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大震下被动与智能隔震结构动力可靠度的对比 总被引：9，自引：0，他引：9
对被动及智能隔震结构在“大震”条件下的动力可靠度进行探讨。将被动及智能隔震体系均取作弹塑性模型,并用退化Bouc-W en滞变模型描述上部结构的恢复力,用非退化Bouc-W en模型描述隔震层的恢复力。采用虚拟激励法计算结构的随机响应,根据我国抗震规范中“大震不倒”的设防目标,采用各层最大层间位移峰值响应和累积滞变耗能构造双参数的随机疲劳累积损伤指数,作为功能状态指标。假定各层失效相关,用串联系统计算体系动力可靠度。通过数值算例,对比了被动隔震、智能隔震与非隔震体系的条件失效概率,从动力可靠度角度显示了智能隔震体系的减震优势。 相似文献
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国外对隔震结构竖向地震反应的观测结果和对隔震结构竖向地震作用计算的规定,都与我国抗震规范有较大差别。本文通过反应谱和时程分析,讨论了多层隔震结构的竖向地震作用取值及竖向地震作用效应,对我国抗震规范的有关规定作了探讨,认为除位于近断层附近的隔震建筑外,其它隔震结构的竖向地震作用可取与不隔震结构相同;对于多层隔震建筑,多遇地震下可不考虑竖向地震作用,在罕遇地震下,应对所有隔震结构验算支座是否受拉或失稳,并且组合时应计入竖向地震作用效应。 相似文献
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针对基于经典遗传算法的隔震层参数优化方法效率不高的问题,提出一种基于粗粒度并行遗传算法的隔震层参数优化方法。利用Python的多进程机制和Python与ETABS的交互,实现CPU各核同时调用ETABS并进行遗传操作,最后通过一个隔震工程的实例进行验证。结果表明：采用粗粒度并行遗传算法进行隔震层参数优化,与原设计结果相比,优化后的隔震结构性能更优;同时,用10核CPU计算,与经典遗传算法相比,该方法既能准确得出全局最优解,又可显著提高优化效率,加速比约为6,可基本满足隔震工程设计的及时性需求,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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不对称大底板多塔楼隔震结构的地震响应分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对不对称大底板多塔楼隔震结构体系,通过建立地震响应的动力分析简化模型,推导出不对称大底板多塔楼隔震结构体系地震作用下的运动方程。对一实际的不对称大底板多塔楼隔震结构进行地震响应仿真分析,探讨塔楼质量偏心率和塔楼质量比对结构周期比、位移比和层剪力比的影响。结果显示,不对称大底板多塔楼隔震结构扭转角主要由隔震层产生;与不隔震结构相比,不对称大底板多塔楼隔震体系的扭转角减小,可取得较好的减震效果;塔楼与底板的位置分布和质量分布会影响体系的扭转效应和减震效果,应尽量使塔楼的质心与底板质心重合,塔楼质量分布均匀,以减小结构的扭转效应,提高减震效果。 相似文献
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针对如何快速确定隔震结构的最优隔震支座布置问题,使用机器学习辅助结构优化方法,采用人工神经网络构建了预测隔震结构设计参数与结构响应之间复杂关系的机器学习模型,以隔震结构响应最小为目标函数,用粗粒度并行遗传算法,得到隔震结构的最优支座布置。用一个实际隔震工程验证,结果表明：构建的人工神经网络模型对各结构响应参数的预测准确率均达到了92%以上,平均预测准确率达到93%,与精确计算的优化结果相比,用机器学习辅助隔震支座布置的优化结果平均误差为3%,加速比约为300,说明该方法具有很高的预测精度和计算效率。 相似文献
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