CN111351622B - 一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，包括以下步骤：首先输入试验得到的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线，平均非对称的两峰值点使其关于原点中心对称；在第三圈滞回曲线加载段和卸载段各取两个点，得到支座恢复力模型参数的取值范围；输入遗传算法的终端性能指标函数，并结合得到的参数取值范围，通过遗传算法进行参数识别；得到再加载刚度、卸载刚度和屈服力的识别结果，构造出其恢复力模型；通过恢复力模型得到的滞回环与测得的铅芯橡胶支座第一圈滞回曲线对比，可以得到试验过程中的滑移。本发明有效简化了铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，且可以计算出铅芯橡胶支座在试验过程中的滑移。

Description

一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法
技术领域
本发明涉及土木工程领域，具体是一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法。
背景技术
隔震建筑是将地震作用产生的能量与隔震层以上的结构隔离，从而减弱地震作用对上部结构的破坏，提高建筑物的稳定性，已经成为建筑设计的新理念。其中铅芯橡胶隔振支座以其耐久性好、性能稳定、构造便捷等特别备受青睐。
在有限元模拟中，铅芯橡胶隔振支座的剪切性能常采用无下降段的双折线恢复力模型，其恢复力参数主要包括水平等效刚度Kreload、屈服后刚度Kdeload、屈服荷载(剪力)Vyield等。GB/T 20688.1-2007《橡胶支座第一部分：隔震橡胶支座试验方法》中对橡胶隔震支座(天然橡胶支座LNR和铅芯橡胶支座LRB和高阻尼橡胶支座HDR)竖向压缩刚度和剪切性能的测试方法、计算方法均做了详细的规定。通过试验得到的滞回曲线特征点值，便可以得到竖向刚度、水平等效刚度、屈服后刚度等恢复力特征参数。然而在实际数据处理中不可避免地存在采样频率、读数等系统误差和偶然误差，导致试验中得到的滞回曲线与规范中相差较大，计算得到的恢复力特征参数不能十分有效地反应隔震支座真实的滞回性能。
发明内容
本发明的目的是为解决上述技术问题，提供一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法。
为达到上述目的，本发明采用的方法是：一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，包括以下步骤：
S1：输入试验得到的铅芯橡胶支座的100％剪切性能曲线；
S2：根据测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线，平均非对称的两峰值点使其关于原点中心对称；
S3：在第三圈滞回曲线加载段和卸载段各取两个点，得到支座恢复力模型参数(再加载刚度、卸载刚度和屈服力)的取值范围；
S4：输入遗传算法的终端性能指标函数，并结合S3得到的取值范围，通过遗传算法进行参数识别；
S5：得到再加载刚度、卸载刚度和屈服力的识别结果，得到其恢复力模型；
S6：通过恢复力模型得到的滞回环与测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线对比，可以得到试验过程中的滑移。
进一步地，步骤S2中，根据测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线，识别出滞回环的最大值(最大位移Xmax和Fmax)和最小值(Xmin和Fmin)，根据最值结果，分别将非对称的滞回环的最大值和最小值的绝对值平均，得到对称的正负位移(Dmax和Dmin)和剪力(Vmax和Vmin)，从而将非对称的滞回环转化为对称滞回环：
Vmax＝-Vmin＝(Fmax-Fmin)/2 式(1)
Dmax＝-Dmin＝(Xmax-Xmin)/2 式(2)
进一步地，步骤S3中，在再加载段和卸载段任取两个相差较远的点，求得其斜率为分别为K1和K2；由此确定其两折线恢复力模型参数中再加载刚度Kreload和卸载刚度Kdeload取值范围分别为[0.9K1，1.1K1]和[0.9K2，1.1K2]，屈服荷载Fyield取值范围为[0,Vmax]，最值点分别为(Dmax，Vmax)和剪力(Dmin，Vmin)。
进一步地，步骤S4中，遗传算法的终端性能指标函数为：
Fitnessfunction＝ABS(S-△w)/△w 式(3)
其中S为简化滞回环围成的面积，△w为试验滞回环围成的面积。
S＝∫V(x)dx 式(4)
△w＝∫F(x)dx 式(5)
