使用“基于模型的积分算法”的高层结构-消能减震器体系子结构振动台试验研究

项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51908048
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0804.结构工程
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The energy dissipation technology has been widely applied to high rise buildings so as to improve their seismic safety. Substructure shake table testing (SSTT) is one of the most reliable methods of evaluating the structures with energy dissipation devices, but the real-time numerical simulation of high rise structures is an important bottleneck restricting its application. This project studies the SSTT for the high rise structure-energy dissipation device systems using the new type model-based integration algorithms. Studies on the stability and accuracy of the SSTT system will be conducted. The theoretical analysis, numerical simulation and experimental study are adopted in this study. The influences of integration algorithms on the stability and accuracy of the SSTT system are investigated to develop the integration algorithms with high stability and computing efficiency. Taking the coupled computational delay and shake table delay as well as the corresponding delay compensation into consideration, the influences of the coupling effects of integration algorithms and dynamic characteristics of shake table on the stability and accuracy of the SSTT system are studied to build a SSTT system with high stability and accuracy. The influences of the ground motions, parameters of energy dissipation devices, and soil-structure interaction on the efficiency of the energy dissipation devices will be obtained by conducting a series of SSTTs. The implementation of this project has great theoretical significance and practical value on the seismic performance evaluation of the high rise structure-energy dissipation device systems and the application of SSTT on actual engineering practice.
为提高地震安全性,高层建筑已广泛采用消能减震技术。子结构振动台试验是消能减震结构可靠的评估手段,但高层结构的实时数值模拟是制约该技术应用的重要瓶颈。本项目以子结构振动台试验为研究对象,以高层结构-消能减震器体系为研究载体,以新型“基于模型的积分算法”为研究特色,围绕子结构振动台试验系统的稳定性和精度开展研究。采用理论分析、数值模拟和试验研究相结合的方法,研究积分算法对子结构振动台试验稳定性与精度的影响,开发稳定且高效的积分算法;考虑耦合的计算时滞与振动台时滞及相应的时滞补偿,研究积分算法与振动台动力特性耦合对子结构振动台试验稳定性与精度的影响,建立稳定且准确的试验系统;基于子结构振动台试验,揭示地震动输入、消能减震器参数、土-结构相互作用对消能减震器工作效率的影响。本项目对于实现高层结构-消能减震器体系抗震性能的准确评估,推动子结构振动台试验在实际工程的应用均具有重要的理论意义和实用价值。

结项摘要

为提高地震安全性,高层建筑已广泛采用消能减震技术。子结构振动台试验是消能减震结构可靠的评估手段,但高层结构的实时数值模拟是制约该技术应用的重要瓶颈。本项目以子结构振动台试验为研究对象,以高层结构-消能减震器体系为研究载体,以“基于模型的积分算法”为研究特色。首先研究“基于模型的积分算法”对子结构振动台试验稳定性与精度的影响;接着研究“基于模型的积分算法”与振动台动力特性耦合对子结构振动台试验稳定性与精度的影响;最后将子结构振动台试验技术的价值体现在具体应用上,进行高层结构-消能减震器体系的抗震性能评估。本项目取得如下成果:(1)提出两种高精度“基于模型的积分算法”;(2)授权一项子结构振动台试验方法及多项可用于高层结构的消能减震器发明专利;(3)进行了“基于模型的积分算法”对子结构振动台试验系统的稳定性和精度的影响分析;(4)基于子结构振动台试验,进行了高层结构-消能减震器体系抗震性能评估。本项目的研究成果可以为高层结构-消能减震器体系的子结构振动台试验提供理论支撑和技术指导。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(14)
Axial behavior of the steel reinforced lightweight aggregate concrete (SRLAC) short columns
钢骨轻骨料混凝土(SRLAC)短柱的轴向性能
  • DOI:
    10.12989/scs.2021.39.5.583
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    Steel & Composite Structures
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Mostafa M. Mostafa;Tao Wu;Xi Liu;Bo Fu
  • 通讯作者:
    Bo Fu
Shaking table test of a base-isolated frame structure under near-fault ground motions
近断层地震动作用下基础隔震框架结构振动台试验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Buildings
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Qing Lyu;Baijie Zhu;Wensheng Lu;Bo Fu;Liangkun Liu;Wei Qian;Ming Zhou;Zhenya Zhang
  • 通讯作者:
    Zhenya Zhang
A machine learning-based time-dependent shear strength model for corroded reinforced concrete beams
基于机器学习的腐蚀钢筋混凝土梁随时间剪切强度模型
  • DOI:
    10.1016/j.jobe.2020.102118
  • 发表时间:
    2021-01-18
  • 期刊:
    JOURNAL OF BUILDING ENGINEERING
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Fu, Bo;Feng, De-Cheng
  • 通讯作者:
    Feng, De-Cheng
A probabilistic bond strength model for corroded reinforced concrete based on weighted averaging of non-fine-tuned machine learning models
基于非微调机器学习模型加权平均的腐蚀钢筋混凝土概率粘结强度模型
  • DOI:
    10.1016/j.conbuildmat.2021.125767
  • 发表时间:
    2022-02-07
  • 期刊:
    CONSTRUCTION AND BUILDING MATERIALS
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Fu, Bo;Chen, Shi-Zhi;Feng, De-Cheng
  • 通讯作者:
    Feng, De-Cheng
Effects of vertical ground motion on vibration serviceability evaluation of human-induced vibrations of footbridges: numerical analysis and machine learning based prediction
垂直地面运动对人行桥人为振动振动适用性评估的影响:数值分析和基于机器学习的预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Buildings
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Xinxin Wei;Bo Fu;Wenyan Wu;Xinrui Liu
  • 通讯作者:
    Xinrui Liu
共 5 条
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其他文献

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    2016
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  • 作者:
    白雪源;侯剀;陈香美;冯哲;傅博;吴镝
  • 通讯作者:
    吴镝
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