初始转动刚度论文_周凌宇,薛宪鑫

导读:本文包含了初始转动刚度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:节点,刚度,刚性,梁柱,组合,组件,有限元。

初始转动刚度论文文献综述

周凌宇,薛宪鑫[1](2019)在《外接式组合桁架节点初始转动刚度研究》一文中研究指出新建银西线铁路渭河特大桥主桥为4×60 m钢桁腹-混凝土连续箱梁桥,考虑本桥型中半刚性节点转动性能不明确的问题,该文讨论了对外接式组合桁架节点初始转动刚度及其对桥梁受力性能的影响。首先定义了节点域,然后通过传力路径分析将节点域简化成弦杆、PBL剪力键群以及外露节点板叁个有效力学组件,利用组件法原理推导出了各有效力学组件的弹簧刚度表达式,得到节点的初始转动刚度函数表达式。建立了节点有限元模型,并将数值结果与理论结果相比较,验证了模型的有效性以及理论分析的正确性。此研究成果为后续外接式节点的弯矩-转角曲线研究奠定了基础。(本文来源于《工程力学》期刊2019年05期)

张智涛[2](2019)在《基于RBF神经网络的半刚性端板连接节点初始转动刚度预测研究》一文中研究指出传统的钢框架连接不是刚接或理想铰接,而是半刚性连接。为了获取半刚性连接节点的真实性能,国内外学者针对半刚性连接展开了大量的研究。由于目前的研究方法主要从单一变量的角度对半刚性节点进行研究,而忽略了变量之间的相关性对于半刚性节点的影响,在采用理论解析计算节点初始转动刚度时仍存在较大的偏差。因此本文考虑应用神经网络良好的非线性映射能力以及对于样本数据的学习能力,以半刚性节点数据库为基础,从多变量的角度采用神经网络对半刚性端板连接节点的初始转动刚度进行预测研究。本文的具体研究内容如下:(1)通过对BP神经网络和RBF神经网络的研究,选用了具有最佳一致逼近性的RBF神经网络作为后续学习、预测的工具。提出了一种改进粒子群算法对RBF神经网络进行优化,与传统的遗传算法和粒子群算法相比刚度预测结果具有良好的精度,同时能够更好地表示节点之间刚度的变化趋势。(2)针对神经网络输入变量,通过已有的文献和试验研究初步确定了半刚性端板连接节点的柱、端板、螺栓和梁的几何尺寸作为主要的神经网络输入变量。提出了一种参数优化后的核主成分分析方法对变量进行处理,相比于传统的主成分分析方法能够有效地提升RBF神经网络的预测精度。(3)针对半刚性端板连接节点暂无统一的的分类标准,本文引入了聚类的思想对节点样本进行类别的划分。提出了一种基于改进粒子群算法的模糊c均值聚类,相比于传统的k均值聚类方法具有良好的稳定性。(4)通过对叁组半刚性端板连接节点的讨论,应用神经网络优化算法、聚类分析方法以及核主成分分析方法对初始转动刚度进行预测研究,预测刚度和试验刚度吻合较好,从而验证了本文方法在半刚性节点初始转动刚度预测中的有效性和实用性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-23)

郭凯凯,姚明丽,张冰,李选,胡夏闽[3](2018)在《钢梁-混凝土柱单剪板连接节点的初始转动刚度计算》一文中研究指出在钢-混凝土组合结构中,钢梁与混凝土柱之间常采用单剪板连接方式,单剪板连接节点主要传递梁端的剪力和轴力,并且能够承受一定的弯矩。为了研究钢梁混凝土单剪板连接节点的初始转动刚度,对3个钢梁-钢筋混凝土柱单剪板连接节点进行静力单调加载试验,分析了螺栓直径、螺栓数量、螺栓洞口变形、连接板抗剪和抗弯刚度及预埋件锚筋变形等因素对初始转动刚度的影响,推导了钢梁-钢筋混凝土柱单剪板连接节点的初始转动刚度计算方法,其计算结果与试验结果吻合较好。(本文来源于《工业建筑》期刊2018年10期)

夏永强,肖南[4](2018)在《T形钢连接梁柱半刚性节点初始转动刚度计算公式》一文中研究指出为了确定T形钢连接半刚性节点的初始刚度,分析T形钢连接梁柱节点的变形特征.以节点处与梁端受拉侧翼缘相连的T形钢为研究对象,将T形连接件翼缘受力视为简支梁,建立T形钢连接节点在弹性阶段的初始转动刚度计算模型,推导初始转动刚度的计算公式.采用数值模拟和已有试验数据,对所推导公式进行对比分析.结果表明,节点的初始转动刚度主要取决于T形钢连接件的翼缘厚度、T形钢翼缘上螺栓的位置和梁的高度,通过推导公式所得的初始刚度大于数值模拟和试验所得刚度.为了更加准确地预测节点初始转动刚度,引入刚度修正系数,分别采用修正后的刚度公式和已有的计算公式计算案例.结果表明,修正后的刚度公式能够更好地符合试验结果.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2018年10期)

