基于改进指标的结构损伤程度识别研究

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基于模态应变能变化率结构损伤定位法的改进

基于模态应变能变化率结构损伤定位法的改进

I pr v m e to t u t r m a e De e to M e h d Ba e m o e n fS r c u e Da g t c i n t o s d o o a t a n En r y n M d lS r i e g
Z HANG n,S Yu —e , F Bi U n li AN n Ka g
这 些损 伤不及 时发 现 , 导致 损伤 积累 , 会 最终 导致结 构 的破 坏l 。 因此 , 结 构 损 伤识 别 的研 究 显得 尤 1 j 对 为 重要 。结构 的损 伤识 别是通 过对 结构 损伤 指标 的 测 试 、 算与 分析 , 断 出结 构是 否 发 生 了损 伤 、 计 判 定 位损 伤位 置 和估计 损 伤 程 度 , 而对 结 构 的可靠 性 进
和多损伤两种损伤工况 。经过数值验算 发现 , 该方法 能够定 位不 同的损伤工 况 , 且方 法简便 , 具有较 高
的精度 。 关键词 : 损伤结构 ; 损伤定位 ; 态应 变能 ; 模 损伤程度
中 图分 类 号 : U 1 . T 37 9 文献标识码 : A 文 章 编 号 :17— 14 (【2 o— 04 一 o 62 14 2 l)5 17 4 】
so in.
K e wo d y r s:d m a e tu t r a g d sr c u e; d m a e l c to a g o a i n;m o a t an n r y;d m a e x e t d lsr i e e g a g d e tn
既有 结构 在 服役 期 会 发 生不 同程 度 的损 伤 , 若
由上 述分 析 证 明 可 知 , 过 M E R 的 大小 和 通 SZ , 正 负情况 可定 位 损 伤 结 构 。 MS Z 正 值 且 数 若 ER 为 值 较大 , 则为 损伤单 元 , 为 负值 , 为未 损伤 单元 。 若 则

基于模态应变能的结构损伤识别研究开题报告-总结

基于模态应变能的结构损伤识别研究开题报告-总结

论文题目:基于应变模态分析和改进神经网络的结构损伤识别研究损失,防止了桥梁垮塌等重大事故的发生,对保障桥梁的安全运营和延长桥梁的使用寿命起到了至关重要的作用。

下文从损伤指标和损伤算法两方面介绍该课题的国内外研究现状,并描述出基于此研究方法的发展趋势。

2.1损伤指标通过监测桥梁结构的固有频率、振型、应变模态、模态应变能等动力特性的变化,结合模态分析理论准确推断桥梁的健康状况,这些基于结构的动态特性的损伤识别方法都是国内外专家学者的研究对象。

这些方法都需要外部荷载激发出结构的模态,然而不同的损伤识别方法的效率不同、精度不同,排除噪声干扰的能力也不同。

接下来将会对上述方法逐一进行说明,基于固有频率变化的桥梁结构损伤监测识别方法适用于存在损伤、损伤量较大和桥型结构相对简单的桥梁结构进行损伤监测识别。

由于在模拟和试验中相对的结构自由度数和振型的个数不相同,即所测振型并不是有限元模型中完整的振型,从而增加了对桥梁结构损伤检测识别的误差,所以基于振型变化的桥梁结构损伤监测识别方法并非试验所需的理想理论方法。

基于模态应变能的损伤识别方法,其原理是当结构中出现损伤时,其模态应变能会出现耗散。

但是在进行基于模态应变能的损伤指标进行损伤识别,需要获取结构前几阶模态,倘若只单独使用某一阶模态,则不能分辨出模态节点附近的损伤,并且会受到噪声的影响而引起误判。

而应变模态是一种固有的结构振动特性,将其作为损伤指标能够比较灵敏地识别出结构的局部损伤,尤其是模态峰值附近范围内的损伤。

通过对几种损伤识别方法的对比分析,课题选用应变模态作为损伤指标。

但是在桥梁健康监测中可识别获得的模态参数大多为位移模态,当结构中遇到应力集中或局部结构变动对变动区附近的结构产生影响时,通过位移模态并不能获得精确的结果,因此我们需要找到结构在动载作用下应变响应的分布规律即应变模态。

