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局部点蚀损伤下H型钢柱承载能力研究
被引量：
3
1
作者
杨明飞
王辛
+2 位作者
陈宜网
沙志平
朱克川
《防灾减灾工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期1020-1027,共8页
为了研究局部点蚀损伤对H型钢柱承载能力的影响,建立数值模型并理论验证了其合理性。以实际结构中损伤位置为参考,分别在柱脚和柱中位置的翼缘和腹板上布置不同腐蚀程度的点蚀坑,并对各组模型进行特征值屈曲分析和非线性屈曲分析,得到...
为了研究局部点蚀损伤对H型钢柱承载能力的影响,建立数值模型并理论验证了其合理性。以实际结构中损伤位置为参考,分别在柱脚和柱中位置的翼缘和腹板上布置不同腐蚀程度的点蚀坑,并对各组模型进行特征值屈曲分析和非线性屈曲分析,得到其屈曲模态和极限承载能力。研究结果表明:不同分布位置、不同腐蚀程度下的H型钢柱屈曲模态并未发生明显改变,均表现为在弱轴平面的弯曲失稳;极限承载力折减系数(r)与壁厚损伤度(α)近似呈现线性关系,与点蚀损伤强度(DOP)之间的关系可用二次多项式较为准确的描述,且随着α和DOP增长,r的降低速度有逐渐加快趋势;局部点蚀范围越靠近柱中,H型钢柱承载力损失越多,故柱中为局部点蚀敏感区;用失重率(D_(w))可较好的综合考虑α和DOP对钢柱承载能力的影响,r和D_(w)在各工况下均表现出较好的近似线性关系,在实际工程中,可用失重率对局部点蚀损伤下H型钢柱进行安全性评级。
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关键词
H型钢柱
局部点蚀损伤
极限承载能力
特征值屈曲分析
非线性屈曲分析
点
蚀
损伤
强度
在线阅读
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职称材料
局部随机点蚀钢构件的卷积神经网络损伤智能识别
2
作者
强旭红
田伟潇
+1 位作者
姜旭
赵波森
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期43-54,共12页
海洋等结构服役环境引起的点蚀会对钢结构的安全产生影响,而点蚀形式具有较强的多尺度多参数随机性。为在实际工程中对点蚀进行有效检测与损伤识别,基于卷积神经网络,结合试验研究、数值模拟、理论分析,对钢构件的局部随机点蚀进行系统...
海洋等结构服役环境引起的点蚀会对钢结构的安全产生影响,而点蚀形式具有较强的多尺度多参数随机性。为在实际工程中对点蚀进行有效检测与损伤识别,基于卷积神经网络,结合试验研究、数值模拟、理论分析,对钢构件的局部随机点蚀进行系统研究。选用多参数局部随机点蚀数值模型,在遵循点蚀坑深度的分布模型、点蚀坑的直径时变模型的前提下,对点蚀坑的位置分布进行边界限制和交叉限制,利用Python实现点蚀坑在尺寸、位置和数量等方面的随机性,使Abaqus能够批量生成锈蚀位置和锈蚀率各不相同的钢板有限元模型,进行运算分析,得到各有限元模型的振型样本。之后,以有限元模型作为试验原型,将数值试验得到的大量前6阶振型样本作为数据集,用于建立、训练一种适用于损伤位置识别的卷积神经网络模型,并使用有限元数据集对模型的精度进行验证。最后,采用足尺试验的振型结果进一步验证卷积神经网络模型的精度。研究表明,该模型充分考虑了点蚀在形状参数和位置坐标等方面的随机性,参数合理,接近现实中的实际点蚀情况,识别准确率较高,在数值试验中点蚀损伤识别到真实区域及其相邻区域的准确率高达95.9%,在足尺试验中的准确率达到81.2%,能满足钢构件智能损伤识别实际应用的精度需求。
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关键词
钢结构
局部点蚀损伤
损伤
识别
卷积神经网络
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职称材料
题名
局部点蚀损伤下H型钢柱承载能力研究
被引量：
3
1
作者
杨明飞
王辛
陈宜网
沙志平
朱克川
机构
安徽理工大学土木建筑学院
悉地国际设计顾问(深圳)有限公司
安徽圣沃建设工程有限公司
出处
《防灾减灾工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期1020-1027,共8页
基金
安徽省高校自然基金重点资助项目(KJ2016A209)
