论文设计方案

  论文课题主要内容为大跨度屋盖结构抗风研究,其中需要试验部分为大跨度屋盖风压特性分析以及峰值响应特性分析。试验方案主要分为三个部分,一是试验模型;二是试验条件;三是试验分析。

试验模型选择

  试验拟采用云南印象五朵金花剧院已有试验项目模型,模型为测压试验模型,模型缩尺比为1:150,已有试验所需要的周边等条件。模型对应原型如图1所示。
云南印象五朵金花剧院

剧院项目简介

  “云南印象五朵金花演艺中心”规划用地坐落于大理白族自治州,位于大理古城通往才村码头主干道。地块南临才村旅游干道,东临绿化植被区,西临大理南国城,北至阳光大道,总用地面积约13716m。云南印象五朵金花演艺中心是集演艺中心、小型商业、公共广场为一体的活动综合体。本项目主要用途有:地上分演艺中心、售票、休闲咖啡。地下分演艺中心附属配套设施、后勤工作、设备用房、商业。总建筑面积11965m2,建筑高度20m,是典型大跨屋盖结构建筑,属于风荷载敏感结构。

剧院结构的主要特点

  剧院屋盖部分是论文主要的研究对象。如图1所示,剧院左部分有较长的悬挑屋架,整体刚度较柔,剧场右部分悬挑部分下部有建筑物的支撑,刚度较大。
结构中部偏左为可人行部分,下陷至地面,中部偏右部分为歌剧院屋盖部分,上凸至右半部中部最高。整体屋面与平屋面差异较大,试验平均风压分布结果也将与平屋面理论结果进行对比。

模型测点布置情况

  云南印象、五朵金花剧院试验模型是用ABS板制成的刚体模型,具有足够的强度和刚度。模型与实物在外形上保持几何相似,缩尺比为1:150,高度为13.3cm。
  为了测取幕墙上的风压分布,在模型屋面及墙面共布置了368对测点,即在上、下与内、外表面相同位置处各布置了368个测点,并在茶室及电梯井布置了46个单测点。测点布置如图2所示。
  论文主要内容侧重于屋盖部分的峰值响应以及风压分布特性,故只考虑屋盖部分测点的风压数据。屋盖部分共有301对测点,为保证在风洞试验中一次性采集完成,根据项目已有的分析结果,去除屋盖栏杆部分布置较为密集的测点。实验室可用采集点数为512个,故去除45对测点。
测点布置图(屋盖部分)

风洞试验条件

  为完成论文中关于平均风压、脉动风压以及峰值响应对应的分析内容,需要完成三种风场下的风洞测压试验。

风场类型选择

  云南印象五朵金花剧院项目的原有工况为1:150缩尺比下的B类风场风洞试验,为进行不同风场条件下的风特性分析,拟进行A、B类风场以及台风风场下的风洞试验。

试验风速选择

  在分析屋盖平均风压分布等的内容中,需要对三种不同风场进行风洞试验,此时试验控制风速为10m/s。
  在满足采集时间满足相似率的前提下,选择6m/s、8m/s、10m/s、12m/s风速下B类风场的风洞试验,比较不同控制风速下风压分布受风洞环境的变化。

试验装置选择

  试验类型为风洞模型同步测压试验,需要设备为风压采集模块DSM3400、测速模块眼镜蛇262(381)以及相关采集设备。
  设定风压采集设备采样频率为312.5Hz,采样时长为32s,采样点为10000个;眼镜蛇风速采集设备采样频率为500Hz;风洞试验参考高度为60cm(对应实际高度为90m)。

试验次序安排

  论文中共需要进行三个风场六种工况下的风洞试验,为合理安排试验时间,故试验按照以下顺序进行:

  • 台风风场,10m/s
  • A类风场,10m/s
  • B类风场,6m/s
  • B类风场,8m/s
  • B类风场,10m/s
  • B类风场,12m/s

  试验计划在暑期七月份中上旬进行,持续时间约为十天,试验过程中主要困难在于风场调试,故需要较长连续时间进行三个风场的风洞试验。

试验数据分析

  在完成上述风洞试验内容后,将风洞试验结果进行分类,按照不同风场、不同风速进行汇总。首先对不同风场、不同风速情况进行分析,然后对一些局部进行分析、最后就个别点进行分析。就风洞试验结果进行如下分析:

屋面风压分布分析

  在已有的研究中,平屋面的风压系数分布情况是广泛研究的,且平屋面的风压系数分布特征明显,尤其是在沿短边来流方向。将试验模型与平屋面风压分布进行对比,分析差异区域产生的原因。