获得应变模态的一种方法是根据位移与应变之间的换算关系,将位移进行一阶求导从而获得应变模态,但这种微分过程将使误差进一步放大。

基于改进蝴蝶优化算法的结构损伤识别

基于改进蝴蝶优化算法的结构损伤识别

基于改进蝴蝶优化算法的结构损伤识别
周宏元;张广才;王小娟;倪萍禾;王利辉
【期刊名称】《振动.测试与诊断》
【年(卷),期】2023(43)1
【摘要】针对传统的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,简称BOA)全局搜索能力差、收敛速度慢、结构频率对损伤不敏感等问题,提出基于改进蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm,简称IBOA)与小波包能量曲率的结构损伤识别方法。

首先,在传统蝴蝶优化算法基础上引入聚类竞争学习机制和混沌精英学习机制,得到改进蝴蝶优化算法,此算法可以更好地实现局部搜索和全局搜索间的平衡,收敛速度更快、计算精度更高;其次,利用小波包能量曲率建立目标函数进一步提高识别结果精度;最后,分别以简支梁数值算例和8自由度弹簧-质量块实验验证了该方法的有效性。

研究结果表明,即使考虑环境噪声和模型误差等不利因素,所提出的方法仍可以有效识别结构的损伤位置和程度。

【总页数】9页(P164-171)
【作者】周宏元;张广才;王小娟;倪萍禾;王利辉
【作者单位】北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室;北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】O327;TU311
【相关文献】
1.噪声影响下基于改进损伤识别因子和遗传算法的结构损伤识别
2.基于扩展有限元和改进海豚回声优化算法的损伤识别方法
3.基于蚁狮优化算法与迹稀疏正则化的结构损伤识别
4.基于互相关函数的聚类蝴蝶优化算法的结构损伤识别
5.环境温度影响下基于支持向量机与强化飞蛾扑火优化算法的结构稀疏损伤识别
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基于机器学习的结构损伤识别与评估技术研究

基于机器学习的结构损伤识别与评估技术研究

基于机器学习的结构损伤识别与评估技术研究随着科技的不断发展,建筑结构的损伤识别与评估变得越来越关键。

传统的损伤检测方法需要大量的人力和时间,而且结果可能不够精确。

然而,近年来,基于机器学习的结构损伤识别与评估技术逐渐成为了研究的热点。

本文将探讨基于机器学习的结构损伤识别与评估技术的原理和应用。

一、机器学习在结构损伤识别中的应用机器学习是一种人工智能的分支,它通过从数据中学习并建立模型,对未知数据进行预测和分类。

在结构损伤识别中,机器学习可以通过分析结构的振动特征,识别和评估结构的损伤情况。

以下是机器学习在结构损伤识别中的几种常见方法:1. 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)支持向量机是一种监督学习方法,它通过寻找最佳的超平面,将不同类别的数据点分隔开。

在结构损伤识别中,SVM可以通过分析振动信号的特征参数,如频率和振幅,判断结构的损伤程度。

2. 随机森林(Random Forest)随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测。

在结构损伤识别中,随机森林可以通过分析结构的振动响应和频谱特征,判断结构的损伤位置和类型。

3. 深度学习(Deep Learning)深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,它模仿人脑神经元的工作方式,通过多层次的神经元网络来提取和学习数据的特征。

在结构损伤识别中,深度学习可以通过分析结构的振动信号和图片信息,实现对结构损伤的自动识别和评估。

二、基于机器学习的结构损伤识别与评估技术的优势基于机器学习的结构损伤识别与评估技术相比传统方法具有以下几个优势:1. 自动化:机器学习可以通过对大量数据的学习和分析,实现对结构损伤的自动识别和评估,大大减少了人力成本。