李国强,段炼,陆烨,张杰华[5](2018)在《H型钢梁与矩形钢管柱端板单向螺栓连接节点初始转动刚度性能》一文中研究指出进行了6组平齐式、外伸式端板单向螺栓连接节点试验,并在现有研究成果的基础上,分别推导了单向螺栓抗拉刚度、受拉端板抗弯刚度、柱壁抗拉刚度、柱壁抗压刚度和受压外伸式端板抗压刚度的计算式.利用组件法推导了平齐式、外伸式连接节点在弯矩作用下初始转动刚度的理论计算公式.结果表明:给出的节点初始转动刚度的计算式与试验结果吻合较好,精度可满足工程设计的要求.最后,提出了H型钢梁与矩形钢管(RHS)柱端板单向螺栓连接节点的设计建议.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期)

王湛,周超[6](2016)在《空间外伸端板连接节点初始转动刚度研究》一文中研究指出基于平面节点初始转动刚度计算的组件法,对空间外伸端板连接节点的初始转动刚度进行理论和有限元分析。确定了对空间外伸端板连接节点初始转动刚度有贡献的各组件,结合已有的研究和空间节点受力性能特点,给出了各组件的刚度计算式;根据弹性阶段各组件的变形对空间外伸端板节点整体变形的贡献,提出了在对称荷载作用下空间端板连接节点初始转动刚度计算模型,并以此得到了空间端板连接节点初始转动刚度理论计算式。同时,建立了空间端板连接节点有限元模型进行参数化有限元分析,并与理论分析结果进行比较,有限元分析与理论计算结果吻合较好,验证了文中理论计算式的有效性。(本文来源于《建筑结构学报》期刊2016年S1期)

黄兴,叶志明,石文龙[7](2015)在《混凝土翼板外伸锚固对梁柱端板连接半刚性组合边节点初始转动刚度影响的模型研究》一文中研究指出为了研究混凝土翼板外伸锚固对梁柱端板连接半刚性组合边节点初始转动刚度的影响,运用组件法和弹塑性理论提出了混凝土翼板外伸锚固对梁柱端板连接半刚性组合边节点初始转动刚度影响的计算公式,通过与试验结果对比表明:计算值与试验值吻合较好。因此,该计算公式可用于梁柱端板连接半刚性组合边节点刚性的判断和参数研究。(本文来源于《结构工程师》期刊2015年04期)

周超[8](2015)在《基于组件法的空间端板连接节点初始转动刚度研究》一文中研究指出节点是整体结构中的要组部,结构中各个构通过节点相连,而节点的性能析结构设计中可缺少的组部在统结构设计中,节点被假定接或完铰接,但是忽略了节点在结构中的真实性能,节点在结构中既可以递剪力,又可以递部弯矩,性能是于接和完铰接之因,半性连接节点概念的提和研于节点性能的研更体,体要研得到包含初始转弯矩载力和转能力等性能指标的节点弯矩-转角曲线然而在于节点的研要集中在面节点,但是最接结构中的节点形式,于明确结构中节点真实性能一段距离因,获得结构中真实的节点性能,本文提了空节点的研,空节点更接结构中真实的节点形式文采用递式结构空节点层层深入析研,体作如1基于如何准确映结构中节点真实性能的角,以一种新的类方式内外于端连接节点研行总结和回顾,突了于空钢节点研的缺乏2面轴连接和弱轴连接节点行试验研,并限模型计算结果 比,验证了本文建模方法的效性首次建立了种空裸钢端连接节点限模型,并析了空节点弱轴之的影响以及面节点的性能差异由可知,种空裸钢节点弱轴之在程的影响,特别是于空角柱节点影响较大面节点比较,空端连接节点的转和载力要显着大于面节点3基于组法的思想,新性地组第一类和第类空中柱端连接节点各组的行了计算依据节点形原理,提了新型的计算空节点初始转计算式,限计算结果吻合较好,证明了本文理论式的可性(本文来源于《华南理工大学》期刊2015-05-28)

陈盼元[9](2015)在《楼板对弱轴端板连接节点初始转动刚度的影响》一文中研究指出目前强轴端板连接节点已经研究得很成熟了,但弱轴端板连接组合节点研究目前仍然是一块空白。目前传统的设计方法是忽略楼板对节点的影响,将其做为一个储备的安全系数,这不是一种正确的设计的方法。当结构的刚度被错误地估计,那么计算得到的结构内力也是错误的。因此本文的研究对象主要是楼板对于弱轴端板连接节点的初始转动刚度的影响。本文主要采用实验方法、有限元模拟和组件法等方法分析楼板对弱轴端板连接节点的初始转动刚度的影响。实验方法主要分析弱轴端板组合节点的初始转动刚度和滞回性能,考虑楼板的作用,组合节点的初始转动刚度约为裸节点的的初始转动刚度的4倍左右。有限元分析结果与实验结果吻合良好,分析组合节点的受力状态和应力分布。在有限元分析的基础上分析钢筋的不同构造措施对弱轴端板组合节点的初始转动刚度的影响,为设计提出一些有利的建议。对弱轴端板连接节点和强轴端板连接节点的受力分析和变形分析,得出强轴端板连接节点和弱轴端板连接节点的转动中心不一样,基于以上不同之处,可以提出弱轴端板连接节点的初始转动刚度的组件法。针对弱轴端板连接节点,提出钢筋的连接有效长度,对组件法提出修正。借鉴强轴方向的节点的混凝土楼板组件的刚度的计算方法,提出受正弯矩作用的弱轴端板连接组合节点的初始转动刚度的组件法。(本文来源于《华南理工大学》期刊2015-04-20)

