人工智能-机器学习-密肋复合墙结构两阶段简化计算模型及结构随机地震响应分析.pdf

【人工智能-机器学习在结构工程中的应用】 在结构工程领域，人工智能和机器学习技术正逐渐发挥着重要作用。本文重点探讨了人工智能技术如何应用于密肋复合墙结构的计算模型和地震响应分析，这是一种生态轻质、高效节能且具有抗震性能的建筑结构。作者荆罡在其博士论文中，对这种结构体系进行了深入研究，旨在开发两阶段简化计算模型，以应对结构的复杂性和独特受力特性。 首先，荆罡提出了一种基于分灾模式的双重抗震结构体系概念。在这个体系中，密肋复合墙板作为第一道防线，承担初步的地震荷载，而隐型外框架（包括外框柱、连接柱、暗梁和现浇楼板）作为第二道防线，共同确保结构的安全性。这一理论为密肋复合墙结构的抗震设计提供了新的视角。 其次，通过对比分析不同类型的复合墙体试验数据，研究了密肋复合墙结构的协同工作机理，以及实现多道抗震防线的内在因素。这些研究为建立结构计算模型提供了关键依据，并提出了适用于该结构的两阶段抗震设计方法。 接着，文章介绍了弹性阶段的刚架-等效弹性板简化计算模型，用于计算结构的弹性内力和变形，解决了第一阶段设计计算的问题。通过试验和有限元模拟验证了模型的准确性，可真实反映结构受力特性，并应用于实际工程的弹性阶段分析。 在弹塑性阶段，荆罡提出了刚架-等效斜撑计算模型，适用于弹塑性计算分析，解决了第二阶段设计中的弹塑性变形验算和抗震性能评估。通过等效斜撑单元模拟，模型表现出与实际结构动力特性和弹塑性变形的吻合性。 此外，论文还对美国FEMA-273目标位移法和AIG40能力谱方法进行了评析，并探讨了这些方法在密肋复合墙结构中的适用性。同时，研究了多维地震动对结构的影响，并采用随机响应分析方法，比较了单维和多维地震动下的结构响应特性。 总的来说，这篇论文在人工智能和机器学习的背景下，对密肋复合墙结构的抗震性能进行了深入研究，提出了一系列创新的计算模型和分析方法，为结构工程领域的抗震设计提供了新的工具和理论支持。这些研究成果对于推动结构工程领域的人工智能应用具有重要的实践意义。