CN110795884A - 一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法 - Google Patents

一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法 Download PDF

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一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法，属于结构工程抗震试验技术领域。本发明包括步骤1、对待测整体结构离散化为整体结构的数值模型，并选取用于提供模型参数更新部分的子结构；步骤2、求解结构运动方程，进行非线性静力分析，并将计算出的试验子结构边界自由度上的位移发送给连接试验子结构的作动器；步骤3、将骤2中作动器按照有限元分析软件计算得到的位移对试件进行加载，将实际测量得到的位移和反力发送到参数估计模块；步骤4、本构模型参数在线估计；步骤5，重复步骤2～步骤4，直至试验结束。本发明的方法可以选取含有不同类型构件的复杂结构作为试验子结构，从而可以同时实现材料层次、构件层次数值模型参数更新。

Description

一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法
技术领域
本发明涉及一种大型工程结构混合试验方法，属于结构工程抗震试验技术领域。
背景技术
混合试验是一种将实验室物理加载与计算机数值模拟相结合的结构抗震试验方法，它可以完成大尺度结构动力试验，可以评估整体结构地震反应及抗震性能。
在评估建筑物结构地震反应及抗震性能时，对建筑结构的抗震性能研究从对结构件的抗震性能发展道路对整体结构体系的抗震性能研究，目前对结构抗震性能的分析研究试验主要集中在普通的单一有限元分析和传统的抗震试验方法上，其中普通有限元分析主要是利用有限元软件对建筑结构建立有限元模型进行抗震性能分析，但是这种分析结构正确以及分析精度高低在很大程度上取决建立有限元模型能否客观的反应结构本身的力学性能，而传统的抗震试验性能分析时，往往采用地震模拟振动台试验，通过振动台来模拟地震时，地面运动，并在振动台上搭建结构模型实现建筑物结构地震反应及抗震性能试验，并将计算机模拟数值与振动试验台进行结合，评估整体结构地震反应及抗震性能；
通常来讲，混合试验将待评估结构中的关键部位作为物理子结构在实验室中进行加载，而剩余部分则作为数值子结构在计算机中模拟，如此一来，在很大程度上节省实验室资源，从而能够开展大比例尺甚至足尺结构的性能评估。
然而由于地震运动的复杂性，混合试验评估的试验结果存在一定误差，混合试验的误差来源主要有两方面，一是试验子结构边界条件的非完整性，二是本构模型误差，当物理子结构边界自由度较多时，受加载设备、试验场地以及试验经费等多方面的限制，其边界条件往往难以完全实现，而边界条件的缺失势必改变结构的受力状态，影响结构性能评估的准确性。此外当原型结构是不仅仅由单一材料所构成的传统结构时如配备有耗能减震构件的新型结构，在以往的混合试验中仅仅对主要结构进行材料本构模型参数识别更新而忽略了对其他不同材料所构成的重要构件的构件本构模型参数识别更新，这样处理势必会导致在试验过程中数值子结构的反应与原型结构的真实反应存在较大差异。
发明内容
本发明的目的是为了提高采用混合试验方法对待评估整体结构地震反应及抗震性能试验结果的精准度。
本发明提出的基于多尺度模型更新的新型混合试验方法，与已有的模型更新方法相比，已有的模型更新混合试验中，试验子结构均为单一力学性能的构件，只进行单一尺度的模型更新。与传统的模型更新混合试验方法相比，该方法可以选取含有不同类型构件的复杂结构作为试验子结构，从而可以同时实现材料层次、构件层次数值模型参数更新。通过数值积分算法求解整体结构运动方程，数值子结构采用静力有限元分析，试验子结构恢复力仅用于本构参数的识别，不再返回整体结构运动方程，从而避免了试验子结构不完整边界条件影响。
在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。
本发明的技术方案：
一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法，包括以下步骤：
步骤1、对于待测整体结构将其在有限元分析软件(目前以OpenSees有限元分析软件为例)中离散化为整体结构的数值模型；