平屋面风压分布比较

  在B类风场、10m/s控制风速、0°(45°)等特征风向角下,依据规范建议值,比较剧场项目屋面风分布与平屋面风压分布的差异。

屋面特征点风压时程规律

  在B类风场、10m/s控制风速下,分析屋面特征点(屋角部位、屋顶部位、背风部位)功率谱的变化以及非高斯性质。

不同风场下的屋面风压特性分析

  为研究不同风场条件对屋面风压分布的影响,选取了三种对大跨度屋盖结构影响较大的风场类别——台风风场、A类风场、B类风场进行风洞试验,比较对比不同风场条件下屋面平均风压系数、脉动风压系数以及极值风压系数的分布情况。

不同风场下结构的平均风压分布

  分析在台风风场、A类风场、B类风场条件下,10m/s控制风速下,屋面整体测点平均风压系数分布情况;
对屋角部分、屋顶处以及背风处等选取特征点比较不同风场条件下平均风压系数随风向角的变化。

不同风场下结构的脉动风压分布

  分析在台风风场、A类风场、B类风场条件下,10m/s控制风速下,屋面整体测点脉动风压系数分布情况;
对屋角部分、屋顶处以及背风处等选取特征点比较不同风场条件下脉动风压系数随风向角的变化。

不同风场下结构的极值风压分布

  分析台风风场、A类风场、B类风场条件下,10m/s控制风速下,屋面整体测点极值风压系数分布情况;
对屋角部分、屋顶处以及背风处等选取特征点比较不同风场条件下极值风压系数随风向角的变化。

不同控制风速下的屋面风压特性分析

  控制风速的选取往往需要满足相似率的要求,风洞试验中往往选取10m/s左右风速作为控制风速,能够较好的满足相似率的要求。
随着控制风速的改变,模型各测点的平均风压增大,脉动风压也随之增大,但平均风压系数往往不随着控制风速的增大而增大,脉动风压系数与脉动风压值以及参考高度处参考风速有关,但脉动风压值的变化不一定随着参考风速线性变化,故研究不同控制风速下各风压系数分布情况,确定较为合适的控制风速。

不同控制风速下结构平均风压分布

  分析在B类风场4种不同控制风速下,屋面整体测点平均风压系数的分布变化情况,根据变化情况确定各变化区域,从各变化区域选取代表点,对其平均风压系数随风速变化等进行分析。

不同控制风速下结构脉动风压分布

  分析在B类风场4种不同控制风速下,屋面整体测点脉动风压系数的分布变化情况,根据变化情况确定各变化区域,从各变化区域选取代表点,对其脉动风压系数随风速变化等进行分析,同时,对脉动风压时程的功率谱特性进行比较。

不同控制风速下结构极值风压分布

  分析在B类风场4种不同控制风速下,屋面整体测点极值风压系数的分布变化情况,根据变化情况确定各变化区域,从各变化区域选取代表点,对其极值风压系数随风速变化等进行分析。

神经网络法在测点风压时程中的应用

  由于风洞试验采集设备所能采集的最大通道数为512个,随着大跨度屋盖结构越来越复杂,所需要布置的测点数也随之增多,然而由于风洞试验设备的限制,往往一次风洞试验不能够保证所有测点的采集。
  为保证在屋面不同区域有足够的测点保证能够反映结构的风压特性,往往采用插值的方式得出,但是插值的依据往往是测点距离关系,和实际风压的分布并没有绝对的相关性,故有学者提出采用神经网络法预测测点的风压时程。在此采用神经网络法预测测点风压时程并与风洞试验结果进行比较。
  神经网络法预测测点风压时程,主要有以下三种方法:

  • 将平均风压与脉动风压部分分开预测,对平均风压(系数)采用三层神经网络进行训练并预测;对脉动风压部分,通过已有训练点的功率谱,拟合出合适的功率谱函数,然后针对不同w下的功率谱幅值进行训练并预测,对于w的取值只选取一定感兴趣的范围;
  • 将平均风压与脉动风压部分一起预测,在时域范围,对每一采样点进行三层神经网络的训练预测,需要的工作量较大,对风洞试验数据来说,往往有10000个采样点,需要进行10000次的训练和预测;
  • 将平均风压和脉动风压部分一起预测,在频域范围,通过小波分解,将时域的风压信号转换为若干个小波函数的线性叠加,通过对各小波幅值的训练并预测,需要的工作量较小,往往选取20-30个小波分解的幅值结果就可以较好的表现原有的信号,故只需要进行20-30次的训练和预测。

