铅芯橡胶支座非理想工作状态下的力学试验研究

在大震作用下,桥墩会产生较大的变形,从而使得与之相联的铅芯橡胶支座处于整体倾斜、转动等非理想的工作状态,这样会对铅芯橡胶支座产生较大的影响。本文针对这样的情况,设计并进行了铅芯橡胶支座处于非理想工作状态下的水平性能试验研究,对比了铅芯橡胶支座非理想工作状态下与正常工作状态下的差异,分析了支座滞回曲线、水平等效刚度、等效阻尼比等随倾斜角度和剪切应变的变化规律,以及墩柱倾斜角度对支座的减隔震性能发挥的影响。试验结果表明：支座的倾斜状态容易导致钢板与橡胶脱胶,严重时会出现起鼓、开裂甚至爆裂。铅芯橡胶支座的水平等效刚度随倾斜角度的增大而减小,等效阻尼比随倾斜角度的增大而增大。铅芯橡胶支座边界倾斜会限制支座水平减隔震性能的发挥,随着角度的增大影响更加明显,最大会降低40%。     

饱和软土场地格栅加筋路堤地震动力响应分析

为探讨饱和软土场地中格栅加筋路堤地震动力响应特性规律,基于大型通用有限元分析软件ADINA,建立了饱和软土地基上格栅加筋路堤的数值分析模型,研究了布筋方式、筋材弹性模量与间距及路堤填料性质对格栅加筋路堤地震动力响应的影响规律.结果表明:增大筋材弹性模量可有效提升路堤动力稳定性,且筋材越靠近路堤底部其效果越显著;随着加筋层数增加,加筋效果提升率有所衰减;增加填料摩擦角和填料黏聚力可提高加筋路堤动力性能,但填料土性参数达到一定幅值后,其变化所引起动力性能提升效果降低.     

基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法

为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明：估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制

沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。     

Shearlet域深度残差CNN用于沙漠地震信号去噪

由于沙漠地震信号中含有较强的随机噪声,从而给沙漠地震数据的处理和解释带来了很大的困难。针对上述问题,提出了一种基于Shearlet 变换的深度残差卷积神经网络( ST-CNN: Deep Ｒesidual Convolutional NeuralNetwork for Shearlet Transform) 模型,实现沙漠地震信号的随机噪声压制。在训练阶段,将沙漠地震信号经Shearlet 分解后的系数作为输入,将随机噪声经Shearlet 分解后的系数作为标签,通过卷积神经网络( CNN: Convolutional Neural Network) 学习输入和标签之间的映射关系; 在测试阶段,利用此映射关系即可从沙漠地震信号系数中预测出噪声系数,并间接地获得有效信号系数,最后通过Shearlet 反变换获得有效信号。通过与传统的Shearlet 硬阈值去噪算法对比,发现该算法可把沙漠地震信号的信噪比从－ 4． 48 dB 提高到14． 15 dB,具有更好的去噪效果。     

高温后钢筋混凝土框架抗震性能试验研究

为研究高温后混凝土框架的抗震性能,设计了2个强梁弱柱框架和2个强柱弱梁框架,预先对其中2个框架进行明火升温试验,然后对所有试件进行低周往复加载试验.考察了各榀框架的破坏模式、荷载-位移关系、承载力、变形能力、刚度和耗能能力与高温和梁柱尺寸等因素的关系.试验结果表明:受火后混凝土框架的承载力和耗能能力有所降低,强梁弱柱型框架的承载力下降更为明显,且屈服位移增大,极限位移减小;受火后混凝土框架的塑性铰出现顺序改变为柱底—梁端—柱顶,柱端更容易出现塑性铰.常温下强柱弱梁型(破坏形态为梁端先出现塑性铰)框架在火灾后可能转化为"强梁弱柱"型破坏.     

CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。     

预制钢桁架混凝土组合剪力墙抗震性能研究

将型钢桁架代替普通钢筋配置在钢筋混凝土剪力墙中形成钢桁架混凝土组合剪力墙,该剪力墙便于预制和安装,适合用于装配式建筑。采用ABAQUS有限元分析建立了钢骨混凝土剪力墙的抗震分析模型,利用试验数据进行了验证。进而使用该模型研究了钢桁架混凝土组合剪力墙的抗震性能,对5个不同设计参数的钢桁架混凝土剪力墙进行了往复加载模拟,研究轴压比和型钢含钢率对其滞回性能、变形能力、刚度退化以及耗能能力的影响。结果表明:轴压比增大对于钢桁架混凝土组合剪力墙的变形能力和耗能能力均不利;增加型钢柱的含钢率能有效提高剪力墙的抗剪承载力,增加型钢腹杆的含钢率对剪力墙耗能能力的提高明显,对承载能力提高较小。     

考虑施工过程影响的PCCP地震响应分析

为了研究地震作用下施工过程对预应力钢筒混凝土管(PCCP)的影响,建立考虑PCCP施工过程影响的非线性有限元模型,利用生死单元技术实现PCCP从地应力平衡到施加预应力钢丝预应力、铺设管道,再到回填回填土过程的有限元分析,以压实度作为衡量回填土施工质量的指标,基于黏弹性人工边界理论、等效节点力地震动输入法以及静-动力边界...