某超限框架结构厂房动力弹塑性分析及改进

采用SAUSAGE软件对某超限钢筋混凝土框架结构工业厂房进行罕遇地震下的动力弹塑性分析,研究结构在罕遇地震作用下的层间位移、基底剪力、楼层剪力、倾覆力矩以及构件损伤。分析结果表明:该结构在罕遇地震作用下层间位移角超限,框架柱进入比较严重损坏状态,不能满足"大震不倒"的抗震性能目标。在有限元数值分析模型中,采取在工业厂房两端和错层等薄弱部位增设钢支撑等措施对结构进行改进,并进行了罕遇地震作用下的动力弹塑性分析。对比两次分析结果可以看出,改进后结构顶层最大位移减小48. 56%,最大层间位移角减小28.99%,框架柱由比较严重损坏状态减轻至中度损坏状态,实现建筑物在大震作用下不至于倒塌的目标。     

双肢剪力墙分析的奇异函数法

应用奇异函数描述连梁对墙肢的作用力,从而得到连续的墙肢位移函数,以连梁剪力为未知量建立变形协调方程,再由递推公式求解未知剪力。采用上述方法求解不需对连梁作连续化处理,可直接求出剪力墙内力,位移、该方法具有简单,明确的特点。     

扩展Steiner树问题的选址应用研究

提出扩展Steiner树问题的选址模型,给出了该模型基于最小生成树的启发式算法.在此基础上,分析了一个居民点只能与一家连锁店相关联的选址问题,并用算例验证了该选址方案的可行性.     

基于U-Net的矿山微震初至拾取研究

初至到时拾取是微震数据处理中基础而又重要的环节,关系到整个微震监测系统的精度与可靠性。因此,为了解决传统初至拾取方法存在拾取效率低和拾取精度差的问题,引入深度学习方法,构建U型神经网络(U-Net)来预测三分量矿山微震数据P波、S波和噪声的概率分布,并根据概率峰值提取其初至到达时间。实验结果表明：本文算法的拾取结果准确度高且误差范围较小,与AR pick (auto regression pick)算法相比,其拾取结果具有明显的优越性。所构建的初至拾取模型可用于矿山动力灾害微震监测,解决微震监测的瓶颈问题,为矿山安全生产风险智能监测预警提供强力技术支撑。