输入单元选取

  屋面的风压分布具有时间和空间的双重连续性,屋面风压时程分布要考虑坐标、相对位置等空间关系,另一方面也需要考虑时间维度的关系,同时,一些相关因子也需要作为输入单元如频率等。故在神经网络法预测中,选取坐标作为输入单元,对不同时刻采集的风压数据进行“训练”,然后预测新的测点的风压时程。
  论文拟采用上述三种神经网络预测方法进行预测,分别选择对应不同的输入单元进行预测,为使结果具有直观性,导入数据将测点风压的时程转换为参考风速下测点风压系数的时程。

预测点选择

  为与风洞试验进行比较,在选取训练点时应去除一些点作为预测点,以用来和预测的时程进行比较,选择3.1-3.3中所选择的特征点作为预测点,并选择若干普通位置的测点作为预测点。

实际值与预测值比较

  对上述的预测点进行比较,按照不同的分布区域进行分类,比较传统插值方法、神经网络法和实际值的以下特性:
平均风压
  平均风压是预测方法最基本的条件,预测的风压时程在平均风压上要和实际值保持一致,平均风压是衡量一个插值方法可行的基本要求,尤其是在非高斯区域以及平均风压变化比较大的区域。
脉动风压
  脉动风压反映了风压时程的随机振动的特性,与实际值比较的脉动风压,应当保持在一个可靠的水平上,尤其是在脉动风压波动明显的区域以及平均风压为负压的区域。
功率谱
  功率谱是以往采用插值方法没有考虑的方面,为考虑更多情况下的风压时程插值,此处采用三点线性插值、三点高阶插值、多点高阶插值等三种方法,通过比较插值结果与实际功率谱的区别,进一步分析不同插值方法对风压时程的影响。

等效静力风荷载分析

  等效静力风荷载计算主要包括风荷载的平均分量、背景分量以及共振分量的计算,其中平均分量与背景分量可以在频域与时域下较为精确计算得出,而共振分量可采用多种方法进行近似计算或者通过时域进行精确计算。
  在结构抗风设计中,根据结构对风荷载的响应,往往将结构分为三种结构。
  一种结构在风荷载作用下不产生明显的振动,风荷载主要作为静力荷载,此时风荷载主控因素为平均分量;一种结构在风荷载作用下产生一定振动,但不会产生与固有频率相同的共振,风荷载主控因素为平均分量与背景分量的叠加;一种结构在风荷载作用下产生较大振动,且在固有频率附近发生共振,此时风荷载主控因素为平均分量、背景分量与共振分量的叠加。
  大跨度屋盖属于轻质高强的结构,使其固有周期落在风荷载周期之中,属于对风荷载敏感的结构,往往需要考虑三种分量的叠加。

等效静力风荷载平均、背景分量

  采用静态和准静态的方法,求出风荷载平均以及背景分量。

等效静力风荷载共振分量

  分别采用模态加速度法、补偿模态法以及Rize-POD法计算等效静力风荷载共振分量,比较三种常用的共振分量求解方法在求解效率、求解效果上的不同,合理选取共振分量的求解方法。

各分量组合方法

  常用的等效静力风荷载组合方法为SRSS、CQC以及CQC2法,选取等效静力风荷载中平均、背景分量以及模态加速度法求解的共振分量,采用这三种组合方法进行组合,对组合结果进行比较分析。

大跨度屋盖杆件优化设计

优化算法举例

  通过MATLAB遗传优化算法的举例,介绍优化算法的可实现性以及可行性,概括得出优化算法的优化特点,绘制优化算法的程序框图。优化算法算例(基于遗传算法工具箱)

优化目标选择

  为满足大跨度需求,大跨度结构往往需要尽可能的降低屋盖自重,以此节约成本。而大部分大跨度屋盖都选择了桁架方案,往往是由若干有限种不同截面尺寸的钢构件组成,故对大跨度屋盖的优化设计,需要以钢构件特征值为目标值,本论文以全部钢构件总质量M为目标值;同时,大跨度屋盖在实际应用中往往受到不良风场的影响,引起风致破坏,故对大跨度屋盖的优化也需要以风致相应特征值为目标值,本文以主要结构构件最大位移D相应为目标值。
  在优化设计中,往往将多个优化目标进行组合,通过组合后的目标项进行优化设计,达到单一目标值优化的目的。采用类似于M*D为目标值,目标值优化目标为最小值优化。

优化方案选择

  常见的优化方法有零界方法、一阶方法、随机搜索法、等步长搜索法、乘子计算法、最优梯度法等,这些方法属于Ansys内置的优化设计方法;同时Matlab提供了遗传算法工具箱,可以用来进行优化设计。
  本文拟采用Ansys中1-2个优化算法以及Matlab遗传算法,进行结构优化设计,并比较算法结算结果的区别以及在优化方面的优劣。

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