基于opensees的群桩体系桥梁连续倒塌分析

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1、分类号:U44,U4510710-2013221036专业硕士学位论文基于OpenSees的群桩体系桥梁连续倒塌分析（中国博士后科学基金项目编号：2012M511959）安风明导师姓名职称周敉副教授专业学位类别申请学位级别工学硕士建筑与土木工程及领域名称论文提交日期2015年5月20日论文答辩日期2015年5月31日学位授予单位长安大学ProgressiveCollapseAnalysisofPilegroupsystemBridgeUsingOpenSeesADissertationSubmitted

2、fortheDegreeofMasterCandidate：AnFengmingSupervisor：Asso.Prof.ZhouMiChang’anUniversity,Xi’an,China摘要群桩基础是我国桥梁建设中最常用的基础，特别在高桩承台中得到广泛应用，具有沉降量小、施工周期短、适应性等优点，但根据地震灾害调查表明，其在地震作用下往往是结构的易损构件。群桩体系桥梁广泛用于非规则的桥梁结构中，传统设计方法已经不能适应发展迅速的结构性能化设计理论，探讨在强震作用下桩基础的失效模式、失效规律和损伤

3、发展是现行桥梁抗震分析的需要，而桥梁结构在地震作用下的连续倒塌分析是一个非常复杂的问题，多数商用程序在倒塌分析时会遇到数值模拟的困难。本文基于OpenSees平台自编程序模拟群桩基础连续倒塌行为，并建立了杆件的失效准则，对Remove命令实现分析模型更新进行了深入研究，Remove命令能够处理结构的大变形、大转动，实现结构连续倒塌的模拟，解决传统有限元数值求解的困难。论文采用OpenSees中的非线性梁柱单元构建了带附属节点的非线性梁柱单元用于模拟桥梁结构，对附属节点的约束条件采用多点约束的方法处理，采

4、用静力凝聚的方法进行控制，并通过计算验证了该方法的正确性。论文对强震作用下群桩基础的失效模式和处理方法进行了详细的研究，引入弯曲失效准则、剪切和轴向失效准则，对结构分析时进行实时的监控，对失效单元端部的约束情况进行实时的处理而改变结构分析模型。依托某实际工程建立了包含群桩基础的单墩模型，选取一组二类场地地震波进行连续倒塌分析，模拟群桩基础的内力释放和逐步失效过程，并完成在删除破坏杆件和更新模型之后，剩余有限元模型的地震响应分析。论文建立的群桩体系模型在地震作用下进行实时的修改能够真实的反应构件的逐步失效

5、过程和连续倒塌过程。杆件逐步失效过程中的内力释放及其内力重分布将加剧结构的失效，是影响强震作用下群桩基础倒塌机理、倒塌模式与整体结构损伤演化规律的主要因素。关键词：群桩基础，OpenSees，连续倒塌，内力重分布，失效模式IAbstractGrouppilefoundationisthebasisofthemostcommonlyusedinbridgeconstructionofourcountry,especiallyinthehighpileiswidelyusedinhigh-risepilec

6、ap,whichhassmallsettlement,shortconstructionperiod,andtheadvantagesofadaptability,butaccordingtotheearthquakedisasterinvestigation,underseismicactionthegrouppilefoundationisthevulnerablecomponentofthestructure,bridgepilesystemiswidelyusedintheirregularbr

7、idgestructure,thetraditionaldesignmethodhasalreadycan'tadapttotherapiddevelopmentofperformance-basedstructuredesigntheory,thepaperdiscussesthatthefailuremodeofpilefoundationunderearthquakeactionandfailureregularityanddamagedevelopmentistheneedofcurrentbr

8、idgeseismicanalysis,andcontinuouscollapseanalysisofbridgestructureunderseismicactionisaverycomplicatedproblem,mostcommercialprogramsexistthedifficultyofnumericalsimulationinthecollapseanalysis.BasedontheplatformofOpenSeess