疲劳载荷下钢管混凝土强度预测模型仿真分析

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万方数据第34卷第3期计算机仿真2017年3月文章编号：1006—9348(2017)03—0361—04疲劳载荷下钢管混凝土强度预测模型仿真分析郝翔．刘英达(内蒙古科技大学建筑与土木工程学院，内蒙古包头014010)摘要：对疲劳载荷下钢管混凝土强度进行准确预测，可提高建筑用混凝土结构的安全性，改善建筑的质量。进行凝土强度预测时，应对钢管混凝土的位移延性进行准确分析，计算钢管混凝土最大载荷强度，采集疲劳载荷下钢管混凝土最强度预测样本进行训练完成预测，而传统方法通过获取钢管混凝土强度荷载一应变曲线，通过建立钢管超高强混凝土本构关系进行强度预测．不能计算位移延性和最大载荷强度，降低了预测的精度。提出一种改进延性破坏准则的疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法。上述方法先建立钢管混凝土圆柱的低周疲劳寿命拟合曲线模型，计算出钢管混凝土的位移延性，得出钢管混凝土最大载荷强度。采集疲劳载荷下钢管混凝土最强度预测样本，并组建BP网络模型组建钢管混凝土轴心受压强度承载力预测模型。仿真结果证明，强度计算值和本构关系预测结果与实测值吻合良好。关键词：疲劳载荷；钢管混凝土；强度预测中图分类号：TU528．59文献标识码：BStrengthofConcreteFilledSteelTubeunderFatigueLoadPredictionModelSimulationAnalysisHAOXiang，LIUYing-da(InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology，ArchitectureandCivilEn西neeringInstitute，BaotouInnerMongolia014010，China)ABSTRACT：Itcanenhancebuildingconcretestructuralsafetyandimprovebuildingqualitytoaccuratelypredictconcretefilledsteeltube(CFST)strengthunderfatigueload．ItneedstoanalyzeCFSTdisplacementductilityexactlyandcalculateCFSTmaximumloadstrengthduringpredictingconcretestrength．TraditionalmethodpredictsstrengthviaobtainingCFSTstrengthload-straincurveandbuildingsteeltubeultrahighstrengthconcreteconstitutiverelation，itcannotcalculatedisplacementductilityandmaximumloadstrengthandreducespredictionaccuracy．ThispaperproposesamodelingmethodofCFSTstrengthpredictionundermodifiedductilityfailurecriterionfatigueload．Firstly，theCFSTcolumnarlowcyclefatiguelifefittedCUlWemodelisbuilt．ThentheCFSTdisplacementductilityiscaleulat·ed，anditsmaximumloadstrengthisobtained．Finally，theCFSTmaximumpredictionsampleiscollected，andBPnetworkisusedtobuildaxialcompressionstrengthbearingcapacitypredictionmodel．Simulationresultsshowthatpredictionresultofstrengthcalculationandconstitutiverelationisidenticalwithmeasuredvalue．