赵楠,李正良,刘红军[10](2014)在《角钢塔K形节点初始转动刚度计算模型》一文中研究指出运用组件法建立了输电塔中角钢塔K形节点初始转动刚度的计算模型,考虑了主角钢受剪、螺栓受剪、孔壁变形对节点转动刚度的影响。将主角钢受剪肢视为以剪切变形为主的短柱,采用迭加原理计算受剪肢的剪切变形,进而得到其转动刚度;将螺栓视为铁摩辛柯梁,采用虚功原理和单位荷载法求解其抗剪刚度。并结合5组足尺试验进行了修正,结果表明:该力学模型具有较好的适用性。通过参数分析可知,螺栓个数和螺栓间距是影响该类节点初始刚度最重要的因素,其他如主角钢肢宽和肢厚、螺栓直径、节点板厚度对初始刚度也有一定的影响。(本文来源于《工程力学》期刊2014年04期)

初始转动刚度论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

传统的钢框架连接不是刚接或理想铰接,而是半刚性连接。为了获取半刚性连接节点的真实性能,国内外学者针对半刚性连接展开了大量的研究。由于目前的研究方法主要从单一变量的角度对半刚性节点进行研究,而忽略了变量之间的相关性对于半刚性节点的影响,在采用理论解析计算节点初始转动刚度时仍存在较大的偏差。因此本文考虑应用神经网络良好的非线性映射能力以及对于样本数据的学习能力,以半刚性节点数据库为基础,从多变量的角度采用神经网络对半刚性端板连接节点的初始转动刚度进行预测研究。本文的具体研究内容如下:(1)通过对BP神经网络和RBF神经网络的研究,选用了具有最佳一致逼近性的RBF神经网络作为后续学习、预测的工具。提出了一种改进粒子群算法对RBF神经网络进行优化,与传统的遗传算法和粒子群算法相比刚度预测结果具有良好的精度,同时能够更好地表示节点之间刚度的变化趋势。(2)针对神经网络输入变量,通过已有的文献和试验研究初步确定了半刚性端板连接节点的柱、端板、螺栓和梁的几何尺寸作为主要的神经网络输入变量。提出了一种参数优化后的核主成分分析方法对变量进行处理,相比于传统的主成分分析方法能够有效地提升RBF神经网络的预测精度。(3)针对半刚性端板连接节点暂无统一的的分类标准,本文引入了聚类的思想对节点样本进行类别的划分。提出了一种基于改进粒子群算法的模糊c均值聚类,相比于传统的k均值聚类方法具有良好的稳定性。(4)通过对叁组半刚性端板连接节点的讨论,应用神经网络优化算法、聚类分析方法以及核主成分分析方法对初始转动刚度进行预测研究,预测刚度和试验刚度吻合较好,从而验证了本文方法在半刚性节点初始转动刚度预测中的有效性和实用性。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

初始转动刚度论文参考文献

[1].周凌宇,薛宪鑫.外接式组合桁架节点初始转动刚度研究[J].工程力学.2019

[2].张智涛.基于RBF神经网络的半刚性端板连接节点初始转动刚度预测研究[D].华南理工大学.2019

[3].郭凯凯,姚明丽,张冰,李选,胡夏闽.钢梁-混凝土柱单剪板连接节点的初始转动刚度计算[J].工业建筑.2018

[4].夏永强,肖南.T形钢连接梁柱半刚性节点初始转动刚度计算公式[J].浙江大学学报(工学版).2018

[5].李国强,段炼,陆烨,张杰华.H型钢梁与矩形钢管柱端板单向螺栓连接节点初始转动刚度性能[J].同济大学学报(自然科学版).2018

[6].王湛,周超.空间外伸端板连接节点初始转动刚度研究[J].建筑结构学报.2016

[7].黄兴,叶志明,石文龙.混凝土翼板外伸锚固对梁柱端板连接半刚性组合边节点初始转动刚度影响的模型研究[J].结构工程师.2015

[8].周超.基于组件法的空间端板连接节点初始转动刚度研究[D].华南理工大学.2015

[9].陈盼元.楼板对弱轴端板连接节点初始转动刚度的影响[D].华南理工大学.2015

[10].赵楠,李正良,刘红军.角钢塔K形节点初始转动刚度计算模型[J].工程力学.2014

论文知识图

组合节点初始转动刚度计算模型初始转动刚度参数分析初始转动刚度和各几何参数关系9 初始转动刚度刚度计算模型框架梁内力随节点初始转动刚度...柱脚节点初始转动刚度误差对比

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