2. 高效性:机器学习算法可以快速处理大量的数据,并在短时间内给出准确的结果。

3. 精确性:机器学习可以通过建立合适的模型,从大量的数据中提取有用的特征,并实现对结构损伤的精确识别和评估。

基于改进布谷鸟搜索算法的架桥机结构损伤识别

基于改进布谷鸟搜索算法的架桥机结构损伤识别

( 1 . S c h o o l o f Me c h a n i c a l , E l ct e r o n i c a n d C o n t r o l E n g i n e e r i n g , B e i j i n g J i a o t o n g Un i v e r s i t y , B e i j i n g 1 0 0 0 4 4 ,C h i n a ;
g o r i t h m( I C S A)i s g e n e r a t e d b a s e d o n t h e d y n a mi c d e t e c t i o n p r o b a b i l i t y ,s t e p l e n g t h a n d l e v y f l i g h t
t h e n a t u r a l f r e q u e n c y a n d t h e mo da l a s s u r a n c e c r i t e r i o n( MAC )a s i n d e x e s o f d a ma g e d e t e c t i o n i n v i e w
王利英 , 一 , 杨绍普3 , 赵卫 国2
( 1 . 北 京交 通大学 机械 与电子控制工程学 院, 北京 1 0 0 0 4 4 ;
2 . 河北 【程大学 水电学院 , 河北 邯郸 0 5 6 0 3 8 ; 3 . 石家庄铁道大学 机械工程学院 , 河北 石家庄 0 5 0 0 4 3 )
摘 要: 针对架桥机结构损伤的特点及布谷鸟搜 索算法存在 收敛速度慢 、 缺乏活力等 问题 , 从动态 发 现概 率 、 步长和 莱维 飞行 三个方 面对 布谷 鸟搜 索算 法进 行 了改进 . 以T L J 9 0 0型 架桥 机 的 主 梁为

免疫遗传算法在结构损伤识别中的应用与改进

免疫遗传算法在结构损伤识别中的应用与改进
ty o u a i n n s r fEd c t ,Ch n q n i e st o o g i g Un v r i y,Ch n q n 0 0 5 o g i g 4 0 4 ,P.R.Ch n ) ia
Ab t a t I o de o ol e s r c u a u t— ma e de tfc to p ob e , a wo s a e m e ho b s d n s r c :n r r t s v t u t r l m lida g i n ii a i n r l m t — t g t d a e o
Ba e i n t or n m m u ne i l ort y sa he y a d i ne ge tc a g ihm ( GA ) i r s nt d. Fis l I sp e e e r ty,s r c ur 1m od Is r i n r t u t a a t an e e gy a r q n y r c nd f e ue c a e onsd r d s w o i e e a t ki s f n o m a i n o c s, a Ba e i n he y s tlz d O nd o i f r to s ur e nd y sa t or i u iie t
a e p e e e . I s s ow n t a he t o s a e hod c n pr cs l d ntf t u t r lda a e l c to nd r r s nt d ti h h tt w — t gem t a e i ey i e iy s r c u a m g o a i ns a e e t a d t a c a e e uls o h r po e m p ov d I A r bv o l t e ha ho eo ot he xt n , n he c l ul t d r s t ft e p o s d i r e G a e o i us y be t r t n t s fb h t b s cI A nd sm p e g ne i l o ihm . a i G a i l e tc a g rt

改善桥梁结构损伤识别系统的分析与思考

改善桥梁结构损伤识别系统的分析与思考

基于结 构振 动 特 性 ( 力 指 纹 ) 化 的损 伤 识 别 动 变
方 法 以 振 动 模 态 试 验 、 振 试 验 为 基 础 , 基 本 原 理 激 其
是 : 据结构 动力学 方 程 , 构 中特定部 分 的质量 和 刚 根 结
度 的损 失 , 在 自振 频 率和振 型 的测量 中有 所反 映 , 将 当
铁 21 0 0年 第 9期



