湿式外包钢轴压柱数值仿真分析及承载力人工神经网络预测

摘要

建筑结构维修加固与新建工程相比,具有工期短、投资少、效益高等优点,可以预计在未来数年后我国建筑业的重点将转向已有建筑的加固改造。混凝土结构维修加固的方法有很多种,其中湿式外包钢加固法因具有施工简便,现场工作量较小,构件截面尺寸变化不大,重量增加较少,承载能力提高显著,构件截面的刚度和延性有明显改善等优点而成为一种使用较为广泛的加固方法。对湿式外包钢加固法进行理论和试验的研究,是一项具有实际使用价值和学术价值的科研课题。目前,湿式外包钢加固法的研究取得了一些成果,但大多数未考虑应力历史的作用。虽然部分学者推导出的湿式外包钢加固轴心受压柱的承载力计算公式考虑了应力历史的影响,但公式中系数不易确定,且对结果影响较大,未得到普遍认可。本文采用非线性有限元的分析方法,建立了合理的湿式外包钢轴心受压柱数值仿真模型。其中采用Willam-Warnke五参数模型模拟混凝土材料,利用线性强化模型模拟钢筋和角钢。该模型能较好的对加固构件进行数值仿真试验,再现不同应力历史、缀板间距、钢筋直径等情况下加固柱的受力性能、裂缝的开展以及最终的破坏形态。计算结果表明,数值仿真所得出的承载力值与试验结果误差较小,基本吻合,符合规律。这对认识加固构件的加固机理及加固效果是十分有效的。如前所述,采用非线性有限元方法是确定加固构件承载力的有效途径之一,但其计算过程复杂,且不易被一般工程技术人员所掌握。针对这些特点,本文构建了人工神经网络BP模型,并以非线性有限元承载力的计算结果作为教师样本和目标样本,对网络进行训练,利用训练成熟的网络预测加固柱的承载力。人工神经网络预测结果表明,所建立的网络模型可靠,与检测样本误差较小,可以较好的预测不同应力历史、缀板间距、钢筋直径等各种设计参数变化情况下的湿式外包钢柱的承载力,这一方法能为工程设计计算提供科学依据与技术支持。

目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 引言

1.2 研究背景

1.3 研究思路及内容

2 钢筋混凝土结构非线性有限元分析的原理及过程

2.1 钢筋混凝土非线性有限元分析的意义

2.2 结构分析的非线性问题

2.3 求解有限元非线性方程组的方法

2.3.1 逐步增量法

2.3.2 迭代法

2.3.3 混合法

2.4 非线性方程组的收敛标准

2.5 钢筋混凝土结构非线性分析步骤

3 钢筋混凝土材料的弹塑性本构关系及有限元力学模型

3.1 概述

3.2 混凝土材料的弹塑性本构关系

3.2.1 混凝土破坏准则

3.2.2 混凝土裂缝的处理

3.2.3 混凝土压碎破坏的处理

3.3 钢筋及角钢、缀板的本构关系

3.4 钢筋混凝土结构有限元模型

3.4.1 钢筋混凝土结构有限元模型的建立

3.4.2 混凝土三维块体元

3.4.3 钢筋杆单元

3.4.4 角钢及缀板壳单元

4 考虑应力历史的湿式外包钢加固柱的仿真分析研究

4.1 试验概况

4.2 应力历史的实现

4.2.1 单元生与死的定义

4.2.2 单元生与死的实现

4.3 单元类型的选取

4.4 材料模型的选取

4.5 单元划分

4.6 加载与求解

4.7 考虑应力历史的加固柱轴压承载力数值仿真分析

4.8 结论及加固机理分析

5 人工神经网络基本原理

5.1 人工神经网络概述

5.1.1 神经元结构模型

5.1.2 人工神经网络的互连模式

5.1.3 人工神经网络的基本特征

5.2 人工神经网络BP 模型

5.2.1 BP 模型概况

5.2.2 BP 模型的数学描述

5.2.3 BP 模型存在的主要问题

5.3 人工神经网络BP 算法的发展现状

5.4 MATLAB 神经网络工具箱

5.4.1 MATLAB 简介

5.4.2 神经网络工具箱

6 人工神经网络在湿式外包钢加固柱承载力预测中的应用

6.1 BP 网络模型的建立

6.1.1 人工神经网络的数据来源及变换处理

6.1.2 网络结构的确定

6.1.3 网络传递函数的选择

6.1.4 网络权值的初始化

6.1.5 网络收敛极小值的确定

6.2 本研究BP 网络的训练与预测

6.3 本章小结

7 结论与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的主要论文