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相似文献
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1.
阐述了钢框架结构静力弹塑性分析的基本原理和方法,给出了SAP2000n程序进行适合我国地震烈度分析的计算步骤,并对一框架结构进行分析,表明Pushover方法是弹塑性分析的有效方法.  相似文献   

2.
为评估震损型钢混凝土框架结构经外包钢套加固后的抗震性能,基于试验研究,采用材料弹性模量变化考虑地震损伤,运用有限元软件SAP2000对外包钢套加固震损型钢混凝土框架进行Pushover分析。通过对Pushover曲线、塑性铰、层间位移角等分析,结果表明:当试验轴压比在0.2~0.9范围时,试验轴压比增大使型钢混凝土框架结构层间位移角增加;外包钢套强度对结构层间位移角的影响较小;地震损伤指数达到0.6时,与未加固框架相比,加固修复框架结构层间位移角较大,说明未达到理想加固效果。  相似文献   

3.
本文为实现半刚性钢框架结构的失效模式控制,获得具备整体耗能能力及经济性的结构设计方案,使用基于能量平衡的塑性设计方法中的失效模式控制约束条件,同时考虑钢框架结构的梁柱连接节点半刚性的影响,通过精英保留的遗传算法进行结构优化设计。以一榀十层单跨钢框架结构为例进行优化,对优化设计结果进行Pushover分析,研究其塑性铰的成铰顺序及失效模式。研究结果表明,考虑失效模式控制的结构优化,能使半刚性钢框架结构在失效时发展出具有较好耗能能力的失效模式,同时使整体结构具有良好的延性,保证使用人员所需的反应时间。  相似文献   

4.
为研究reinforced concrete框架结构的随机参数敏感性,结合Matlab和SAP2000对Sobol法和随机化Pushover方法进行编程,然后对一榀平面框架结构进行分析,考虑了随机化Pushover方法中水平地震影响系数最大值、混凝土抗压强度和弹性模量、钢筋屈服强度和抗拉强度以及钢筋弹性模量对顶点位移的敏感性。结果表明,水平地震影响系数最大值对随机化Pushover方法顶点位移敏感性和重要程度最大,在分析中可以忽略其余5个参数的随机性。同时通过2个算例进一步验证了研究结果在多层和高层框架结构中的适用性。  相似文献   

5.
利用SAP2000n(7.12)分析程序,结合我国抗震规范反应谱的计算步骤,对某一框架结构进行考虑PΔ效应的静力弹塑性(Pushover)分析,并与不考虑PΔ效应的分析结果进行了对比。结果表明:Pushover方法是目前对结构进行在罕遇地震作用下弹塑性分析的有效方法;PΔ效应随着结构屈服和结构刚度退化的影响越来越明显。  相似文献   

6.
超高层巨型钢框架结构失效模式分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用有限元软件对某超高层巨型钢框架结构进行Pushover非线性弹塑性分析,分别改变巨型框架梁布置或巨型框架梁高,得到各自失效模式.比较不同结构失效模式下的最大侧移,找出具有最优结构构造形式的巨型钢框架结构.将最优巨型钢框架结构中的失效支撑替换为防屈曲支撑,重新通过Pushover分析其失效模式,与原最优巨型钢框架结构的失效模式进行比较.分析结果表明:部分采用防屈曲支撑改变了巨型钢框架的最弱失效模式,使其抗震性能得到明显提高.通过逐步将失效支撑替换为防屈曲支撑,得到具有最优经济性能和抗震性能的超高层巨型钢框架结构.  相似文献   

7.
简要阐述直接基于位移的抗震设计理论及方法,结合我国抗震设计规范,对一个七层RC框架结构进行了设计,并应用Pushover方法对设计进行了验证分析。  相似文献   

8.
Pushover方法作为一种简化的评价结构抗震性能和验算结构弹塑性变形的方法,近年来得到了广泛应用。但由于Pushover方法只考虑第一振型,无法反映结构高阶振型的影响,因此又发展了基于振型分解反应谱法的多模态Pushover方法(Modal Pushover Analysis,MPA),但MPA方法与Pushover方法分析结果的准确性和对比研究目前没有见到。为合理采用MPA方法与Pushover方法,本文以逐步增量弹塑性时程分析结果为基准,通过两个普通的六层和十层钢筋混凝土框架结构,对MPA方法和不同侧力模式的Pushover方法的分析结果进行了对比研究。研究表明,与Pushover方法相比,MPA方法对结构最大弹塑性顶点位移响应的预测具有较高精度,但对结构最大层间位移的预测误差仍较大,有必要作进一步深入研究。  相似文献   

9.
空间钢框架结构的二阶渐进弹塑性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出了空间钢框架结构几何非线性有限元列式,可以直接考虑单元的轴向扭转屈曲效应;在此基础上采用塑性流动理论并应用Orbison屈服面方程,得到了空间钢框架塑性铰分析的弹塑性刚度矩阵,用以对空间钢框架结构进行二阶弹塑性分析并可以考虑单元内塑性的发展和内力的重分布;在单元内部采用截面内力跟踪技术以考虑单元内部形成塑性铰的情况.给出的几个算例,说明该方法计算效率高,精度可靠,可以用于大型空间钢框架结构的高等结构分析。  相似文献   