KEYWORDS：Fatigueload；Concretefilledsteeltube；Strengthprediction1引言目前，钢管混凝土结构的低周疲劳破坏受位移延性影响显著．但是在对钢管混凝土强度结构和构件的疲劳破坏进行分析时，无法计算出精确地位移延性指数，容易产生无法反映出钢管混凝在不同位移延性水平下的疲劳寿命的问题[1q】。在这种情况下，如何可以有效地组建疲劳载荷下钢管混凝土强度预测模型成为了该领域亟待解决的主要问题【4。6]。而疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法可以在收稿日期：2016—05—28修回日期：2016—06一01钢管混凝土轴心受压短柱强度承载力试验的基础上．对疲劳载荷下钢管混凝土强度进行预测是解决上述问题的根本途径，引起了很多专家与学者的重视。疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模在建筑领域中具有非常重要的应用价值，受到了相关领域专家的普遍关注，同时也取得了一定的进展。文献[8]提出一种最／b--乘支持矢量回归机的疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法。该方法先采用蚁群算法对最小二乘支持矢量回归机的模型参数进行训练．获取的最佳参数组合，构建疲劳载荷下钢管混凝土强度非线性模型。该方法建模效率较高。但是存在没有考虑到由基体混凝土水灰比所引起的再生混凝土徐变性能的差异的问题。文献f9]一36】一 万方数据重点采用了基于经验模态分解的疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法。该方法利用经验模态分解提取疲劳载荷下钢管混凝土强度预测特征。利用该特征组建经验模态分解提取疲劳载荷下钢管混凝土强度预测模型。该方法较为简单，但是存在鲁棒性较差的问题。文献[10]提出基于神经网络的疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法。该方法先结合历史疲劳载荷下钢管混凝土强度数据和钢管混凝土强度最大负荷等各项因素，在此基础上，组建神经网络预测模型，并对训练好的模型进测试和评估．该方法进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测的准确度较高．但是时间复杂度也较高，难以大规模的应用，具有一定的局限性。为了克服传统方法存在的问题，本文提出一种基于延性破坏准则的疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法。仿真结果证明强度计算值和本构关系预测结果与实测值吻合良好。2钢管混凝土强度预测原理在对疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模的过程中，先计算出钢管和混凝土强度的套箍指标．描述钢管混凝土强度荷载一应变曲线，得到钢管超高强混凝土的本构关系，在此基础上组建疲劳载荷下钢管混凝土强度预测模型，具体的步骤如下详述：假设，由妒’代表混凝土轴心受压，则利用式(1)计算出钢管和混凝土强度的套箍指标m，㈩：生生坚三盟(1)‘2‘r(t)‘矿‘式中，e。JtI代表再生混凝土徐变特性影响，e／ow(t)代表混凝土轴压构件，r(t)代表低强度基体混凝土配制。利用式(2)描述钢管混凝土强度荷载一应变曲线磊‘oe,ac=(⋯洲t)警)刑(2)式中，k。。代表基体混凝土的水灰比，％代表再生混凝土的水灰比，‰酬代表基体混凝土水灰比的影响，C删代表基体混凝土水灰比。假设，由D。代表普通混凝土中粗细骨料表观密度的加权平均值，气(￡，t。)代表再生混凝土和普通混凝土中骨料的吸水量，则利用式(3)组建疲劳载荷下钢管混凝土强度预测模型‰岫【掣】．篆㈩式中。∞代表荷载变化范围，D代表核心混凝土强度，C代表校核加载过程。但是传统方法不能计算位移延性和最大载荷强度，降低了预测的精度。提出一种基于改进基于延性破坏准则的疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法。----——362----——3基于延性破坏准则的混凝土强度预测模型3．1低周疲劳寿命拟合曲线模型的组建在建立疲劳载荷下钢管混凝土强度预测优化模型的过程中，建立钢管混凝土圆柱的低周疲劳寿命拟合曲线模型，具体的步骤如下详述：假设，由u代表位移延性参数，则利用式(4)组建钢筋混凝土柱低周疲劳寿命曲线模型帆=CNuiN?i·C(4)式中，』、，代表构件的疲劳寿命，Ⅳ．