.1%。PS-SCED支撑具备良好的耗能能力和自复位特性,能够显著提高钢筋混凝土框架结构的抗震性能。