进一步地，步骤S5中，在MATLAB中调用遗传算法进行参数识别或优化，代码如下输入：
A＝[1 0 0；0 1 0；0 0 1]；
B＝[1.1K1；1.1K2；Vmax]；
Lowerbound＝[0.9K1,0.9K2,0]；
Uowerbound＝[1.1K1,1.1K2,Vmax]；
X＝ga(@Fitnessfunction,3,A,B,[],[],Lowerbound,Uowerbound)；
得到Kreload＝X(1)，Kdeload＝X(2)，Vyield＝X(3)。
进一步地，步骤S6中，根据S5中得到再加载刚度Kreload、卸载刚度Kdeload和屈服力Vyield，得到其恢复力模型，另外两个特征点(D1，V1)和(D2，V2)计算如下：
D1＝-D2＝[Dmax(Kreload+Kdeload)-2Vmax]/(Kdeload-Kreload) 式(6)
V1＝-V2＝Vmax+Kdeload(D1-Dmax) 式(7)
进一步地，步骤S7中，根据测得的铅芯橡胶支座第一圈滞回曲线，得到再加载点位移值△可以得到试验过程中的滑移△slip：
△slip＝△-Vyield/Kdeload 式(8)
本发明具有以下有益效果：
本发明有效简化了铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，且可以计算出铅芯橡胶支座在试验过程中的滑移，具有较高的精度。
附图说明
图1为本发明基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法的流程图；
图2为本发明铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线示意图；
图3为本发明中恢复力模型示意图；
图4为本发明铅芯橡胶支座第一圈滞回曲线示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式和附图对本发明的技术方案作进一步的介绍。
如图1所示，本发明的一种应用于新型耗能节点的简化三折线恢复力模型，包括以下步骤：
S1：输入试验得到的铅芯橡胶支座的100％剪切性能曲线；
S2：根据测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线，平均非对称的两峰值点使其关于原点中心对称；
S3：在第三圈滞回曲线加载段和卸载段各取两个点，得到支座恢复力模型参数(再加载刚度、卸载刚度和屈服力)的取值范围；
S4：输入遗传算法的终端性能指标函数，并结合S3得到的取值范围，通过遗传算法进行参数识别；
S5：得到再加载刚度、卸载刚度和屈服力的识别结果，得到其恢复力模型；
S6：通过恢复力模型得到的滞回环与测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线对比，可以得到试验过程中的滑移。
步骤S2中，根据测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线，如图2所示，根据测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线，识别出滞回环的最大值(最大位移Xmax和Fmax)和最小值(Xmin和Fmin)，根据最值结果，分别将非对称的滞回环的最大值和最小值的绝对值平均，得到对称的正负位移(Dmax和Dmin)和剪力(Vmax和Vmin)，从而将非对称的滞回环转化为对称滞回环：：
Vmax＝-Vmin＝(Fmax-Fmin)/2 式(1)
Dmax＝-Dmin＝(Xmax-Xmin)/2 式(2)
步骤S3中，在再加载段和卸载段任取两个相差较远的点，求得其斜率为分别为K1和K2；由此确定其两折线恢复力模型参数中再加载刚度Kreload和卸载刚度Kdeload取值范围分别为[0.9K1，1.1K1]和[0.9K2，1.1K2]，屈服荷载Fyield取值范围为[0,Vmax]，最值点分别为(Dmax，Vmax)和剪力(Dmin，Vmin)。
步骤S4中，遗传算法的终端性能指标函数为：
Fitnessfunction＝ABS(S-△w)/△w 式(3)
其中S为简化滞回环围成的面积，△w为试验滞回环围成的面积。
S＝∫V(x)dx 式(4)
△w＝∫F(x)dx 式(5)
步骤S5中，在MATLAB中调用遗传算法进行参数识别或优化，代码如下输入：
A＝[1 0 0；0 1 0；0 0 1]；
B＝[1.1K1；1.1K2；Vmax]；
Lowerbound＝[0.9K1,0.9K2,0]；
Uowerbound＝[1.1K1,1.1K2,Vmax]；
X＝ga(@Fitnessfunction,3,A,B,[],[],Lowerbound,Uowerbound)；