代表构件在位移比u水平上作对称循环的疲劳寿命，届代表与构件类型有关的常数由低周疲劳试验确定。利用式(5)获取等效位移延性、N—BNPuPft＼u2—矿¨7式中，u‘代表考虑低周疲劳破坏特性的等效层间延性，丙代表等效滞回循环次数，u，代表相对应的循环次数。因为Ⅳp通常可取1／4，则利用式(6)将上式改写为“‘=(4N)一口M．(6)式中，k代表等效系数，口取0．152。图1为钢管混凝土圆柱的屈服曲率与位移示意图，其中，△。。代表钢管混凝土柱的加载位移幅值，△。代表钢管混凝土柱的塑性位移，f。代表钢管混凝土柱的塑性铰长度，西。代表钢管混凝柱的极限曲率．日代表反弯点到柱端截面的距离，多，代表钢管混凝土圆柱的屈服弯矩对应的曲率，西，与混凝土立方体抗压强度L和轴压比／7,有关。也月(a)曲率分布(b)变形曲线图l钢管混凝土屈服曲率与位移示意图一 万方数据3．2钢管混凝土的位移延性计算假设，由Z。代表混凝土立方体抗压强度，n代表轴压比，则利用式(7)获取钢管混凝土圆柱的屈服弯矩对应的曲率卟％釉，吐(7)上式中，A。和A。代表钢管混凝土圆柱截面中钢管面积和混凝土面积。利用式(8)计算出钢管混凝土圆柱的屈服位移△，=了1西，n2(8)利用式(9)计算出u代表的钢管混凝土的位移延性u=糕龇(9)u2蕊凶^cp7假设。由Ⅳ代表钢管混凝土的低周疲劳寿命，利用式(10)以对数形式表述为lg(N)=alg(M)+b(10)式中，Ⅱ，b均为常数。假设，由r2代表绝对系数，r2的值越接近，其曲线拟合效果越好，则利用式(11)计算r2，：：丛兰!!旦!鱼生Js(11)r=—————：■—：———一‘J)＼，八t)式中以zi)代表低周疲劳寿命预测值，Yi、多代表各试件低周疲劳寿命试验值和实测平均值。则利用式(12)计算出钢管混凝土最大载荷强度f。：掣竽≯t工。(12)综上所示可以说明，在对疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模过程．建立钢管混凝土圆柱的低周疲劳寿命拟合曲线模型，得到钢管混凝土最大载荷强度，为实现对疲劳载荷下钢管混凝土强度预测提供了依据。3．3疲劳载荷下钢管混凝土强度预测模型的组建在对疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模过程。以3．2节获取的疲劳载荷下钢管混凝土强度最大载荷为依据．在钢管混凝土轴心受压强度承载力试验的基础上，组建B尸网络模型对钢管混凝土轴心受压强度承载力进行了预测。假设．由x和y代表B尸网络学习用的一组疲劳载荷下钢管混凝土强度预测样本输入矢量和期望输出量．利用3．2节获取的f。为依据，利用式(13)计算网络节点实际输出q=Z(neti)×fl(oiWF—q)f1(13)式eoZ代表输入的权值，(wt，)代表钢管混凝土强度阈值，o。代表多种因素对对钢管混凝土承载力的影响，们i对未训练钢管混凝土强度预测样本，Oi代表幅度随套箍指标。利用式(14)计算神经网络的输出误差肘‘=Nil荟K半1aq=l“(14)式中，pfi代表输入、输出变量，K代表神经元的启动函数，Ⅳ代表迭代次数。利用式(15)和式(16)反向逐层计算网络输出层、隐层的各节点间偏差职：塑—2善L盟(15)iUi形=Or(1—0I)∑WmwF·形(16)式中，形。代表疲劳载荷下钢管混凝土强度观测样本集。利用式(17)和式(18)修正神经网络权值和节点阈值△训F(t+1)=z％q+弛tc『F(￡)(17)aOj(t+1)=ZWooj+丁：△仉(t)(18)式中，z代表非线性启动函数，△p，(t)代表反向修改阈值，Aw。(t)代表反向修改阈值，r代表BP神经网络输入节点。利用式(19)组建BP网络模型对钢管混凝土轴心受压强度承载力预测模型．利用该模型完成对钢管混凝土轴心受压强度承载力预测硝：坐!尘!!：：垒业±!!(19)町以上方法可以有效的说明。疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模原理，有效地建立了疲劳载荷下钢管混凝土强度预测模型。4仿真结果与分析为了证明提出的基于改进基于延性破坏准则的疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法有效性需要进行一次实验。