轻型钢结构风灾易损性概率分析

针对中国典型轻型钢结构建筑,提出风灾易损性的概率分析方法。荷载概率模型考虑屋面板自身重力、围护结构风压、飞掷物冲击破坏,提出屋面板、墙面板、外门窗的抗风承载力概率模型,建议构件风灾破坏的判定准则,给出轻型钢结构的风灾破坏等级矩阵。使用蒙特卡洛模拟得到各类构件及建筑整体的超越破坏易损性曲线,针对某一典型轻型钢结构建筑进行模拟。研究结果表明:屋面板和外门窗的超越破坏概率高于墙面板超越破坏概率;为减少风灾破坏,应当优先选用利于抗风的屋面板型,进而提高外门窗的抗风性能,最后考虑增强墙面板的抗风性能。     

风雪共同作用下门式刚架厂房的动力稳定

结合数值计算和风洞试验,研究门式刚架轻型钢结构厂房在风雪耦合作用下的动力稳定性.通过CFD(计算流体动力学)方法,模拟厂房屋面上的风雪耦合作用,由风洞试验获得厂房表面的非定常气动力,然后将门式刚架厂房作为空间刚架体系,利用Budiansky-Roth准则研究其动力稳定.研究表明,数值模拟得到的积雪漂移现象与屋面上气流的运动规律基本一致,不均匀积雪使门式刚架厂房在风场中的动力稳定性显著降低.     

钢纤维混凝土栓钉—橡胶组合连接件抗剪刚度分析

为建立钢纤维混凝土(steel fiber reinforced concrete, SFRC)栓钉-橡胶组合连接件抗剪刚度设计计算方法,结合已有文献推出试验,采用ABAQUS显式准静态求解技术进行非线性有限元分析,仿真计算结果与文献推出试验结果基本吻合。以橡胶套高度、橡胶套厚度、混凝土强度和栓钉直径为影响参数,分析组合连接件抗剪刚度变化规律,并结合现有栓钉抗剪刚度计算式拟合出SFRC栓钉-橡胶组合连接件抗剪刚度设计计算公式。结果表明：ABAQUS显式准静态求解技术能较好地实现组合连接件推出试验数值模拟;采用橡胶套包裹栓钉后会大幅降低连接件抗剪刚度,抗剪刚度最大降幅约为60%;当橡胶套高度为25 mm、厚度为2.5 mm时,即可显著降低连接件抗剪刚度;钢纤维混凝土强度对抗剪刚度影响较小;组合连接件抗剪刚度与栓钉直径近似呈正比关系;提出的抗剪刚度设计计算式能较准确预测钢纤维混凝土栓钉-橡胶组合连接件抗剪刚度,为工程设计提供参考与借鉴。     

部分填充混凝土矩形钢管组合桁梁桥车激振动响应分析

为研究部分填充混凝土钢管桁梁桥车激振动响应,以陕西某部分填充混凝土矩形钢管组合桁梁桥为工程背景,基于分离迭代法原理,采用APDL语言自编车桥耦合振动系统求解命令流实现其车激振动响应计算;对比分析了不同填充系数、桥面不平度等级、车速等因素对桁梁桥动力响应的影响。结果表明：部分填充混凝土能有效提高钢管组合桁梁桥的竖向动力刚度,降低桁梁桥的动力响应,提高桁梁桥在车辆荷载作用下的抗疲劳性能;随着填充系数增加,主桁跨中下弦杆相对刚度先减小后增大,轴力最大值呈现先减小后增大变化趋势;桥面不平度是部分填充混凝土矩形钢管组合桁梁桥车激振动的主要影响因素,桥面不平度等级越低,桁梁桥动力响应增幅越大;部分填充混凝土矩形钢管组合桁梁桥动力响应最大值并不随车速增加而单调递增,当车速为60 km/h或120 km/h时,桁梁桥动力响应值最大。部分填充混凝土矩形钢管组合桁梁桥填充系数推荐取值范围为0.35 ~ 0.5。     

结构台风灾害风险评估研究进展

评述了国内外近几十年来结构台风灾害风险评估的主要研究成果,包括台风危险性分析、承灾体研究、结构易损性评估、损失估算、减灾措施评估、风险评估的动态性、不确定性分析和敏感性分析.其中,台风危险性分析的致灾因子包括台风强风、降雨、风暴潮、海浪等.结构易损性评估方法归纳为定性和定量两类方法,定量方法又细分为经验分析法、逻辑假设法、结构可靠度法、人工智能法.最后,指出当前研究存在的不足,提出了今后研究的建议.     

基于多电平技术的风机矢量控制系统研究

为有效地降低谐波含量,减少损耗,有良好的起动性能及变负载运行特性,文中提出一种基于转子磁场定向的矢量控制三电平逆变器异步电动机调速系统,用Matlab/Simulink的SimpowerSystem模块构建出了仿真模型,有效地验证了这种控制系统的有效性。     

基于改进BAS-BPNN的Stewart平台位姿正解

针对目前Stewart平台位姿正解难以兼顾高精度和实时性的问题，设计出满足平台精度要求且运算时间尽量少的正解方法是研究并联平台运动学的关键。首先建立平台运动学反解模型求得BP神经网络（BPNN）的训练集，然后调整步长策略和引入惯性权重改进天牛须搜索算法（improved BAS，IBAS），提升算法性能，通过改进后的算法优化BP神经网络的初始权阈值，反复学习训练至最小误差，最后选取一段位姿变化进行仿真验证。仿真结果表明，IBAS-BPNN正解法在选取的100组位姿点中的最大位姿误差小于0.6%，运算时间为31.9 s，通过与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和天牛须搜索算法(BAS)优化的BP神经网络模型进行对比分析，验证了IBAS-BPNN模型在精度和运算速度方面具有优越性。算法模型有效提升了Stewart平台位姿正解的精度和实时性，为平台的运动学和控制提供了理论和方法参考。