在整体结构中选取一部分作为试验子结构进行试验加载同时明确试验子结构的边界自由度，将试验子结构与作动器相连接并建立试验子结构的数值模型作为等代试验子结构，等代试验子结构中的本构模型参数采用参数的识别值；
步骤2、在时间积分模块中采用数值积分算法求解结构运动方程得到结构的地震响应，将整体结构动力自由度上的位移发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用当前步的位移和上一步的模型参数在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行一次非线性静力分析，并将计算出的试验子结构边界自由度上的位移发送给连接试验子结构的作动器；
步骤3、将骤2中作动器按照有限元分析软件计算得到的位移对试件进行加载，将实际测量得到的位移和反力发送到参数估计模块；
步骤4、采用非线性参数识别方法在线估计本构模型参数，UFK算法通过确定性采样的方法生成2n+1组材料本构参数采样点，在当前步中隐性卡尔曼滤波器将2n+1组材料本构参数采样点依次发送给在有限元分析软件中建立的试验子结构数值模型即等代试验子结构，试验子结构数值模型基于相同历史变量依次计算获得观测量的2n+1个采样点，然后将恢复力的采样点返回给隐性卡尔曼滤波器继而对观测量进行估计，获得其当前步估计值，以最新估计的本构模型参数更新整体结构数值模型中的本构模型参数，再次根据结构当前步的位移完成一步静力分析，并提取相应的节点反力返回到步骤2的时间积分模块中；
步骤5，重复步骤2～步骤4，直至试验结束。
优选的：在时间积分模块中求解结构运动方程，将整体结构动力自由度上的位移发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用当前步的位移和上一步的模型参数在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行一次非线性静力分析的具体方法是，在第k个时间步，采用数值积分方法求解结构的运动方程获取结构动力自由度上的位移，并将其发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用第k步的位移和第k-1步的模型本构参数在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行非线性静力分析，然后，将在有限元分析软件中计算出的试验子结构边界自由度上的位移发送给连接试验子结构的作动器。
本发明的结构反应由整体结构数值模型求得，边界条件自然得到满足，同时对于原型结构采用材料层次的本构模型参数识别，将材料层次的本构参数识别方法应用于混合试验中，实现含有较多不同类型构件的大型复杂结构的模型更新混合试验。
本发明具有以下有益效果：多尺度模型更新混合试验方法的创新之处在于，试验子结构可以为包含多种类型构件的复杂子结构，在混合试验中，利用复杂试验子结构试验数据同时实现材料本构模型和构件本构模型的在线参数更新，通过数值积分算法求解整体结构运动方程，数值子结构采用静力有限元分析，试验子结构恢复力仅用于本构参数的识别，不再返回整体结构运动方程，从而避免了试验子结构不完整边界条件影响。
附图说明
图1a是防屈曲支撑框架结构混合试验的测量方案示意图；
图1b是防屈曲支撑两端应变片布置示意图；
图2是新型多尺度模型更新的混合试验方法原理图；
图3是新型多尺度模型更新的混合试验方法流程图；
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中示出的具体实施例来描述本发明。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
具体实施方式一，一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法，包括以下步骤：
步骤1、对于待测整体结构将其在有限元分析软件中离散化为整体结构的数值模型，同时在整体结构的数值模型中选择用于提供模型参数更新部分的子结构；
步骤2、在时间积分模块中求解结构运动方程，将整体结构动力自由度上的位移发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用当前步的位移和上一步的模型参数在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行一次非线性静力分析，并将计算出的试验子结构边界自由度上的位移发送给连接试验子结构的作动器；
