【摘 要】
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为保证结构弹塑性分析计算的准确性,需建立能够准确反映构件力学性能的结构计算模型。集中塑性铰模型常被用于模拟RC梁、柱构件,该方法能有效表征构件在往复荷载作用下的弹塑性响应,且计算效率高,但计算精度受本构模型参数直接影响,需通过试验数据从构件层次进行本构参数标定。目前常基于经验公式对集中塑性铰模型参数进行选取,模型参数与构件特征参数间存在复杂的联系,拟合的经验公式因缺乏充足的泛化能力而导致计算结果存
【基金项目】
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广东省基础与应用基础研究基金委员会（2020A1515010739）; 广州市科学技术局（202103000038）
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为保证结构弹塑性分析计算的准确性,需建立能够准确反映构件力学性能的结构计算模型。集中塑性铰模型常被用于模拟RC梁、柱构件,该方法能有效表征构件在往复荷载作用下的弹塑性响应,且计算效率高,但计算精度受本构模型参数直接影响,需通过试验数据从构件层次进行本构参数标定。目前常基于经验公式对集中塑性铰模型参数进行选取,模型参数与构件特征参数间存在复杂的联系,拟合的经验公式因缺乏充足的泛化能力而导致计算结果存在较大误差,具有强大非线性逼近能力和自我学习能力的神经网络算法能够较好地解决这一问题,适用于建立模型参数与构件特征参数之间的映射关系。本文基于大量RC梁、柱低周往复试验数据,用神经网络建立RC梁、柱构件与Pinch-IMK模型参数之间的映射关系,提出RC梁、柱集中塑性铰模型参数预测模型（HLPM）,对RC梁、柱Pinch-IMK模型参数进行预测,提高框架结构弹塑性分析的准确性。本文主要研究工作和成果如下:（1）建立试验数据库。收集整理91根RC梁和243根RC柱的低周往复试验数据,分别建立数字化RC梁、柱低周往复试验数据库,涵盖工程设计常用的控制特征参数,具有较强适用性。数据库包含1)基本信息:破坏形态、加载方式、材料强度、几何信息及配筋信息;2)试验结果:基于文献中试验结果得到的滞回曲线和骨架曲线。（2）基于RC梁、柱低周往复试验数据进行Pinch-IMK模型参数辨识,得到可用于神经网络训练和测试的数据集。通过参数影响分析筛选出4个关键滞回参数。提出考虑滞回曲线的恢复力、滞回耗能和再加载段刚度的微分进化算法适应度函数,并以其作为评判滞回曲线拟合效果的综合误差公式。开发参数辨识可视化程序,采用几何算法对骨架参数进行参数辨识,采用微分进化算法对关键滞回参数进行参数辨识。（3）评估现有方法的计算误差。对数据库中所有试件采用经验公式和截面分析进行骨架参数计算,并与参数辨识得到的骨架参数试验值进行对比。除截面分析的计算峰值承载力平均精度较高外,现有方法计算骨架参数的误差普遍较大。经验公式计算结果往往高估RC梁的承载力,低估RC柱的承载力;截面分析对于RC梁的计算结果通常没有出现明显的强度下降段,其延性与试验不符,对于轴压比较大的试件,往往低估试件的延性,过早出现强度软化的现象。（4）构建RC梁、柱集中塑性铰模型参数预测模型（HLPM）,并评估模型预测误差。通过神经网络建立RC梁、柱特征参数与Pinch-IMK模型参数之间的关系,采用交叉验证法通过网格搜索确定神经网络超参数,基于现有经验公式和输入变量扰动分析方法对输入特征参数进行筛选,构建HLPM。将HLPM预测骨架特征点参数与截面分析结果、现有经验公式计算结果作对比,可知HLPM预测结果有更高的精度;将基于HLPM预测参数计算的滞回曲线与基于经验公式的IMK模型计算结果、纤维模型计算结果进行对比,可知HLPM预测滞回曲线综合误差最小且处于较小值,预测滞回曲线更为准确,能够较好地表现RC梁、柱的承载力、强度退化、刚度退化和捏拢效应。
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