安徽理工大学人才引进基金项目(ZY044)资助。
文摘
为了研究局部点蚀损伤对H型钢柱承载能力的影响,建立数值模型并理论验证了其合理性。以实际结构中损伤位置为参考,分别在柱脚和柱中位置的翼缘和腹板上布置不同腐蚀程度的点蚀坑,并对各组模型进行特征值屈曲分析和非线性屈曲分析,得到其屈曲模态和极限承载能力。研究结果表明:不同分布位置、不同腐蚀程度下的H型钢柱屈曲模态并未发生明显改变,均表现为在弱轴平面的弯曲失稳;极限承载力折减系数(r)与壁厚损伤度(α)近似呈现线性关系,与点蚀损伤强度(DOP)之间的关系可用二次多项式较为准确的描述,且随着α和DOP增长,r的降低速度有逐渐加快趋势;局部点蚀范围越靠近柱中,H型钢柱承载力损失越多,故柱中为局部点蚀敏感区;用失重率(D_(w))可较好的综合考虑α和DOP对钢柱承载能力的影响,r和D_(w)在各工况下均表现出较好的近似线性关系,在实际工程中,可用失重率对局部点蚀损伤下H型钢柱进行安全性评级。
关键词
H型钢柱
局部点蚀损伤
极限承载能力
特征值屈曲分析
非线性屈曲分析
点
蚀
损伤
强度
Keywords
H-shaped steel column
local pitting damage
ultimate bearing capacity
eigenvalue buckling analysis
non-linear buckling analysis
degree of corrosive pitting
分类号
TU391 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
局部随机点蚀钢构件的卷积神经网络损伤智能识别
2
作者
强旭红
田伟潇
姜旭
赵波森
机构
同济大学土木工程学院
中国路桥工程有限责任公司
上海市建筑科学研究院有限公司
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期43-54,共12页
基金
国家重点研发计划重点专项(2020YFD1100403)
上海市科技计划项目(20DZ2253000)
同济大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(22120210577)。
文摘
海洋等结构服役环境引起的点蚀会对钢结构的安全产生影响,而点蚀形式具有较强的多尺度多参数随机性。为在实际工程中对点蚀进行有效检测与损伤识别,基于卷积神经网络,结合试验研究、数值模拟、理论分析,对钢构件的局部随机点蚀进行系统研究。选用多参数局部随机点蚀数值模型,在遵循点蚀坑深度的分布模型、点蚀坑的直径时变模型的前提下,对点蚀坑的位置分布进行边界限制和交叉限制,利用Python实现点蚀坑在尺寸、位置和数量等方面的随机性,使Abaqus能够批量生成锈蚀位置和锈蚀率各不相同的钢板有限元模型,进行运算分析,得到各有限元模型的振型样本。之后,以有限元模型作为试验原型,将数值试验得到的大量前6阶振型样本作为数据集,用于建立、训练一种适用于损伤位置识别的卷积神经网络模型,并使用有限元数据集对模型的精度进行验证。最后,采用足尺试验的振型结果进一步验证卷积神经网络模型的精度。研究表明,该模型充分考虑了点蚀在形状参数和位置坐标等方面的随机性,参数合理,接近现实中的实际点蚀情况,识别准确率较高,在数值试验中点蚀损伤识别到真实区域及其相邻区域的准确率高达95.9%,在足尺试验中的准确率达到81.2%,能满足钢构件智能损伤识别实际应用的精度需求。
关键词
钢结构
局部点蚀损伤
损伤
识别
卷积神经网络
Keywords
steel structure
local pitting damage
damage identification
convolutional neural network
分类号
TU392 [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
局部点蚀损伤下H型钢柱承载能力研究
杨明飞
王辛
陈宜网
沙志平
朱克川
《防灾减灾工程学报》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
局部随机点蚀钢构件的卷积神经网络损伤智能识别
强旭红
田伟潇
姜旭
赵波森
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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