将混凝土强度和黏结长度定义为变化参数，设计了3个钢管高强混凝土柱试件，试件主要设计参数见表1表1试件主要设计参数在表1中，L代表试件长度，d代表钢管外径，t代表钢管厚度，L。代表黏结长度。4．1钢管混凝土低周疲劳寿命拟合曲线的计算分别利用本文组建的预测模型和文献『8]建立的预测模型计算钢管超高强混凝土试件最大荷载，将实际的钢管超高强混凝土试件最大荷载和2种模型的计算结果相比较．比较结果见图2。分析图2可知，利用本文算法建立的预测模型计算钢管超高强混凝土试件最大荷载和实际的钢管超高强混凝土试件最大荷载较为吻合。说明本文方法预测最大载荷的精度较高。4．2钢管混凝土强度预测结果有效性对比分别利用本文组建的预测模型和文献[8]建立的预测模型进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测．将实际测量的疲劳载荷下钢管混凝土强度数值和2种模型预测强度结果相比．．．．——363．．．．—— 万方数据童柱辑应变／％图2不同模型计算的最大载荷精确度对比较．比较结果见图3蒜≥群屡魁慧辐避应变，％图3不同算法进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测的结果对比分析图3可知，利用本文模型进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测的数据和实际测量的疲劳载荷下钢管混凝土强度数据较为吻合。说明本文可以保证疲劳载荷下钢管混凝土强度预测的数据有效性。4．3不同算法下钢管混凝土强度预测稳定性对比分别利用本文组建的预测模型和文献[8]建立的预测模型进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测，比较2种不同模型对钢管混凝土轴心受压强度承载力预测稳定性，对比结果见图4。分析图4可知，利用本文模型进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测的稳定性远高于文献[8]模型进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测的稳定性，说明本文方法进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测结果稳定可靠。仿真结果表明，强度计算值和本构关系预测结果与实测值吻合良好。一364一更丑靛掣删嚣—．．P一改进方法2345相对应变／％图4不同算法模型预测稳定性对比5结束语针对传统方法进行疲劳载荷下钢管混凝土强度预测的缺陷，提出一种基于改进基于延性破坏准则的疲劳载荷下钢管混凝土强度预测建模方法。仿真结果证明，强度计算值和本构关系预测结果与实测值吻合良好。参考文献：[1]刘晓，等．低周反复载荷下型钢钢管混凝土柱力学性能[J]．沈阳大学学报：自然科学版，2015，27(6)：477—482．[2]戴永红．多工况载荷下钢管混凝土格构柱受力性能实测分析[J]．安徽建筑，2014，21(6)：127—129．[3]邓继华，周福霖，谭平．圆钢管混凝土拱空间极限荷载计算方法研究[J]．建筑结构学报，2014，35(11)：28—35．[4]林荣伟，等．随机载荷下FRP加固Rc梁疲劳寿命预测的实验研究[J]．工程质量，2014，32(7)：32—35．[5]张杰，等．拉一拉循环载荷下443铁素体不锈钢产热规律及疲劳性能预测[J]．材料工程，2015，43(2)：79—84．[6]章彦，等．竖向均布荷载作用下四肢钢管混凝土格构柱力学性能数值分析[J]．钢结构，2015，25(10)：38—43．[7]杨涛，代攀．运营多年钢管混凝土拱桥荷载试验分析[J]．山西建筑，2015，41(6)：159—160．[8]王景玄，王文达，石晓飞．基于备用荷载路径法的钢管混凝土框架抗连续倒塌机制非线性动力分析[J]．建筑结构学报，2015，36(SI)：14—20．[9]贾璐，宋烨，戴焕云．高速动车组轴箱体强度分析[J]．计算机仿真，2015，32(8)：185—189．[10]崔东辉，张晓丽，谢华，梁大开．结构健康监测中铝合金板的低速冲击仿真分析．[J]．科技通报，2016，3(32)：180-184．博[作者简介]郝翔(1991一)，男(汉族)，山西太原人，在读硕士研究生，主要研究方向：结构工程；刘英达(1975一)，男(汉族)，内蒙古包头人，硕士研究生导师，讲师，主要研究方向：结构工程。