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Ra l y En i e i g iwa g ne r n
文章编 号 :0 319 ( 0 0 0 —0 1 2 10 — 5 2 1 ) 90 4 — 9 0
改 善 桥 梁 结 构 损 伤 识 别 系 统 的 分 析 与 思 考
崔 飞 , 清 远 陈 宜言 石 宵爽 王 , ,
对 象 , 于矩 阵摄动 方法 求 出矩 阵的摄 动值 , 基 见诸 于文 献 的有 最佳 矩 阵法 、 敏 度 法 、 征 结 构分 配 法 、 灵 特 混合 法等 ; 另一 种方法 则 是 以结 构 的物 理 参 数作 为识 别 对 象 , 弹性模 量 、 面 惯性 矩 、 量 、 如 截 质 阻尼 等 , 据 结 构 根 响应信 息 、 目标 函数 的构 造 、 束条 件 以及优 化求 解方 约 法 的不 同 , 近年来 发展 了系列 的求解 方法 。 然 而 由于理 论与 实 践 在 一 定 程度 上 的脱 节 、 试 测
别 方 法
技术 的相 对 滞后 、 法结 构 的稳 定 性及 抗 干扰 性 相 对 算 欠 缺等 因素 , 特别 是对 于桥 梁一 类大 型土 木结 构 , 损 其
伤包 括结 构 的受力 裂缝 、 键构 件 的锈蚀 、 关 预应 力 的损 失、 支承 系统 的失效 、 构 构件 的异 常 变 位 、 结 构 连 结 钢 接 的松弛 或失 效 、 多梁 桥 的横 向连接失 效 、 结构 在正 常

