CN113761633A - 一种剪力墙结构优化设计方法 - Google Patents
一种剪力墙结构优化设计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113761633A CN113761633A CN202111095675.5A CN202111095675A CN113761633A CN 113761633 A CN113761633 A CN 113761633A CN 202111095675 A CN202111095675 A CN 202111095675A CN 113761633 A CN113761633 A CN 113761633A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- shear wall
- wall structure
- design
- calculation
- optimization
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 129
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 104
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 61
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 5
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 13
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 claims description 13
- 238000013433 optimization analysis Methods 0.000 claims description 12
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 241001139947 Mida Species 0.000 claims description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 3
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 102100029768 Histone-lysine N-methyltransferase SETD1A Human genes 0.000 description 1
- 101000865038 Homo sapiens Histone-lysine N-methyltransferase SETD1A Proteins 0.000 description 1
- 101100533306 Mus musculus Setx gene Proteins 0.000 description 1
- 101150117538 Set2 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/04—Constraint-based CAD
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Architecture (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
一种剪力墙结构优化设计方法，包括以下步骤：(1)建立剪力墙结构的Abaqus模型；(2)搭建剪力墙结构试验设计综合分析平台，得到剪力墙结构的数值仿真计算结果，进行进一步的计算；(3)将Abaqus模型中剪力墙位置分布作为试验设计因子；根据指定的试验设计算法生成决定计算项参数选择及计算次数的设计矩阵；(4)在剪力墙优化设计综合分析平台中应用DOE方法对各集合进行灵敏度分析；(5)根据灵敏度分析结果，剔除对目标结果影响程度较小的因子；(6)对剩余的因子进行尺寸优化计算，根据目标函数选择相对最优的计算方案作为设计结果；(7)进行验证计算。本发明提高了剪力墙结构优化设计的有效性和可靠性，实现了可无人值守的智能优化设计。
Description
技术领域
本发明涉及建筑结构的设计技术领域，具体地，涉及一种剪力墙结构优化设计方法。
背景技术
随着我国各种复杂建筑和超高层建筑不断增多和密集，为了响应环保、节材、降低碳排放等社会发展要求，除了现场施工控制外，建筑结构设计工作的重要性日益提高。在满足规范要求的前提下，获得一个受力性能最好、造价最低、用材最少的结构设计方案尤为重要。
