基于精细化数值子结构的混合试验方法

Hybrid simulation method based on refined numerical substructure (RNS) is proposed in this project to deal with the critical difficult problems in hybrid simulation of large complex structure, such as numerical modeling errors, the contradiction between calculation accuracy and efficiency of numerical models, and incomplete boundary conditions. The structural response is calculated by the overall numerical model of the structure, while the nonlinear parts are simulated by RNS. The actual stress state of the physical substructure (PS) with incomplete boundary condition is simulated by the refined numerical model of PS with complete boundary condition. The measured restoring force of PS is used for online estimation and updating of the constitutive parameters of numerical models. Firstly, the relationship between observability and sensitivity is established, following with the research on estimability of finite element constitutive model parameters. Secondly, the multi-model constitutive parameter synchronization estimation method based on unscented Kalman filter is proposed and then the convergence is studied. Subsequently, boundary coordination technique for RNS and main structure is proposed based on interface element backstepping method. Finally, a hybrid simulation platform for the new method is established, on which testing of complex structure is conducted to verify the effectiveness of the proposed method. The research results are of great significance for obtaining high-precision hybrid simulation results, objectively revealing the dynamic catastrophic process of civil engineering structure, and breaking through the bottleneck of hybrid simulation for large complex structure.

本项目针对大型复杂结构混合试验中亟待解决的难题，如数值建模误差、数值模型计算精度与效率间的矛盾以及边界条件无法完全实现等，提出一种基于精细化数值子结构的混合试验方法。该方法中结构反应由结构整体数值模型计算得到，结构进入非线性部分采用精细化数值子结构模拟，物理子结构的实测反力用于数值模型本构参数的在线估计与更新，不完整边界条件物理子结构在完整边界条件下的真实受力状态通过精细化模拟得到。首先，建立可观测性与灵敏度的联系，研究有限元本构模型参数的可估计性；其次，研究基于隐性卡尔曼滤波器的多模型本构参数同步估计方法，并分析其收敛性；然后，研究基于界面单元反演法的精细化数值子结构与主结构边界协调技术；最后，建立新方法的混合试验平台并完成大型复杂结构混合试验研究，验证所提方法的有效性。研究成果对获取高精度模拟结果、客观真实揭示结构动力灾变过程、突破大型复杂结构混合试验瓶颈具有重大意义。

针对大型复杂结构混合试验存在的数值建模误差、数值模型计算精度与效率以及边界条件无法完全实现等问题，本项目采用理论分析、数值模拟和试验研究相结合的手段，研究了基于精细化数值子结构的混合试验方法，为获取高精度模拟结果、客观真实揭示结构动力灾变过程提供新型试验技术支撑。该方法中，结构反应由结构整体数值模型计算得到，结构进入非线性部分采用精细化数值子结构模拟，不完整边界条件物理子结构在完整边界条件下的真实受力状态通过精细化模拟得到，物理子结构的实测反力不再参与运动方程的求解，而是用于数值模型本构参数的在线估计与更新。研究了灵敏度和可观测性的联系，探讨了基于有限元的本构模型参数的可估计性，提出了基于UKF的复杂物理子结构多模型本构参数同步估计方法，分析了UKF方法的数值特性，探讨了含不确定性时模型更新混合试验的可行性。以Socket通讯技术为基础，搭建了基于MATLAB和OpenSees的混合编程分析平台，开发了基于OpenSees的多维本构模型参数更新程序，研究了界面单元法，实现了基于精细化数值子结构的混合试验方法，并通过防屈曲支撑-钢框架结构进行了验证。提出并验证了多种基于模型的混合试验边界加载控制方法、基于两自由度的鲁棒解耦控制方法，为可靠实现物理子结构的边界条件提供了有效措施。搭建了混合试验平台，完成了现浇和装配式混凝土结构的混合试验研究。此外，本项目开展了基于代理模型的结构响应预测、土木工程结构耗能减震装置研发等研究。此项目对降低试验成本、突破大型复杂结构混合试验具有重要意义，研究成果将在土木工程基础设施性能研究方面具有广阔的应用前景。

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