面向大型复杂结构的结构抗震混合试验方法研究

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1、博士学位论文面向大型复杂结构的结构抗震混合试验方法研究RESEARCHONTHESEISMICHYBRIDSIMULATIONTESTINGMETHODFORLARGECOMPLEXSTRUCTURES贾红星哈尔滨工业大学2017年11月国内图书分类号：TU317+.1/U446.1学校代码：10213国际图书分类号：624密级：公开工学博士学位论文面向大型复杂结构的结构抗震混合试验方法研究博士研究生：贾红星导师：田石柱教授申请学位：工学博士学科：防灾减灾工程及防护工程所在单位：土木工程学院答辩日期：2017年11月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedInde

2、x:TU317+.1/U446.1U.D.C.:624DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONTHESEISMICHYBRIDSIMULATIONTESTINGMETHODFORLARGECOMPLEXSTRUCTURESCandidate:JIAHongxingSupervisor:Prof.TIANShizhuAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpeciality:DisasterPreventionandReductionEngineering

3、andProtectiveEngineeringAffiliation:SchoolofCivilEngineeringDateofDefence:November,2017Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology摘要摘要结构抗震混合试验方法是目前结构抗震试验方法领域中热点研究之一，该方法综合了结构抗震试验与数值模拟的优势，是获取整体结构在地震激励下反应的有效方法之一。当前抗震混合试验方法的研究主要围绕方法本身的可行性和有效性开展，并在较为简单结构中进行了应用。但是，对大型复杂工程结构进行抗震混合试

4、验时，由于计算子结构庞大复杂，计算耗时过长；如何选取所需的试验单元/子结构；复杂边界条件导致难以精确加载模拟等问题使得抗震混合试验方法较难应用到大型复杂工程结构的研究。鉴于上述问题，本文对面向大型复杂结构的结构抗震混合试验方法进行系统的理论分析和试验研究，具体内容包括：（1）研究了基于有限元结构抗震混合试验系统的基本架构，建立了FOM(Finiteelementanalysissoftware-OpenFresco-MTS)结构抗震混合试验系统。该系统采用内嵌式混合试验系统架构，通过开发相关数据接口实现有限元软件、试验平台和MTS加载控制系统的通讯连接；并以受力机理相对明

5、确的多跨连续梁桥为试验对象，针对所建立的抗震混合试验系统，进行了验证性试验。基于抗震混合试验与有限元模拟对比分析结果，验证了所建立的OpenSees-OpenFresco-MTS抗震混合试验系统的稳定性和精度。（2）针对整体结构抗震混合试验模型中试验单元的选取问题，研究了试验单元的选取方法，并分别针对边柱和中柱两种不同试验单元，进行了型钢混凝土异形柱框架结构抗震混合试验，对比试验结果表明，基于边柱和中柱不同试验单元所得的整体结构地震反应基本一致，证明了抗震混合试验方法中仅选取局部关键构件作为试验单元能够保证整体结构抗震试验结果的精确性。（3）针对抗震混合试验方法面对大型复

6、杂结构时，由于计算子结构中巨量单元难以全部参与动力分析的问题，提出了动/静自由度分离与等效的结构抗震混合试验模型构建方法。将动力模型与静力模型分离，对子结构区段的模态缩减，减少整体结构的动力自由度，并利用计算子结构的有限元模型，通过建立参考点与各凝聚点对应子结构边界的耦合约束，充分考虑计算子结构的恢复力特性。以某基础隔震高层结构地震模拟振动台试验模型为试验背景，取隔震层作为试验子结构进行抗震混合试验，并与振动台试验结果进行对比，研究表明所提出的动/静自由度分离与等效的结构混合试验模型构建方法能够保证计算子结构恢复力模型精度，并有效控制整体结构抗震混合试验计算分析耗时，使大

7、型复杂结构抗震混合试验成为可能。-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文（4）针对考虑倾覆效应的抗震混合试验中复杂边界条件模拟难度大的问题，提出了考虑倾覆效应的复杂边界条件模拟方法。通过缩减试验单元边界自由度和拓展加载边界条件，利用水平向闭环位移控制与竖向力开环控制的组合控制方法。开发了相关试验装置，以有限作动器实现了多个试验单元的一致协同变形和倾覆弯矩作用。进行了某高宽比超限的基础隔震高层结构抗震混合试验。试验结果表明，所提出的复杂边界条件模拟方法适用于考虑倾覆效应的基础隔震高层结构抗震混合试验；在倾覆作用下，隔震层整体刚度较小