建筑结构的设计实质上是以建筑结构的各项指标满足规范、业主的要求以及建筑功能为目标的一项工作，它的变量包括结构的拓扑形态、几何参数、材料参数以及结构方案等，因此建筑结构优化设计实际上是一项多目标多参数的工作。在整体选型、布局下，建筑结构设计的各控制指标间相互耦合，设计参数数量众多且离散化，约束条件和多目标函数较为复杂，且多目标之间一般是相互冲突的，不同的结构体系需满足不同的规范要求，使优化设计问题的求解愈加复杂。
建筑结构设计领域，传统的优化设计方法是基于“试算-验证-修改”模式，计算结构在各种外在荷载作用下的响应，人工对设计进行修改以不断改进提高，同时需保证设计符合各种设计规范或标准的要求。传统优化设计方法有一些常见的弱点：无明确的标准和方法确定设计的最优化、设计的改进依赖于设计者的直觉和经验、反复设计计算会消耗大量时间，可以得到合理的设计方案，但不一定是最优设计方案等。在当前的建筑结构设计中，新型建筑结构体系不断应用，结构构件的种类和数量不断增多，结构的传力路径变得愈发复杂，凭借设计师直觉和经验进行优化设计工作变得愈加困难，未经优化便出图的情况时有发生，导致工程经济性较差，材料的浪费情况严重，不符合当前环保、节材、降低碳排放等社会发展要求。如何安全、合理、经济地优化配置资源是结构设计人员面临的主要问题。因此有必要研究一种新型的、更高效的结构优化设计方法。
发明内容
为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种剪力墙结构优化设计方法。本发明的设计方法可将传统被动优化设计变为精细化主动寻找相对最优解的过程，以严格明确的方法评价、优化结构方案，获得相对最优的剪力墙结构设计方案，从而可提高剪力墙结构优化设计的有效性和可靠性，实现了可无人值守的智能化优化设计。
为实现上述目的，本发明提供了一种剪力墙结构优化设计方法，包括以下步骤：
(1)将包括各种相关结构尺寸的剪力墙结构模型转换为Abaqus可识别的计算输入文件，从而建立剪力墙结构的Abaqus模型；
(2)基于多目标优化分析软件Isight，搭建剪力墙结构试验设计综合分析平台；基于剪力墙结构试验设计综合分析平台，通过有限元分析得到剪力墙结构的数值仿真计算结果；编写多个C#可执行程序，将C#可执行程序集成到剪力墙结构试验设计综合分析平台的相应计算模块中，对从仿真计算结果生成的数据库文件中读取的分析结果进行进一步的计算；
(3)在剪力墙结构试验设计综合分析平台的DOE模块中指定DOE算法，将Abaqus模型中剪力墙位置分布作为试验设计因子；将计算结果中的模型总质量、一阶自振周期、层间位移角、轴压比的结果作为试验设计响应；根据指定的试验设计算法生成决定计算项参数选择及计算次数的设计矩阵；
(4)在剪力墙结构试验设计综合分析平台中，在可以布置剪力墙的区域全部布置剪力墙，并对各区域剪力墙进行分区，在Abaqus有限元模型的计算文件中建立相应的单元集合，应用“生死单元法”，在剪力墙优化设计综合分析平台中应用DOE方法对各集合进行灵敏度分析，得到各集合对结构整体各个性能指标的影响程度排名；
(5)基于DOE的灵敏度分析结果，移除剪力墙结构中对计算结果影响程度较小的单元集合后，对剪力墙结构进行构件尺寸优化分析，搭建多目标优化设计综合分析平台，通过将剪力墙结构的构件尺寸定义为参数，根据规范设定约束条件，将计算结果中的模型总质量、一阶自振周期的结果作为优化多目标进行优化分析；根据分析结果，剔除对目标结果影响程度较小的因子；
(6)根据优化多目标，生成包含上述多目标及其中每个目标的权重比的目标函数，对剩余的因子进行尺寸优化计算，根据目标函数选择相对最优的计算方案作为设计结果；
(7)在结构设计软件中进行验证计算，各计算指标都满足要求，即可作为最终合理的优化设计方案。
优选的，在所述步骤(1)中，所述剪力墙结构模型来自建筑结构设计软件YJK、PKPM、Midas或ETABS；当所述剪力墙结构模型来自建筑结构设计软件PKPM、Midas或ETABS时，通过YJK自带的接口将所述剪力墙结构模型转换为YJK格式模型，再通过YJKToAbaqus数据转换接口软件进行Abaqus格式的模型转换，获得Abaqus可识别的计算输入文件。
在上述任一方案中优选的是，在所述步骤(2)中，所述剪力墙结构试验设计综合分析平台调用有限元软件Abaqus对剪力墙结构进行分析计算，通过基于DOE的灵敏度分析及优化分析，实现剪力墙结构方案的优化设计。
在上述任一方案中优选的是，在所述步骤(2)中，有限元软件Abaqus的计算结果为数据库文件“(.ODB)格式”。
