《钢框架优化设计及其抗震性能分析》.pdf

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1、第47卷第3期西安建筑科技大学学报(自然科学版)Vo1.47No.32015年6月J.Xi’anUniv.ofArch.&Tech.(NaturalScienceEdition)Jun.2O15DOI:10.15986~.1006-7930.2015.03.002钢框架优化设计及其抗震性能分析薛建阳,黄小刚,高卫欣,韩琛,翟磊(西安建筑科技大学土木工程学院,陕西西安710055)摘要:为解决单目标优化设计中仅考虑耗钢量最小造成结构刚度较小的不足,利用大型有限元软件ANSYS,综合考虑结构耗钢量和地震作用产生的应变能,分别对

2、纯钢框架结构和钢框架支撑结构的单目标优化做了改进.首先研究了无支撑抗震钢框架的多目标优化,然后在单目标优化后的纯框架基础上增加支撑,并通过多工况载荷下的静力拓扑分析寻求支撑体系的最佳布置位置.计算结果表明:经过多目标优化后的结构体积比优化前减小了约16.7%,钢框架支撑结构的结构体积比优化前减小了约13.1%.但在峰值加速度分别为70、400gal的ELCentro波和Taft波作用下各层的层问位移角比优化前并未明显增加,出铰数量和位置也比单目标优化后的结构更加合理.关键词:多目标优化,约束法,应变能,Push.over分

3、析,ANSYS中图分类号:TU391文献标志码:A文章编号:1006—7930(2015)03—0316—05OptimizationdesignofsteelframpanditsstructuralseismicbehaviorXUEJianyang,HUANGXiaogang,GAOWeixin,HANChen,ZHAILei(SchoolofCivilEngineering,Xi’anUniv.ofArch.&Tech.,Xi’an710055,China)Abstract:Inordertosolvethelac

4、kofstructurestifnesscausedbythesingle—objectiveoptimizationregardingvolumeleastasthetargetfunction,greatimprovementshavebeenmadeinoptimizationdesignofsteelflameandbracedsteelframecondsideringthebalanceofsteeldosageandstrainenergyperANSYSwhichemploysthefiniteelemen

5、tmethod.Multi—objectiveoptimizationofsteelframeisfirstlystudied,thendiferentconditionsofstatictopologyoptimizationanalysisareusedforexploringthebestoptimumpositionofbracingsystemsafterincreasingbracingstructureonthefoundationofsingle—objectiveoptimizationofsteelfl

6、ame.Re—suitsobtainedshowthat16.7%ofthetotalsteelvolumeinsteelflamecouldbeeconomizedandthebracedsteelframe’svolumeissavedby13.1%.buttheoptimizedstructure’sdriftratiohasnotincreasedandthequantityandpositionofplastichingeismoretea-sonablecomparedtotheoptimizedstructu

7、re’sbythesingleobjectiveoptimizationundertheinfluenceof70gal,400galE1-Centrowaveand70galTaftwaverespectively.Keywords:multi·objectiveoptimization;constraintmethod;deformationenergy;pushoveranalysis;ANSYS近年来钢结构在我国的应用越来越广泛.在多能的多目标优化,并提出采用NSGA-II算法来解决高层钢结构中,钢框架体系(包括钢

8、框架-支撑结构这类优化问题.在分析中如果能使结构地震作用产与纯钢框架结构)大量出现在钢结构住宅和钢结构生的应变能减小也可降低震害成本.因此本文的优厂房中,已经成为一种常见的结构体系.钢框架有化综合考虑了结构耗钢量和地震作用产生的应变良好的综合经济性能,包括施工速度快,可以减少能,以体积和应变能最小为目标

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