得到Kreload＝X(1)，Kdeload＝X(2)，Vyield＝X(3)。
步骤S6中，根据S5中得到再加载刚度Kreload、卸载刚度Kdeload和屈服力Vyield，得到其恢复力模型，如图3所示，另外两个特征点(D1，V1)和(D2，V2)计算如下：
D1＝-D2＝[Dmax(Kreload+Kdeload)-2Vmax]/(Kdeload-Kreload) 式(6)
V1＝-V2＝Vmax+Kdeload(D1-Dmax) 式(7)
步骤S7中，根据测得的铅芯橡胶支座第一圈滞回曲线，如图4所示，得到试验屈服点位移值△可以得到试验过程中的滑移△slip：
△slip＝△-Vyield/Kdeload 式(8)。

Claims (5)

1.一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：输入试验得到的铅芯橡胶支座的100%剪切性能曲线；
S2：根据测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线，平均非对称的两峰值点使其关于原点中心对称；
S3：在第三圈滞回曲线加载段和卸载段各取两个点，得到支座恢复力模型参数的取值范围，所述的支座恢复力模型参数包括再加载刚度、卸载刚度和屈服力；
其中步骤S3中，在再加载段和卸载段任取两个相差较远的点，求得其斜率为分别为K 1 和K 2 ；由此确定其两折线恢复力模型参数中再加载刚度K reload 和卸载刚度K deload 取值范围分别为[0.9 K 1 ，1.1 K 1 ]和[0.9 K 2 ，1.1 K 2 ]，屈服荷载V yield 取值范围为[0,V max ]，最值点分别为(D max ，V max )和（D min ，V min ）；
S4：输入基于铅芯橡胶支座滞回环面积相对误差的终端性能指标函数，并结合S3得到的取值范围，通过遗传算法进行参数识别；其中遗传算法的终端性能指标函数为：
Fitnessfunction=ABS(S-△ w )/△ w 式(1)
其中S为简化滞回环围成的面积，△w为试验滞回环围成的面积；
S=∫V(x) dx 式(2)
△ w =∫F(x) dx 式(3)
其中V为简化滞回环的剪力，F为试验滞回环的剪力，x为剪切位移；
S5：得到再加载刚度、卸载刚度和屈服力的识别结果，得到其恢复力模型；
S6：通过恢复力模型得到的滞回环与测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线对比，可以得到试验过程中的滑移。
2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，其特征在于：步骤S2中，根据测得的铅芯橡胶支座第三圈滞回曲线，识别出滞回环的位移、剪力的最大值和最小值，分别将滞回环的位移、剪力的最大值和最小值绝对值平均，将非对称的滞回环转化为对称滞回环：
V max =-V min =(F max -F min )/2 式(4)
D max =-D min =(X max -X min )/2 式(5)
其中Xmax、Xmin为初始滞回环的最大位移和最小位移； Fmax、Fmin为初始滞回环的最大剪力和最小剪力， Dmax、Dmin为处理后滞回环的最大位移和最小位移； Vmax和Vmin为处理后滞回环的最大剪力和最小剪力。
3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，其特征在于：步骤S5中，是通过在MATLAB中调用遗传算法进行参数识别或优化实现的。
4.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，其特征在于：根据S5中得到再加载刚度K reload 、卸载刚度K deload 和屈服荷载V yield ，得到其恢复力模型，另外两个特征点（D 1 ，V 1）和（D 2 ，V 2）计算如下：
D 1 =- D 2 =[D max (K reload +K deload )-2V max ]/(K deload -K reload ) 式(6)
V 1 =-V 2 =V max +K deload (D 1 - D max ) 式(7) 。
5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的铅芯橡胶支座恢复力模型参数识别方法，其特征在于：根据测得的铅芯橡胶支座第一圈滞回曲线，得到再加载点位移值△可以得到试验过程中的滑移△slip：
△slip=△-V yield / K deload 式(8)。
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