步骤3、将骤2中作动器按照有限元分析软件计算得到的位移对试件进行加载，将实际测量得到的位移和反力发送到参数估计模块；
步骤4、本构模型参数在线估计，在当前步隐性卡尔曼滤波器将2n+1组材料本构参数采样点依次发送给在有限元分析软件中建立的试验子结构数值模型，试验子结构数值模型基于相同历史变量依次计算获得观测量的2n+1个采样点，然后将恢复力的采样点返回给隐性卡尔曼滤波器继而对观测量进行估计，获得其当前步估计值(即新的本构模型参数)，以最新估计的本构模型参数更新整体结构数值模型中的本构模型参数，再次根据结构当前步的位移完成一步静力分析，并提取相应的节点反力返回到时间积分模块中；
步骤5、重复步骤2～步骤4，直至试验结束。
以防屈曲支撑混凝土框架结构的混合试验为例，阐述该新方法的基本原理和关键技术。为了更加充分地了解装备有防屈曲支撑的混凝土框架结构在真实地震作用下的地震响应以及在整体结构中各构件的破坏次序，需要对整体结构开展试验研究。由于在试验中不可能建造大型足尺的防屈曲支撑框架结构，采用混合试验方法研究装备有防屈曲支撑的混凝土框架结构的抗震性能是现有技术和试验条件下唯一可行的手段。
防屈曲支撑框架结构混合试验的关键难点有两个，其一是试验子结构边界条件的模拟，试验子结构的边界自由度数要远远超过一般实验室的作动器的数量。其二是在防屈曲支撑框架结构中含有多种构件类型，如混凝土梁，柱构件以及防屈曲支撑。不同类型构件之间的本构模型并不相同，无法使用其中一种类型构件的本构模型参数更新结构中所有类型构件的本构模型参数。
下面结合附图对本发明进行详细说明。防屈曲支撑混凝土框架结构的测量方案示意图如图1a所示。取底层框架结构进行试验加载，并建立整体结构的数值模型进行数值模拟，试验过程中在线交互数据，进行混合试验。测量方案示意图如图1a所示，试验子结构的测量内容为：框架柱的水平位移与水平力，同时对带有支撑的试验子结构的测量内容还包括支撑的轴力和轴向变形。
上述试验参数的测量方法如下：
框架柱水平位移的测量方法，由于框架梁及框架顶部楼板的刚度较大因此框架顶层位移与框架柱的水平位移相同，为了防止测量顶层位移的位移传感器出现意外而丢失数据，在右端梁头处安装2个直线位移传感器(Linear Variable DifferentialTransformer，LVDT)来量测框架顶层位移(D1和D2)。同时采用2个LVDT来量测地梁的滑移(D3和D4)。框架柱水平位移的计算方法为：(D1+D2)/2-(D3+D4)/2。
框架柱水平力的测量方法：框架柱水平力由作动器内部力传感器直接测得。
防屈曲支撑框架中支撑轴向变形的测量方法：支撑内芯的轴向变形采用如图1a所示的两个拉线位移计进行测量，将拉线位移计固定在支撑内芯两端的转换段与连接段交界部位。拉线位移计输出为-5～5V的电压信号，将应变片测得的应变信号进行桥路转换为电压信号，采用同一台动态应变采集仪实现对拉线位移计的位移数据和支撑两端的应变数据的同步采集，来监测和记录支撑的轴力-轴向位移滞回性能。
防屈曲支撑框架中支撑轴力的测量方法：防屈曲支撑框架中支撑的轴力采用在支撑两端转换段上粘贴应变片来间接测量，图1b表示了应变片的布置示意图，支撑每端各粘贴4个应变片。支撑的轴力计算方法为以下3个参数的乘积：①量测的支撑弹性段的应变值；②粘贴应变片处弹性段的截面面积；③内芯钢材的弹性模量。
运用本发明进行防屈曲支撑框架结构混合试验的基本原理如图2所示，基于多尺度模型更新的混合试验流程如图3所示。具体流程如下：
步骤一、在第k个时间步，采用数值积分方法求解结构的运动方程获取结构动力自由度上的位移dk，并将其发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用第k步的位移dk和第k-1步的模型本构参数
Figure BDA0002281253000000051
在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行一次非线性静力分析；
步骤二、将在有限元分析软件中计算出的试验子结构边界自由度上的位移
Figure BDA0002281253000000052
发送给连接试验子结构的作动器；
步骤三、作动器按有限元分析软件计算得到的试验子结构边界自由度上的位移对试件进行加载，将实际测量得到的位移