一种基于改进PSO算法的结构损伤识别方法

一种基于改进PSO算法的结构损伤识别方法
W a e o s r a c n d o lc r o e ,Z e g h u 4 0 1 ,Chn ; tr C n ev n y a d Hy r ee t c P w r h n z o 5 0 i 1 ia
2 e ate t f cais n il n i e n , ia nvr t,G agh u50 3 , hn ) .D p r n hnc dCv g er g J nU i sy u nzo 16 2 C i m o Me a iE n i n ei a
成 的粒 子群 , 每个 粒 子 由位 置 和速 度 决 定 其 飞行 的 速 度 和方 向 , 时 由一 个 被 优 化 函数 决 定 的适 应 值 决 定 同
振 动 与 冲 击
21 0 2年第 3 卷 1
解 的优 劣程 度 , 每一 次 迭 代 粒 子 通 过 动 态 跟 踪 个 体 极 值 p e 全 局 极 值 g e 更 新 自己 的速 度 和 位 置 , bs 和 t bs 来 t
pooe to a a ya vnae , uh a , atr ov re c f b c v n t n e e e t ct nac rc , rp sdme dh sm n d atgs sc s fs n egn eo j t ef c o ,b t r d ni a o cuay h ec oei u i t i i f i
C N e HU u — u U L n HE Zh n ,Z J n h a ,Y ig
( .Sho o Cv nier ga dC m u i t n N a hn stt o 1 col f il g ei n o m n ai , o hC iaI tue f iE n n c o ni
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钢结构!.//0年第1期第.3卷总第5/6期!基于改进指标的结构损伤程度识别研究-董晓马!杨广军董腾飞!郑州航空工业管理学院!郑州!U 1//51"!莱阳市建筑业管理处!莱阳!.71.//"摘!要!传统的基于频率的损伤程度识别指标是通过忽略结构运动摄动方程的二阶项得到的!在用于结构的损伤程度识别时!误差较大"基于结构运动方程!推导改进的损伤程度识别指标"以钢桁悬臂梁结构进行数值模拟试验!结果表明!所建议的改进方法指标较原来方法指标更为有效"关键词!频率法!损伤程度指标!模态!"/<0"</.1#2#+.!.D ./%"’%1.("%*%0#"%)($#!.1)(#(%2-/)D .1%(1.=64#$7+"48"!-"#$%)"#$9)##d C #’9f C &*G ’(","*"#&:A #)&’=*",+=$G ’B *(")@Q =’=9#M #’"!d C #’9f C &*!U 1//51$64#$!2#$:2+#H =,@=’9D #L =)"M #’"&:%&’(")*+",&’Q =’=9#M #’"!H =,@=’9!.71.//$#$!"/#0"!I C #")=B ,",&’=$B =M =9#(#;#),"@,B #’",:,+=",&’,’B #OJ =(#B&’:)#c *#’+@,(&J "=,’#BJ @,9’&),’9"C #(#+&’B )=’K "#)M,’(")*+"*)=$M &;#M #’"B ,("*)J #B #c *=",&’!a C ,+CC =(9)#="#))&)a C #’,",(=L L $,#B "&,B #’",:@"C #(")*+"*)=$B =M =9#(#;#),"@-e ’"C #J =(#&:(")*+"*)=$M &;#M #’"#c *=",&’!=’,M L )&;#B :)#c *#’+@M #"C &B&:B =M =9#(#;#),"@,B #’",:,+=",&’,(B #B *+#B -I C #)#(*$"(&:(,M *$=",&’#O L #),M #’"&:("##$+=’",$#;#)9,)B #)(C &a "C =""C #,M L )&;#BM #"C &B ,(M &)##::#+",;#"C =’"C #&),9,’=$&’#-5.’3)/1!!:)#c *#’+@M #"C &B !!B =M =9#(#;#),"@,’B #O !!M &B #-国家自然科学基金资助项目!1/1/0/U /"#第一作者$董晓马!男!5R 60年U 月出生!博士!讲师<M =,$$B B M =)K !(,’=-+&M 收稿日期$.//6S 5/S 5R!!损伤程度识别是结构健康监测系统的关键任务之一#要进行损伤程度识别%首先需要解决损伤标识量的选择问题%即决定以哪些物理量为依据能够更好地识别损伤的程度&5S 3’#从损伤识别能力上%模态频率(模态振型(应变模态(柔度矩阵等都是很好的损伤程度标识量&U ’#从经济角度出发%频率是工程上最简单(最经济(最实用(最易获得的模态参数%也是当前技术测得最准的结构动力特征&1’#另外%频率的整体辨识特性使测量点可以根据实际情况进行定制%因此%频率常被选来作为结构损伤的敏感特征参数进行损伤识别&7’#传统的基于频率的损伤程度识别指标通过忽略结构运动摄动方程的二阶项得到%在用于结构的损伤程度识别时%误差较大#因此%本文基于结构运动方程%理论推导了改进的损伤程度识别指标#最后以钢桁悬臂梁结构进行数值模拟试验%结果表明%所建议的改进方法指标较原来方法指标更为有效#6!