基于超弹性SMA绞线-摩擦耗能连接技术的填充墙RC框架结构抗震性能研究

基本信息
批准号:50978081
项目类别:面上项目
资助金额:35.00
负责人:任文杰
学科分类:
依托单位:河北工业大学
批准年份:2009
结题年份:2012
起止时间:2010-01-01 - 2012-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:窦远明,宋娃丽,黄海新,周明杰,李艳艳,戴辰,黄亮
关键词:
振动台试验SMA绞线本构抗震理论拟静力试验超弹性SMA绞线摩擦耗能连接填充墙框架
结项摘要

本项目针对填充墙框架连接技术存在的实际问题,提出了新的超弹性SMA绞线-摩擦耗能连接技术,围绕该技术展开如下研究工作:试验研究SMA绞线的滞回特性,建立能反映环境温度、加载路径和加载速率综合影响的SMA本构模型;开发设计超弹性SMA绞线-摩擦耗能连接技术,可有效控制填充墙承受的地震剪力以满足其抗震性能要求,并一定程度上抑制框架主体振动;对耗能连接技术进行力学试验,建立理论模型;拟静力试验研究了耗能连接填充墙框架的滞回特性及其影响因素,确立了该体系的滞回模型及抗震性能目标;建立了耗能连接填充墙框架结构的地震反应分析方法及优化设计理论;振动台试验验证了所提理论的正确性。研究成果对于改善填充墙框架结构的整体抗震性能、减轻结构地震破坏具有重要的理论意义和现实意义。

项目摘要

形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)是一类对形状有记忆功能的机敏材料,其独特的力学性能以及在土木工程领域的应用一直是研究热点。本项目围绕超弹性SMA丝对结构振动被动控制展开研究工作:.① 对超弹性SMA丝进行力学试验,考虑了加卸载循环次数、应变幅值和荷载频率的影响。在试验基础上,建立了超弹性SMA的径向基函数神经网络本构模型,能准确预测SMA力学性能在循环加卸载中的变化;建立了径向基函数神经网络-Graesser本构模型,通过神经网络预测Graesser本构模型参数,可较好模拟SMA在不同应变幅值和荷载速率下的应力-应变曲线。试验研究了超弹性SMA棒的力学性能。.② 设计了新型SMA-摩擦复合阻尼器,其较现有SMA基阻尼器的优越性在于:能根据结构的地震响应自动调整耗能状态,构造简单,SMA用量少,经济实用。对阻尼器在不同位移幅值和荷载频率下进行了拉压力学试验。建立了阻尼器的力学模型,数值模拟证实了其正确性。.③ 建立了消能减震结构(对称结构和偏心结构)的地震时程响应分析方法及能量分析方法,数值模拟了新型SMA-摩擦复合阻尼器对剪切型结构(对称结构和偏心结构)的振动控制,证明了阻尼器的功效。.④ 提出了改进的多目标优化遗传算法,具有较好的计算效率和效果。将该算法用于消能减震结构(对称结构和偏心结构)的优化设计中,实现了阻尼器数量、位置和减震效果的共同优化。.⑤ 进行了结构(对称结构和偏心结构)的地震模拟振动台试验,比较了结构在无控和新型SMA-摩擦复合阻尼器控制下的地震响应,验证了阻尼器对结构的振动控制。.⑥ 提出了新型SMA-摩擦复合阻尼器连接框架填充墙结构的设计思路,可以保证地震作用下框架主体和填充墙的安全。对边框填充墙进行推覆试验,建立其有限元力学模型。.⑦ 初步建立了单自由度超弹性SMA减振结构的随机振动控制理论。. 本项目研究成果对于推进超弹性SMA在土木工程防震减灾中的应用具有重要的理论意义和现实意义。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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