Figure BDA0002281253000000054
和反力发送到参数估计模块进行模型本构参数估计；
步骤四、本构模型参数在线估计，此处以隐性卡尔曼滤波器为例进行说明，采用的混凝土本构模型为Kent-Scott-Park模型，识别的参数为混凝土峰值强度fc、混凝土峰值强度fc对应的应变ε0、混凝土极限应力与峰值应力比例系数Kc。采用的钢材本构模型为Giuffre-Menegotto-Pinto模型，识别的参数为钢材的屈服强度fy、弹性模量Es、第二刚度系数b。待识别的参数向量为x＝(fc,ε0,Kc,fy,Es,b)。以第k-1步的模型本构参数
Figure BDA0002281253000000056
为基础计算本构模型参数采样点
Figure BDA0002281253000000057
将本构模型参数采样点
Figure BDA0002281253000000058
和实际测量得到的位移
Figure BDA0002281253000000059
发送到试验子结构数值模型即等代试验子结构中，进行一次非线性静力分析。将计算得到的恢复力
Figure BDA00022812530000000510
反馈至参数估计模块，然后利用计算得到的恢复力
Figure BDA00022812530000000511
实际测量得到的恢复力
Figure BDA00022812530000000512
和上一步的参数估计值
Figure BDA00022812530000000513
计算出新的本构模型参数
Figure BDA00022812530000000514
步骤五、以最新估计的本构模型参数
Figure BDA00022812530000000515
更新整体有限元模型中的本构模型参数
Figure BDA00022812530000000516
再次根据结构的位移dk完成一步静力分析，并提取相应的反力Rk返回时间积分模块；
重复步骤一～五，直至试验结束。
具体实施方式二，一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法，在本实施方式中，以防屈曲支撑混凝土框架结构的混合试验为例，为了更加充分地了解装备有防屈曲支撑的混凝土框架结构在真实地震作用下的地震响应以及在整体结构中各构件的破坏次序，需要对整体结构开展试验研究，进行整体结构试验研究时，需要建造大型足尺的防屈曲支撑框架结构，然后采用混合试验方法进行试验研究，但是由于这种试验往往在实验室中完成，由于在试验中不可能建造大型足尺的防屈曲支撑框架结构，采用混合试验方法研究装备有防屈曲支撑的混凝土框架结构的抗震性能是现有技术和试验条件下唯一可行的手段，为此，需要提出本实施方式中，多尺度模型更新的混合试验方法，采用对试验子结构等代试验子结构中的本构模型参数采用参数的识别值，利用复杂试验子结构试验数据同时实现材料本构模型和构件本构模型的在线参数持续更新，通过数值积分算法求解整体结构运动方程，数值子结构采用静力有限元分析，从而避免了试验子结构不完整边界条件影响，结合图2说明本实施方式的具体方法，
首先，待测整体结构为防屈曲支撑混凝土框架结构，将该混凝土框架结构在有限元分析软件中离散化为整体结构的数值模型，在整体结构中选取一部分作为试验子结构进行试验加载，同时明确试验子结构的边界自由度，将试验子结构与作动器相连接并建立试验子结构的数值模型作为等代试验子结构，等代试验子结构中的本构模型参数采用参数的识别值；其中作动器是用来控制该试验子结构发生位移，
其次，在时间积分模块中采用数值积分算法求解结构运动方程得到结构的地震响应，将整体结构动力自由度上的位移发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用当前步的位移和上一步的模型参数在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行一次非线性静力分析，并将计算出的试验子结构边界自由度上的位移发送给连接试验子结构的作动器；结合图2，也就是说将时间积分模块计算出来的整体结构动力自由度上的位移加载到整体结构数值模型中，然后对整体整体结构数值模型进行一次非线性静力分析，将分析获得的试验子结构边界自由度上的位移加载到物理子结构的作动器上；
