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高温后铝合金T型连接梁柱节点滞回性能试验研究
1
作者
张易
申
谢开仲
+1 位作者
谢臻
彭林欣
《建筑结构》
北大核心
2024年第10期65-72,共8页
为研究高温后铝合金T型连接梁柱节点滞回性能,以温度值、恒温时间为变化参数,设计了4个T型节点试件进行了高温后低周往复加载试验。通过试验观测了T型节点试件的破坏过程,同时获取了试件升温曲线、滞回曲线、骨架曲线、延性指标、承载...
为研究高温后铝合金T型连接梁柱节点滞回性能,以温度值、恒温时间为变化参数,设计了4个T型节点试件进行了高温后低周往复加载试验。通过试验观测了T型节点试件的破坏过程,同时获取了试件升温曲线、滞回曲线、骨架曲线、延性指标、承载力及刚度退化曲线等,并由此分析了节点破坏机理、承载能力以及抗震性能。试验结果表明:受到低周往复荷载作用后试件的破坏模式均表现为节点板的弯剪破坏,滞回曲线不饱满;高温后试件极限承载力随着恒温时间的增加而减少;与常温下的铝合金T型节点试件相比,经历高温后的试件刚度退化幅度及延性增加;螺栓滑移可增加试件耗能,但摩擦力在滑移阶段初期对常温试件产生不利影响。
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关键词
铝合金
梁柱节点
滞回性能
高温
T型节点
下载PDF
职称材料
面内变刚度薄板弯曲问题的挠度−弯矩耦合神经网络方法
被引量:
6
2
作者
黄钟民
谢臻
+1 位作者
张易
申
彭林欣
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2541-2553,共13页
发展了一种求解面内变刚度功能梯度薄板弯曲问题的神经网络方法.面内变刚度薄板弯曲问题的偏微分控制方程为一复杂的4阶偏微分方程,传统的基于强形式的神经网络解法在求解该偏微分方程时可能会遇到难以收敛、边界条件难以处理的情况.本...
发展了一种求解面内变刚度功能梯度薄板弯曲问题的神经网络方法.面内变刚度薄板弯曲问题的偏微分控制方程为一复杂的4阶偏微分方程,传统的基于强形式的神经网络解法在求解该偏微分方程时可能会遇到难以收敛、边界条件难以处理的情况.本文基于Kirchhoff薄板弯曲理论,提出了一种直角坐标系下任意面内变刚度薄板弯曲问题的神经网络解法.神经网络模型包含挠度网络与弯矩网络,分别用于预测薄板的挠度与弯矩,从而将求解4阶偏微分方程转换为求解一系列二阶偏微分方程组,通过对挠度、弯矩试函数的构造可使得神经网络计算结果严格满足边界条件.在误差的反向传播中,根据本文提出的误差函数公式计算训练误差并结合Adam优化算法更新模型的内部参数.求解了不同边界条件、形状的面内变刚度薄板弯曲问题,并将所得计算结果与理论解、有限元解进行对比.研究表明,本文模型对于求解面内变刚度薄板弯曲问题具备适应性,虽然模型中的弯矩网络收敛较挠度网络要慢,但本文方法在试函数的构造上更为简单、适应性更强.
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关键词
神经网络
深度学习
面内变刚度薄板
弯曲
偏微分方程
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职称材料
题名
高温后铝合金T型连接梁柱节点滞回性能试验研究
1
作者
张易
申
谢开仲
谢臻
彭林欣
机构
广西大学土木建筑工程学院
广西大学工程防灾与结构安全教育部重点实验室
广西防灾减灾与工程安全重点实验室
出处
《建筑结构》
北大核心
2024年第10期65-72,共8页
文摘
为研究高温后铝合金T型连接梁柱节点滞回性能,以温度值、恒温时间为变化参数,设计了4个T型节点试件进行了高温后低周往复加载试验。通过试验观测了T型节点试件的破坏过程,同时获取了试件升温曲线、滞回曲线、骨架曲线、延性指标、承载力及刚度退化曲线等,并由此分析了节点破坏机理、承载能力以及抗震性能。试验结果表明:受到低周往复荷载作用后试件的破坏模式均表现为节点板的弯剪破坏,滞回曲线不饱满;高温后试件极限承载力随着恒温时间的增加而减少;与常温下的铝合金T型节点试件相比,经历高温后的试件刚度退化幅度及延性增加;螺栓滑移可增加试件耗能,但摩擦力在滑移阶段初期对常温试件产生不利影响。
关键词
铝合金
梁柱节点
滞回性能
高温
T型节点
Keywords
aluminium alloy
beam-column joint
hysteretic performance
high temperature
T-joint
分类号
TU395 [建筑科学—结构工程]
下载PDF
职称材料
题名
面内变刚度薄板弯曲问题的挠度−弯矩耦合神经网络方法
被引量:
6
2
作者
黄钟民
谢臻
张易
申
彭林欣
机构
广西大学土木建筑工程学院
广西大学广西防灾减灾与工程安全重点实验室
出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2541-2553,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(12162004).
文摘
发展了一种求解面内变刚度功能梯度薄板弯曲问题的神经网络方法.面内变刚度薄板弯曲问题的偏微分控制方程为一复杂的4阶偏微分方程,传统的基于强形式的神经网络解法在求解该偏微分方程时可能会遇到难以收敛、边界条件难以处理的情况.本文基于Kirchhoff薄板弯曲理论,提出了一种直角坐标系下任意面内变刚度薄板弯曲问题的神经网络解法.神经网络模型包含挠度网络与弯矩网络,分别用于预测薄板的挠度与弯矩,从而将求解4阶偏微分方程转换为求解一系列二阶偏微分方程组,通过对挠度、弯矩试函数的构造可使得神经网络计算结果严格满足边界条件.在误差的反向传播中,根据本文提出的误差函数公式计算训练误差并结合Adam优化算法更新模型的内部参数.求解了不同边界条件、形状的面内变刚度薄板弯曲问题,并将所得计算结果与理论解、有限元解进行对比.研究表明,本文模型对于求解面内变刚度薄板弯曲问题具备适应性,虽然模型中的弯矩网络收敛较挠度网络要慢,但本文方法在试函数的构造上更为简单、适应性更强.
关键词
神经网络
深度学习
面内变刚度薄板
弯曲
偏微分方程
Keywords
neural network method
deep learning
thin plate with in-plane stiffness gradient
bending
partial differential equation
分类号
TU339 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高温后铝合金T型连接梁柱节点滞回性能试验研究
张易
申
谢开仲
谢臻
彭林欣
《建筑结构》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
面内变刚度薄板弯曲问题的挠度−弯矩耦合神经网络方法
黄钟民
谢臻
张易
申
彭林欣
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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