采用新型摩擦耗能节点立体停车结构抗震性能分析

针对钢结构梁柱节点在地震中经常发生脆性破坏的问题,在采用角钢连接的钢结构梁柱节点(以下简称角钢节点)基础上,在梁腹板处添加槽钢,将圆形螺栓孔改为长圆孔,提出一种主要利用摩擦来耗能的新型钢框架梁柱耗能节点(以下简称耗能节点)。首先,采用有限元软件ANSYS建立了耗能节点和角钢节点的精细化有限元模型,对两种节点的精细化有限元模型施加了单调静力荷载,对比分析了两种节点的受力机理、弯矩-转角特性、力学性能。其次,对两种节点的精细化有限元模型施加了低周反复荷载,对比分析了两种节点的滞回性能和耗能能力。最后,以16层立体停车结构为例,分别建立采用耗能节点和未采用耗能节点的立体停车结构的有限元模型。在罕遇地震作用下,分别对这两种结构整体进行动力时程分析,分析耗能节点对立体停车结构整体抗震性能的影响。结果表明:与角钢节点相比,耗能节点的割线刚度、屈服位移、屈服荷载和极限荷载都有大幅度提高;耗能节点的耗能效果要远优于角钢节点;罕遇地震下耗能节点对结构基底剪力、速度与加速度有很大的控制效果,可以改善立体停车结构的受力和地震响应;罕遇地震下耗能节点并没有对结构刚度造成损失并且对结构的主要受力构件起到很大程度的保护作用。     

基于神经网络的网壳结构强震失效模式分类判别

为了高效准确地对网壳在强震下的失效模式进行分类和判别,以抛物线型单层柱面6网壳为研究对象,在Taft和El-Centro三向地震波作用下,运用ANSYS软件对其进行动力全过程分析,全面考察网壳结构的荷载-最大节点位移全过程曲线、塑性发展情况、破坏时的变形情况等,并归纳总结最大节点位移、截面12.5%以上进入塑性杆件比例、截面100%进入塑性杆件比例、平均塑性积分点值4个特征指标。在Matlab软件环境下运用有导师神经网络和无导师神经网络对81个算例进行分类判别。运用的有导师和无导师神经网络分别是BP神经网络和自组织竞争神经网络。研究结果表明:2种神经网络都有准确的分类判别和预测结果,自组织竞争神经网络有直观的结果输出,BP神经网络则可以很好地看出数据中稍微偏离常规情况的数据。