再次，将作动器按照有限元分析软件计算得到的位移对试件进行加载，将实际测量得到的位移和反力发送到参数估计模块；其中参数模块包括本构参数识别模块1和本构参数识别模块2，在本实施例中，本构参数识别模块1是用来更新防屈曲支撑混凝土框架结构的支撑参数，本构参数识别模块2是更新整体结构数值模型中，梁柱/混凝土材料的模型参数；
随后，采用非线性参数识别方法在线估计本构模型参数，UFK算法通过确定性采样的方法生成2n+1组材料本构参数采样点，在当前步中隐性卡尔曼滤波器将2n+1组材料本构参数采样点依次发送给在有限元分析软件中建立的试验子结构数值模型即等代试验子结构，试验子结构数值模型基于相同历史变量依次计算获得观测量的2n+1个采样点，然后将恢复力的采样点返回给隐性卡尔曼滤波器继而对观测量进行估计，获得其当前步估计值，以最新估计的本构模型参数更新整体结构数值模型中的本构模型参数，再次根据结构当前步的位移完成一步静力分析，并提取相应的节点反力返回到时间积分模块中；
最后，对上述步骤重复操作，实现在线参数更新，通过数值积分算法求解整体结构运动方程，数值子结构采用静力有限元分析，试验子结构恢复力仅用于本构参数的识别，不再返回整体结构运动方程，从而避免了试验子结构不完整边界条件影响，提高了混合试验精确度。
此外需要说明的是，多尺度模型更新的新型混合试验方法是应用于不同类型混合试验的一种方法，并不局限于对防屈曲支撑混凝土框架结构的混合试验，在本实施方式中是以例举方式说明通过这种方法能够实际得到应用，是一种试验、研发提供有效的工具方法，具有推广价值。
本实施方式只是对本专利的示例性说明，并不限定它的保护范围，本领域技术人员还可以对其局部进行改变，只要没有超出本专利的精神实质，都在本专利的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、对于待测整体结构将其在有限元分析软件中离散化为整体结构的数值模型，在整体结构中选取一部分作为试验子结构进行试验加载同时明确试验子结构的边界自由度，将试验子结构与作动器相连接并建立试验子结构的数值模型作为等代试验子结构，等代试验子结构中的本构模型参数采用参数的识别值；
步骤2、在时间积分模块中采用数值积分算法求解结构运动方程得到结构的地震响应，将整体结构动力自由度上的位移发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用当前步的位移和上一步的模型参数在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行一次非线性静力分析，并将计算出的试验子结构边界自由度上的位移发送给连接试验子结构的作动器；
步骤3、将骤2中作动器按照有限元分析软件计算得到的位移对试件进行加载，将实际测量得到的位移和反力发送到参数估计模块；
步骤4、采用非线性参数识别方法在线估计本构模型参数，UFK算法通过确定性采样的方法生成2n+1组材料本构参数采样点，在当前步中隐性卡尔曼滤波器将2n+1组材料本构参数采样点依次发送给在有限元分析软件中建立的试验子结构数值模型即等代试验子结构，试验子结构数值模型基于相同历史变量依次计算获得观测量的2n+1个采样点，然后将恢复力的采样点返回给隐性卡尔曼滤波器继而对观测量进行估计，获得其当前步估计值，以最新估计的本构模型参数更新整体结构数值模型中的本构模型参数，再次根据结构当前步的位移完成一步静力分析，并提取相应的节点反力返回到步骤2的时间积分模块中；
步骤5，重复步骤2～步骤4，直至试验结束。
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度模型更新的新型混合试验方法，其特征在于，在时间积分模块中求解结构运动方程，将整体结构动力自由度上的位移发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用当前步的位移和上一步的模型参数在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行一次非线性静力分析的具体方法是，在第k个时间步，采用数值积分方法求解结构的运动方程获取结构动力自由度上的位移，并将其发送到整体结构数值模型中对应的自由度上，利用第k步的位移和第k-1步的模型本构参数在有限元分析软件中对整体结构数值模型进行非线性静力分析，然后，将在有限元分析软件中计算出的试验子结构边界自由度上的位移发送给连接试验子结构的作动器。
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