10.
MPA法与Pushover法的准确性对比   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于振型分解反应谱法的多模态Pushover法(MPA法)考虑了结构高阶振型的影响,在一定程度上弥补了传统Pushover法只考虑结构第一振型的不足.为了对MPA法与传统Pushover法的准确性进行对比,文中以逐步增量弹塑性时程分析结果为基准,基于两个普通的六层和十层钢筋混凝土框架结构纤维模型,对MPA法和不同侧力模式的Pushover法的分析结果进行了对比.分析表明,与Pushover法相比,MPA法对中短周期结构最大弹塑性位移响应的预测具有较高精度,但对结构最大层间位移的预测误差仍较大.  相似文献   

11.
给出了Chrestenson谱三个性质的证明,并且给出了Walsh谱一个性质的证明.  相似文献   

12.
本文研究局部凸空间中线性算子的谱理论,在局部凸空间中证明了谱可分解算子与可分解算子的等价性,并进一步研究了局部凸空间上的可分解算子的对偶理论.  相似文献   

13.
两种新型光敏剂的光谱特性研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究两种新型的光敏剂癌光啉(PsD-007)和血啉甲醚(HMME)分别在含10%人血清生理盐水和纯生理盐水中的吸收光谱、荧光激发和发射光谱,并与血卟啉衍生物(HpD)进行实验比较。实验结果表明:三种光敏剂在人血清环境中的吸收峰都位于紫外400nm处,但与生理盐水环境相比索瑞峰发生了10nm的红移。光敏剂的荧光激发光谱与它的吸收光谱十分相似。当用413.1nm的紫光激发时,三种光敏剂在人血清环境中的荧光发射光谱在红光区都只有一个位于620nm处的荧光峰,其中HMME的荧光激发效率最高,HpD次之,PsD-007最低。这些结论对于这两种新型光敏剂在光动力诊断和治疗恶性肿瘤中的临床应用具有重要的指导意义。  相似文献   

14.
邻近频率分量的频谱识别与校正法   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出一种自动识别和校正离散频谱中邻近谱峰参数的方法·该方法不仅保留了比值法计算简单的特点,而且既能识别间距不到一个频率分辨率的密集频率成分,又能校正峰间距为1~6个频率分辨率的邻近谱峰参数,从而与比值法相辅相成,形成一套完整的离散频率信号分析方法·数值仿真结果证明了方法的有效性·  相似文献   

15.
给出了双参数C0半群的预解集以及谱的概念,并根据C0半群的谱的相关性质推导出双参数C0半群的谱与其生成元谱的一系列结果.  相似文献   

16.
对于斜对角元至少有一个可逆的算子矩阵,刻画了其谱,1、2、3、4-类点谱及1、2-类剩余谱,并举例验证了结果的合理性.  相似文献   

17.
广义分数低阶协方差谱及谐波频率估计   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了进一步探索a稳定分布的谱定义,该文提出了广义分数低阶协方差谱的概念,它对a稳定分布随机过程作非线性变换,使变换后的随机过程存在二阶统计量,从而可运用Fourier变换作频域分析.变换函数可以是对数型、Sigmoid型、反正切型等,这些变换函数不依赖于对特征指数a的先验知识的了解或估计,便于工程应用.计算机仿真表明,这些广义分数低阶谱在a稳定分布噪声条件下具有良好韧性,能够对谐波信号频率进行有效识别.  相似文献   

18.
为减小频谱泄漏对谱分析的影响, 将传统离散傅里叶变换(DFT: Discrete Fourier Transform)的方法和运算从经典的一维频谱扩展到二维时频谱, 在此基础上对简谐信号存在能量泄漏的频谱中任意频率成分的幅值与时域信号截断长度的关系(时谱)进行实验研究, 从而提出一种信号的时谱描述方法。实验结果表明, 在频谱泄漏条件下任意频率成分的幅值随时域信号截断长度的变化遵从sinc 函数, 基于这种关系可完成简谐信号任意截断条件下的频谱构造, 实现零误差幅值谱构成, 得到非整周期截断时DFT 幅值谱误差与信号中所含周期数的关系服从指数规律, 且当信号长度是周期的10 倍时, DFT 频谱产生的标准差约为0. 001。  相似文献   

19.
Banach空间上有界线性算子的广义谱分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
在文献[1]的基础上,进一步在Banach空间上讨论了有界线性算子T的广义谱集σG(T),证明了当λ∈σR(T)∪σP(T)时R(Tλ)闭,则σG(T)即为经典谱分类中的T的连续谱集σC(T).  相似文献   

20.
本文研究Hardy空间H~2(△)(△表示单位圆周)上的Toeplitz算子T_φ(φ∈L~∞(△))的谱σ(T_φ)的精密结构和σ(Tφ),σ_P,(T_φ),σ_D(T_φ)等的连续性。  相似文献   

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