传统的损伤程度识别指标当结构有损伤时%其运动方程的摄动方程为$&!!+(!"&!’(+(’(""’!)((*+)(((*"))/*!5"式中%(!为由于损伤所引起的结构整体刚度矩阵改变量+(’(()(((*分别为频率平方和模态矢量的改变量#展开式!5"且忽略二阶项%则有$(!)((*&(’(")((*)’(")(((*&!)(((*!."用)((*I左乘式!."%并利用"(!为对称矩阵%可得$(’())((*I(!)((*)((*I ")((*!3"本文只研究单损伤情况%对于多损伤情况可视为连续的单损伤情况%因此%式!3"可化简为$#*)5(’()((*I!#))((*)((*I")((*!()5%.%,%’!U "式中%#*为结构单元损伤因子!当#*)/时%表示完全损坏+当#*)5时%表示完好"%这样就得到传统的第(阶损伤程度识别指标%从式!U "中可看出$频率是由结构损伤程度!#*"和损伤位置!单元*"复合决定%如损伤位置一定%则损伤程度越大频率的改变量越大#U5科研开发!"##$%&’(")*+",&’-.//0!1"#2&$-.3#4&-5/68!改进的损伤程度识别指标有损伤结构的运动方程为$"%H ,j &+!!&(!"%H ,&)%/&!1"令%((&为无损伤运动方程正则特征矢量##为无损伤运动方程正则特征模态矩阵#则#I "&5!#Y B ,=9!’("##I #)’?()设%H ,&)#%H C &#代入有损伤结构运动方程得$"#%H C j &+!!S /!"#%H C &)%/&!7"对应特征值方程为$%!B ,=9’’((&#I "&5(!#"&H ’(’?(&%H ((&)%/&!6"整理得$%!B ,=9’’((&H ’(’?("&#I "&5(!#&%H ((&)%/&!0"根据矩阵理论和模态理论#式!6"可变换为$!B ,=9’’((&H ’(’?("&#I"’$)5/$%($&"’;)5B;%(;!"&I%&#*!!!%H ((&)%/&!R"式!R"中的第$个方程为$!’$&H ’("H ((!$"&/$"’I )5BI H ((!I ")/!5/"整理得$!’$&H ’("H ((!$"/$)"’I )5B I H ((!I "!55"式!55"右边不包含$#因此有$!’5&H ’("H ((!5"/5)!’.&H ’("H ((!."/.)+)!’’&’("H ((!’"/’!5."从式!5."中有$H ((!$")!’*&H ’("/$H ((!*"!’$&H ’("/*,H ((!I ")!’*&H ’("/I H ((!*"!’I &H ’("/*!53"将式!5."-式!53"代入式!55"得$/I B I )&.J$)5!H ’$&’I".J$)5$/I!’$&’I"!5U"由(!)"J*#*!#*和式!R "有$"&5!"J*#*!#*")"’$)5/$%($!"&"’;)5B ;%(;!"&I!51"在式!51"两边左乘%(I &I#右乘%(I &#整理得$"J*#*!%(I&I"#5!#*%(I &")!%(I &I’"’$)5/$%($&!"’;)5B ;%(;&"I(%(I &)!/I B I )&.J$)5!H ’$&’I".J$)5$/I!’$&’I"!57"对于单损伤情况#式!57"可化简为$#*)&5!%(I &I "&5!#*%(I &".J$)5!’I&H ’$".J $)5$/I!’I&’$"!!I )5#.#+#J !!56"式!56"就是改进的损伤程度识别指标)9!钢桁悬臂梁损伤程度识别模拟分析采用了一个钢桁悬臂梁结构#图5所示为钢桁悬臂梁结构的有限元模型#模型高/-3M -长.M #材料均为钢材#共有5/个结点#./个单元)为了验证上述改进的损伤程度识别指标的效果#首先利用有限元法对桁梁模型进行结构动力分析#在此基础上对桁梁模型进行损伤模拟动力分析#以观察频率的变化)结构损伤主要通过对有限单元的抗弯刚度减小来实现)限于篇幅#这里选择桁梁单元5!<5"!损伤./W "-桁梁单元1!<1"!损伤31W "-桁梁单元55!<55"!损伤3/W "以及桁梁单元50!<50"!损伤U /W "来模拟U 个不同位置-不同损伤程度情况#并对其进行研究)分别采用改进损伤程度识别指标!图.中方法5"和传统损伤程度识别指标!图.中方法."进行计算#结果如图.和表5所示)图5!钢桁悬臂梁结构的有限元模型图.!损伤程度识别结果对比!!由图.可以看出#<5-<1-<55-<50都一致表明#采用传统的损伤程度识别指标预测损伤单元的损伤程度与实际损伤程度差异较大#最大相对识别误差达到3U W ,而采用改进后的损伤程度识别指标预测值与实际损伤程度较为一致#最大相对识别误!下转第36页"15董晓马!