基于性能框架剪力墙结构抗震优化设计的研究

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1、中文摘要东南大学硕十学位论文基于性能的框架．剪力墙结构抗震优化设计研究硕士研究生：高一丹导师：王修信教授，郭彤副教授摘要框架．剪力墙结构在多高层建筑中的应用非常广泛。针对框架．剪力墙结构的抗震优化设计，国内外已有不少学者进行了较系统的研究，但是这些研究多数是基于显式求解，并且多数采用简化的串联多质点分析模型，在求解精度和反映结构空间特性方面均存在一定的不足。此外，目前阻尼器和剪力墙的设置数量和位置一般是根据设计者的工程经验结合试算来确定的，存在一定的不确定性，本文基于参数化的有限元法探讨了不同性能要求下高层框．剪结构的结构参数优化方

2、法，将以期获得一种概念清晰、目标明确、计算准确的分析结果。本文以一典型的15层框架．剪力墙结构为侧，基于振型分解反应谱理论．采用ANSYS优化模块中的零阶算法对高层框．剪结构在地震作用下的剪力墙数量进行了优化分析。通过结果分析结果可以发现，在场地条件相同的条件下，设防烈度增加一度，虽然地震作用增加一倍，但为达到规定的层间侧移控制要求，所需的剪力墙数量并非增加一倍，而是更多。这是因为剪力墙增加后，结构刚度增大，自振周期减小，地震影响系数却又随自振周期的减少而增加，所以设防烈度与所需的剪力墙合理数量不是成线性关系。只有当剪力墙数量为定值

3、时，地震作用增加一倍，结构在弹性范围内的地震反应才成倍增加。在上述优化分析的基础上，进一步研究了不同结构性能水平要求所对应的最优剪力墙刚度。运用不同的位移性能指标，采用零阶优化算法得到了各性能水平下的最优剪力墙数量。运用ANSYS中的APDL语言，将不同参数和性能指标下的结构设计问题转化为不同数学模型的优化求解问题，最终得到了不同设防烈度、不同场地条件、不同性能指标下的最优剪力墙数量。由于当采用抗震规范中的弹性反应谱估算结构弹塑性变形时有许多局限性，本文在部分抗震计算中直接使用弹塑性反应谱计算在罕遇地震作用下结构的弹塑性响应。尽管通

4、过调整剪力墙数量可以在一定程度上调节结构在地震作用下的响应，但这种调节对于高烈度区的高层建筑或超高建筑往往难以达到令人满意的效果。理论分析和实践均表明，通过设置一定数量的阻尼器可有效地控制结构在地震中的响应，减小楼层位移并耗散结构振动能量，从而达到减震的效果。本文探讨了粘弹性阻尼器在高层框架一剪力墙结构中的优化设计方案，将地震响应时程分析嵌入到优化设计当中，通过零阶算法，确定了粘弹性阻尼器在高层框架一剪力墙结构中的布置数量及其安装位置。关键词：框架．剪力墙结构；基于性能抗震设计；弹塑性谱；优化设计；剪力墙数量；粘弹性阻尼器；减震英文

5、摘要东南人学硕士学位论文ResearchinPerformance—BasedAseismaticOptimumDesignforFrame—ShearWalIStructuresGraduateStudent：GaoYidanSupervisor：WangXiuxin,GuoT0ngAbstractFrame-shearwallstructuresarewidelyusedinhigh-risebuildings，andtheaseismaticoptimumdesignforflame-shearwallstructuresha

6、sbeenstudiedbymanyresearcherssystematically．However,inthesestudies．explicit-formulation-basedmethodsandthesimplifiedseries—multi—particlemodelareusuallyadopted，whicharenotsatisfactoryinprecisionandinembodimentofthestructuralspatialcharacteristics．Inaddition，theamountan

7、dpositionofshearwallsordampersarcusuallydeterminedbytheexperienceofdesignersfirst,followedbytrialcalculations，whichhassomeuncertainties．Basedontheparametrically—builtfiniteelement,theoptimumdesignforframe-shearwallstructuresunderdifferentperformancesrequirementsisinves

8、tigatedtoachieveananalysisresult,whichhasaclearconcept,definitetargetandbetterprecision．Basedontheearthquakeresponses