钢骨高强砼框架节点抗裂承载力计算的BP方法

根据钢骨高强混凝土柱/钢筋高强混凝土梁框架边节点抗震性能试验的结果,确定了在开裂时核心区的抗剪承载力.基于MATLAB建立了钢骨高强混凝土柱/钢筋高强混凝土梁框架边节点的神经网络模型,并根据试验结果对网络进行训练,使其具有分析和判断的功能,从而形成1种快速的设计方法.     

钢骨高强混凝土框架节点拟动力试验研究

通过5个低周期反复荷载下钢骨高强混凝土柱与钢筋高强混凝土梁框架边节点试验,分析了节点核心区水平剪力的分配情况,讨论了节点核心区水平剪力的计算方法,研究了节点核心区中高强混凝土、钢骨腹板及箍筋在各个受力阶段的抗剪受力情况·研究表明,节点核心区钢骨的存在并不能提高节点的抗裂承载力,却能大大增加节点的抗剪承载力,同时在节点荷载 位移曲线上没有明显的拐点;节点核心区抗剪强度由核心区混凝土、钢骨和箍筋三部分提供,且高强混凝土是节点抗剪能力的主要承担者·     

钢骨高强砼框架边节点抗剪承载力有限元分析

利用ANSYS软件，对5个不同参数下的钢骨高强混凝土柱，钢筋高强混凝土梁框架边节点进行了在低周期反复载荷作用下的模拟计算，确定了各个试件的节点承载力。根据达到极限状态时节点的平衡方程，求出节点核心区总剪力，进而对其在低周期反复载荷作用下的承载力进行了分析。经过节点核心区总剪力计算值与节点核心区承载力实验值的比较，发现二者吻合较好。为节点承载力的计算提供了理论基础。     

基于BP网络的HSRC节点骨架曲线的预测

结合5个在低周期反复荷载作用下的钢骨高强混凝土柱/钢筋高强混凝土梁框架节点的试验研究,描绘了节点的骨架曲线·利用神经网络的原理,通过建立神经网络的输入层、隐含层、输出层,确定输入单元、输出单元和隐含层节点数,从而建立了神经网络的模型,并根据已有的一些数据,对网络进行训练,使其具有分析和判断的功能,从而对钢骨高强混凝土框架节点的骨架曲线进行了预测·结果表明,这种方法是可行的·     

钢骨高强混凝土框架边节点抗剪承载力分析

根据试验结果和理论分析，确定了钢骨高强混凝土框架边节点抗剪承载力组成中钢骨、高强混凝土、核心区箍筋的具体贡献,确定了在极限状态时的核心区总剪力的计算模型．按照叠加原理认为当达到极限状态时，钢骨、混凝土和核心区箍筋均达到各自的强度设计值，同时考虑了由于高强混凝土的脆性和边节点的约束使得节点强度降低的因素．从而确定了钢骨高强混凝土框架节点承载力的计算公式，通过与试验结果的比较，数据吻合较好．     

钢骨高强混凝土框架边节点抗剪承载力分析

根据试验结果和理论分析,确定了钢骨高强混凝土框架边节点抗剪承载力组成中钢骨、高强混凝土、核心区箍筋的具体贡献·确定了在极限状态时的核心区总剪力的计算模型·按照叠加原理认为当达到极限状态时,钢骨、混凝土和核心区箍筋均达到各自的强度设计值,同时考虑了由于高强混凝土的脆性和边节点的约束使得节点强度降低的因素·从而确定了钢骨高强混凝土框架节点承载力的计算公式,通过与试验结果的比较,数据吻合较好·     

预制装配式框架结构梁柱节点力学性能试验研究

相比钢筋混凝土结构,钢骨混凝土结构因承载力较高和延性较好等诸多优点而应用广泛.以往的研究多数集中于整体式钢骨混凝土框架节点,有关采用钢板对焊拼接形式的预制装配式钢骨混凝土框架节点的研究相对较少.基于以上考虑,设计了两个预制装配式钢骨混凝土框架节点组合体和一个钢筋混凝土框架节点组合体,进行了柱向轴力恒定的拟静力加载试验.对节点组合体的破坏形态、延性、承载力退化、刚度退化和耗能能力作了详细论述.结果表明,轴压比对预制装配式钢骨混凝土框架节点的破坏形态无本质影响;相对钢筋混凝土框架节点,预制装配式钢骨混凝土框架节点具有较高的承载力和较好的延性;预制装配式钢骨混凝土框架节点的塑性变形能力强,具有较好的耗能能力;随轴压比的增大,预制装配式钢骨混凝土框架节点组合体的刚度退化和承载力退化速度提高,延性系数和耗能能力减小;梁连接区和节点核心区的应变随轴压比的增大而减小;框架梁连接区和节点核心区的钢骨和钢筋均未屈服,钢板对焊拼接的连接方式可行.     

型钢混凝土框架边节点抗剪承载力的分析

研究了轴压比、混凝土强度和配箍率对钢骨混凝土柱——钢筋混凝土梁框架边节点受力性能的影响.通过对节点承受低周反复荷载的有限元分析,确定了节点抗剪的各组成部分,提出了SRC框架边节点的抗剪承载力计算公式,式中确定了节点抗剪计算中混凝土强度影响系数,考虑了混凝土脆性和配箍率对节点承载能力的影响.     

