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高层建筑加固用轻质钢结构材料的抗冲击性能研究
被引量：
3
1
作者
张瑞
刘强
+1 位作者
陈乐意
马比阿伟
《兵器材料科学与工程》
北大核心
2025年第1期45-50,共6页
由于轻质钢结构加固高层建筑的频繁使用,研究其受到冲击载荷时的结构稳定性具有重要意义。以轻质钢结构加固增高建造的高层建筑为研究对象,用Ansys有限元软件构建有限元模型,经单元选取、网格划分等,在软件中设定冲击载荷,基于有限元模...
由于轻质钢结构加固高层建筑的频繁使用,研究其受到冲击载荷时的结构稳定性具有重要意义。以轻质钢结构加固增高建造的高层建筑为研究对象,用Ansys有限元软件构建有限元模型,经单元选取、网格划分等,在软件中设定冲击载荷,基于有限元模型,测试3个冲击阶段模型变形情况。绘制不同冲击时刻冲击力时程曲线,计算冲击速度对结构位移的影响,生成梁、柱的应力云图。结果表明:3个冲击阶段后,轻质钢结构模型出现明显变形但未坍塌,能够抵抗较高冲击力;冲击后期,冲击力下降,轻质钢结构的柱端冲击力更高;冲击速度为75 m/s时,结构最大位移约为0.55 m,虽然结构发生变形但冲击能量被吸收,未出现坍塌;冲击峰值下,轻质钢结构柱端应力明显上升,但无严重变形,具有较高抗冲击性能。
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关键词
高层建筑
轻质钢结构
抗冲击性能
有限元
冲击载荷
冲击时程
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职称材料
基于Inception模块与改进GRU的混凝土坝变形预测模型
被引量：
4
2
作者
宋蕾
雷兆星
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024年第6期100-105,共6页
针对现有基于经典线性回归方法或浅层机器学习技术的混凝土坝变形预测模型在提取环境量因子复杂特征与学习变形-环境量长期依赖关系上的不足,提出了基于Inception模块与自注意力机制改进的门控循环单元(GRU)的混凝土坝变形预测模型。该...
针对现有基于经典线性回归方法或浅层机器学习技术的混凝土坝变形预测模型在提取环境量因子复杂特征与学习变形-环境量长期依赖关系上的不足,提出了基于Inception模块与自注意力机制改进的门控循环单元(GRU)的混凝土坝变形预测模型。该模型综合运用了Inception模块的特征提取能力和GRU的长期依赖性学习能力,可从不同尺度提取大坝环境量监测序列的特征并进行大坝变形的长期预测,同时通过引入注意力机制,降低了学习多种环境因子特征时的模型过拟合风险。某特高混凝土双曲拱坝工程实例验证结果表明,该模型在典型监测点的预测性能都优于其他常用的浅层或深度学习模型,可用于混凝土坝变形预测。
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关键词
混凝土坝
变形预测
深度学习
Inception模块
门控循环单元
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职称材料
题名
高层建筑加固用轻质钢结构材料的抗冲击性能研究
被引量：
3
1
作者
张瑞
刘强
陈乐意
马比阿伟
机构
南昌工学院建筑与环境工程学院
出处
《兵器材料科学与工程》
北大核心
2025年第1期45-50,共6页
基金
江西省教育厅科学技术项目(GJJ2202914)。
文摘
由于轻质钢结构加固高层建筑的频繁使用,研究其受到冲击载荷时的结构稳定性具有重要意义。以轻质钢结构加固增高建造的高层建筑为研究对象,用Ansys有限元软件构建有限元模型,经单元选取、网格划分等,在软件中设定冲击载荷,基于有限元模型,测试3个冲击阶段模型变形情况。绘制不同冲击时刻冲击力时程曲线,计算冲击速度对结构位移的影响,生成梁、柱的应力云图。结果表明:3个冲击阶段后,轻质钢结构模型出现明显变形但未坍塌,能够抵抗较高冲击力;冲击后期,冲击力下降,轻质钢结构的柱端冲击力更高;冲击速度为75 m/s时,结构最大位移约为0.55 m,虽然结构发生变形但冲击能量被吸收,未出现坍塌;冲击峰值下,轻质钢结构柱端应力明显上升,但无严重变形,具有较高抗冲击性能。
关键词
高层建筑
轻质钢结构
抗冲击性能
有限元
冲击载荷
冲击时程
Keywords
high-rise building
lightweight steel structure
impact resistance
finite element
impact load
impact duration
分类号
TU392.1 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
基于Inception模块与改进GRU的混凝土坝变形预测模型
被引量：
4
2
作者
宋蕾
雷兆星
机构
南昌工学院建筑与环境工程学院
南昌
大学
工程
建设
学院
出处
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024年第6期100-105,共6页
文摘
针对现有基于经典线性回归方法或浅层机器学习技术的混凝土坝变形预测模型在提取环境量因子复杂特征与学习变形-环境量长期依赖关系上的不足,提出了基于Inception模块与自注意力机制改进的门控循环单元(GRU)的混凝土坝变形预测模型。该模型综合运用了Inception模块的特征提取能力和GRU的长期依赖性学习能力,可从不同尺度提取大坝环境量监测序列的特征并进行大坝变形的长期预测,同时通过引入注意力机制,降低了学习多种环境因子特征时的模型过拟合风险。某特高混凝土双曲拱坝工程实例验证结果表明,该模型在典型监测点的预测性能都优于其他常用的浅层或深度学习模型,可用于混凝土坝变形预测。
关键词
混凝土坝
变形预测
深度学习
Inception模块
门控循环单元
Keywords
concrete dam
deformation prediction
deep learning
Inception module
gated recurrent unit
分类号
TV698.11 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高层建筑加固用轻质钢结构材料的抗冲击性能研究
张瑞
刘强
陈乐意
马比阿伟
《兵器材料科学与工程》
北大核心
2025
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Inception模块与改进GRU的混凝土坝变形预测模型
宋蕾
雷兆星
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
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