等"基于改进指标的结构损伤程度识别研究度#4/为初始刚度#/为水平位移#/@为屈服位移$两榀框架的刚度退化规律相似#框架在屈服前刚度基本保持不变#当耗能梁段出现剪切屈服以后#刚度出现明显退化现象#随着循环次数的增加#刚度退化逐渐减慢$当框架达到极限状态时#框架刚度仍然保持在初始刚度的3/W左右#可见DS5%DS.方案均具有良好的变形能力和抗侧移能力$图5/!刚度退化曲线:!结论和建议5"偏心支撑结构的耗能能力依赖于耗能梁段的耗能大小#剪切型耗能梁段对于偏心支撑钢框架的耗能能力起到决定性的作用#设计时应尽量将耗能梁段设计为剪切型#从而突出结构良好的耗能能力$ ."为了突出偏心支撑的特点并兼顾强节点%弱构件的设计思路#通过在梁柱连接节点处加肋板将耗能梁段不直接和柱相连#而与柱端节点相连#有利于罕遇地震后耗能梁段的修复$3"加肋板D型偏心支撑的滞回曲线丰满%稳定#无捏拢出现#并且耗能梁段的转动明显增大#这种结构有良好的延性和耗能能力$U"通过梁柱节点加肋板的方法#使D型偏心支撑梁和柱的连接有利于提高梁端部的抗剪和抗弯承载力#延缓焊缝的脆性破坏#以使耗能梁段充分发展塑性变形$!!1"加肋板D型偏心支撑施工工艺简单#造价低#便于实际工程中推广和应用$参考文献5!陈绍蕃P钢结构设计原理P第三版P北京&科学出版社#.//1&U..S U.U.![&L&;<[#<’9#$C=)B"Q DP!#,(M,+<++#’"),+=$$@b)=+#B _)=M#(P]&*)’=$&:%&’(")*+",&’=$!"##$F#(#=)+C!?P8P"#5R00# 5/&3.5S31U3!钱稼茹#陈茂盛#张天申P偏心支撑钢框架在水平力作用下试验研究和极限分析P建筑结构#5R R3!U"&3S RU!赵宝成#顾强P单斜杆偏心支撑钢框架在循环荷载作用下的滞回性能分析P苏州科技学院学报!工程技术版"#.//1#50!3"&5/S5U 1!^>#$M("=B8D#[&L&;<[P%C=)=+"#),(",+&:<++#’"),+=$$@b)=+#B _)=M#(P]&*)’=$&:!")*+"*)=$<’9,’##),’9#5R0U#55/&3U/S313 7!Q=C,’!AP H#((&’(:)&M D=M=9#"&!"##$b*,$B,’9(D*),’9"C# 4&)"C),B9#<=)"C c*=K#P<’9,’##),’9!")*+"*)#(#5R R0#./&.75S.6/ 6!申林#蔡益燕#郁银泉P偏心支撑钢框架设计方法P建筑结构# .//.#3.!."&53S570!Z b1//55S.//5!建筑抗震设计规范R!]Z]R R S R0!高层民用建筑钢结构技术规程5/Z b1//56S.//3!钢结构设计规范55]Z]5/5S R7!建筑抗震试验方法规程5.e K=f=K,I#A)+#Z#F@*^%##"=$P<O L#),M#’"=$!"*B@&:H&+=$b*+K$,’9#e;#)N!")#’9"C#=’B_)=+"*)#&:H,’K(,’<++#’"),+=$$@b)=+#B_)=M#(P]&*)’=$&:!")*+"*)=$<’9,’##),’9#.//1#535&51.7S513153F,+C=)B([k#?=’9%QP<::#+"&:_$=’9#k,B"C N I C,+K’#((F=N ",&&’<++#’"),+=$$@b)=+#B_)=M#(H,’K%@+$,+F&"=",&’%=L=+,N "@P]&*)’=$&:!")*+"*)=$<’9,’##),’9#.//1#535&51U7S511.5U b#)M=’]k#b)*’#=*QP<O L#),M#’"=$=’BA’=$@",+=$G’;#(",9=N ",&’&:I*J*$=)H,’K(:&)<++#’"),+=$$@b)=+#B_)=M#(P<’9,’##)N ,’9!")*+"*)#(#.//6#.R&’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’’5R.R S5R30!上接第51页"差为/-61W’上述研究表明#改进后的损伤程度识别指标要比传统的损伤程度识别指标精确#更适合用来作为结构损伤程度的敏感特征参数$表6!识别相对误差比较K 方法<5<1<55<50传统法50-1.U.U-33U改进法/-1/-16/-33/-61参考文献5![=’B#@A8#b,(a=(Q#!=M M=’Q Q-D=M=9#D#"#+",&’:)&M %C=’9#(,’%*);="*)#Q&B#!C=L#(-]&*)’=$&:!&*’B=’B2,J)=N ",&’#5R R5#5U1!."&3.5S33..!T=M H^#H#*’9I[#H,D b-I C#&)#",+=$=’B<O L#),M#’"=$!"*B@&:Q&B=$!")=,’A’=$@(,(-]&*)’=$&:!&*’B=’B2,J)=",&’# 5R R7#5R5!."&.15S.7/3![=’B#@A8#b,(a=(Q-D=M=9#D#"#+",&’,’!")*+"*)#(?(,’9 %C=’9#(,’_$#O,J,$,"@-]&*)’=$&:!&*’B=’B2,J)=",&’#5R R U# 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