高强钢骨混凝土框架柱的抗剪强度计算

在六根高强钢骨混凝土框架柱的单调和低周反复荷载试验基础上，本文利用混凝土桁架模型、修正莫尔一库仑强度理论和叠加原理，从理论上分析、推导了高强钢骨混凝土柱的抗剪承载力计算方法，并给出了计算公式。计算与试验结果一致性较好。     

颈性混凝土柱的试验及应用研究

介绍了１４根箱形钢骨混凝土柱及４个由颈性混凝土柱与钢筋混凝土梁构成的组合框架节点的试验结果。提出了颈性混凝土柱面截面承载力的全过程分析、简化计算公式以及组合框架节点新的构造方案，介绍了颈性混凝土柱在我国两幢高层建筑中的应用。     

高强钢骨混凝土框架柱的抗震性能

通过10根高强钢骨混凝土框架柱与高强钢筋混凝土框架柱及普通钢骨混凝土框架柱的低周反复荷载试验,全面分析了高强钢骨混凝土框架柱抗震性能的影响因素·在和普通钢骨混凝土框架柱及高强钢筋混凝土框架柱比较的基础上,对高强钢骨混凝土框架的变形能力、耗能性能、累积损伤模型等进行了研究,结果表明,高强钢骨混凝土柱具有良好的抗震性能·     

钢骨高强混凝土框架节点抗剪承载力的理论分析

对五个内配筋及钢骨不同的梁柱框架边节点的试件 ,分别进行了低周反复荷载的试验·根据试验的结果 ,对影响节点承载力的因素进行了分析 ,通过理论分析确定了高强混凝土、轴压比、型钢腹板、箍筋对节点的抗剪能力的贡献 ,并提出了这种结构的节点抗剪承载力公式 ,理论计算结果与试验结果吻合较好 ,为工程的使用提供了方便     

预应力CFRP加固RC梁承载力的神经网络预测

基于人工神经网络的原理,建立多因数智能分析模型,对已有的数据进行反向传播(BP)神经网络的训练.利用训练成熟的神经网络,对承载力进行预测,分析混凝土强度、截面高度、配筋率、配布率,以及预应力度等参数对承载力的影响.结果表明,用训练好的网络模型可以较好地预测预应力碳纤维布(CFRP)加固后钢筋混凝土(RC)梁的受弯承载力,预测精度较高,可以处理模糊的、非线性的问题.此外,混凝土强度、梁截面高度、受拉钢筋配筋率和碳纤维布的配布率的增加,受弯承载力也相应提高,但施加的预应力提高对极限承载力并没有多大帮助,只提高构件的开裂荷载和屈服荷载.     

SRC框架节点非线性单元模型及试验验证

通过对型钢混凝土(SRC)柱-混凝土(RC)梁组合件试验现象和测量数据的分析,提出一种较为简化的多分量SRC节点单元模型.该模型的构造方法以节点受力机理为基础,以考虑节点非线性变形特征为目标,可以综合考虑节点区域多种变形,并能应用于组合结构节点的弹塑性全过程分析.结合此单元模型的传力路径与变形组成特点,建立与单元模型相对应的简化计算模型,用于提高模型计算效率.计算与试验结果比较表明,提出的组合结构节点单元模型可以较好地模拟节点的非线性反应,具有较好的计算精度.     

带圆钢管劲性高强混凝土轴压短柱试验研究

介绍了包括带圆钢管的劲性高强混凝土轴压短柱、钢管高强混凝土短柱以及普通高强混凝土短柱在内共13个试件的轴心受压试验,主要研究了带圆钢管的劲性高强混凝土轴压短柱的破坏特征、延性和极限承载力.研究结果表明,核心圆钢管的存在,改善了高强混凝土短柱的轴压性能;短柱中的混凝土与钢管能够共同工作直到破坏,其极限强度可以用叠加原理计算.     

钢筋钢纤维混凝土扁梁的变形研究

通过 10根钢筋钢纤维砼梁的试验 ,探讨了钢筋钢纤维砼扁梁的受力和变形性能 ,及挠度计算 .指出在钢筋砼扁梁中掺入适量的钢纤维后 ,改善了扁梁砼的结构性能 ,提高了梁的整体性及其受弯刚度 ,减小了挠度 .并通过梁的变形实测值与计算值的比较 ,认为现行钢纤维砼规程 (CECS38:92 )变形计算公式用于计算钢筋钢纤维砼扁梁是可行的 .     

连接钢筋传力的组合梁及连续复合螺旋箍混凝土柱节点的研究

提出了一种新型的钢与混凝土组合梁，连续复合螺旋箍混凝土柱的连续节点，这种节点的构造为：组合梁混凝土中的负钢筋贯通节点核心区，而组合梁的钢梁部分靠直筋和X筋连接，钢筋连接的节点不但传力明确，还便于核心区混凝土的浇筑，而且X筋能克服本身的滑移，为了研究该节点的抗震性能和破坏机理，对这种节点进行了足尺的拟静力试验，试验表明节点坡坏前梁端形成了明显的塑性铰，对节点的强度，延性，滞回性能进行了分析，表明该节点具有较好的耗能能力，同时根据实验提出了节点核心区承载力公式。     

钢纤维增强高强钢筋混凝土梁柱节点抗震性能试验研究

为研究配置HRB600高强钢筋钢纤维整体增强混凝土梁柱节点的抗震性能和核心区受剪承载力,进行10个梁柱节点的拟静力试验,研究轴压比、剪压比、配箍率、混凝土种类和钢纤维混凝土的增强范围等对配置HRB600钢筋混凝土梁柱节点抗震性能指标的影响.结果表明:钢纤维整体/局部增强的HRB600钢筋混凝土梁柱节点的滞回曲线更饱满,刚度退化速率更慢,耗能更高.钢纤维混凝土能够显著改善试件的破坏形态,减轻节点的累积损伤.采用《建筑抗震设计规范》计算HRB600高强钢筋钢纤维混凝土梁柱节点的受剪承载力时,对于配箍率较低的节点较为保守,对于配箍率较高的节点的计算结果更接近于试验值.美国ACI 352—02规范比中国《建筑抗震设计规范》的受剪承载力计算值的安全储备高.