在上述任一方案中优选的是，在所述步骤(2)中，C#可执行程序包括将计算结果的文本文件作为输入，对其中的计算结果通过关键字进行分类并计算，将简单的节点、单元应力应变数据的结果计算为反映剪力墙结构性能的指标，包括层间位移角、模型体积、墙柱轴力的数据，并输出文本文件到计算机指定位置。
在上述任一方案中优选的是，在所述步骤(4)中，在布满剪力墙的结构设计方案上移除影响程度较小的单元集合，根据优化目的设置约束条件，通过计算得到满足约束的方案，在其中择优即可得到优化设计方案；其中约束条件包括周期比、层间位移角和轴压比。
在上述任一方案中优选的是，在所述步骤(4)中，在Abaqus有限元模型的计算文件有限元计算文件中，使同一位置的剪力墙单元和梁单元采用同一组参数，墙单元集合和梁单元集合分别对应参数的两个不同取值，计算结果中根据参数X取值的不同，移除墙单元集合或者梁单元集合。
在上述任一方案中优选的是，在所述步骤(6)中，所述多目标包括剪力墙结构的总重量或总造价、剪力墙结构自振第一周期以及剪力墙结构扭转平动周期比。
本发明的有益效果为：
1.本发明搭建了建筑结构优化设计综合分析平台，集成了优化分析软件、有限元分析软件、多个C#可执行程序和Python脚本程序，可以实现剪力墙结构设计方案仿真计算的自动执行，快速实现结构模型仿真结果的提取及其在优化设计综合分析平台各组件间的数据传递；分析过程中运用有限元“生死单元法”，通过对结构Abaqus有限元模型的计算文件中剪力墙单元集合的激活与删除，可对剪力墙结构进行基于DOE的准拓扑灵敏度分析和基于遗传算法的多目标优化分析，从而实现剪力墙结构多指标下的可调权重比的重量、刚度等多目标优化设计；通过调整结构布置方案及构件尺寸，获得多目标下的相对最优解，达到资源的合理化配置，可以实现结构方案整体优化的设计目的。
2.通过本发明开发的剪力墙结构优化设计方法，将传统被动优化设计变为精细化主动寻找相对最优解的过程，以严格明确的方法评价、优化结构方案，提供直观明确的经济性判断指标，从而可提高建筑结构优化设计的有效性和可靠性，实现了无人值守的智能化优化设计。
具体实施方式
下面将结合本申请的具体实施方式对本申请的技术方案进行详细的说明，但如下实施例仅是用以理解本发明，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，本申请可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例1
一种剪力墙结构优化设计方法，包括以下步骤：
(1)将包括各种相关结构尺寸的剪力墙结构模型转换为Abaqus可识别的计算输入文件，从而建立剪力墙结构的Abaqus模型；
(2)基于多目标优化分析软件Isight，搭建剪力墙结构试验设计综合分析平台；基于剪力墙结构试验设计综合分析平台，通过有限元分析得到剪力墙结构的数值仿真计算结果；编写多个C#可执行程序，将C#可执行程序集成到剪力墙结构试验设计综合分析平台的相应计算模块中，对从仿真计算结果生成的数据库文件中读取的分析结果进行进一步的计算；
(3)在剪力墙结构试验设计综合分析平台的DOE模块中指定DOE算法，将Abaqus模型中剪力墙位置分布作为试验设计因子；将计算结果中的模型总质量、一阶自振周期、层间位移角、轴压比的结果作为试验设计响应；根据指定的试验设计算法生成决定计算项参数选择及计算次数的设计矩阵；
(4)在剪力墙结构试验设计综合分析平台中，在可以布置剪力墙的区域全部布置剪力墙，并对各区域剪力墙进行分区，在Abaqus有限元模型的计算文件中建立相应的单元集合，应用“生死单元法”，在剪力墙优化设计综合分析平台中应用DOE方法对各集合进行灵敏度分析，得到各集合对结构整体各个性能指标的影响程度排名；
(5)基于DOE的灵敏度分析结果，移除剪力墙结构中对计算结果影响程度较小的单元集合后，对剪力墙结构进行构件尺寸优化分析，搭建多目标优化设计综合分析平台，通过将剪力墙结构的构件尺寸定义为参数，根据规范设定约束条件，将计算结果中的模型总质量、一阶自振周期的结果作为优化多目标进行优化分析；根据分析结果，剔除对目标结果影响程度较小的因子；
(6)根据优化多目标，生成包含上述多目标及其中每个目标的权重比的目标函数，对剩余的因子进行尺寸优化计算，根据目标函数选择相对最优的计算方案作为设计结果；
(7)在结构设计软件中进行验证计算，各计算指标都满足要求，即可作为最终合理的优化设计方案。
在所述步骤(1)中，所述剪力墙结构模型来自建筑结构设计软件YJK、PKPM、Midas或ETABS；当所述剪力墙结构模型来自建筑结构设计软件PKPM、Midas或ETABS时，通过YJK自带的接口将所述剪力墙结构模型转换为YJK格式模型，再通过YJKToAbaqus数据转换接口软件进行Abaqus格式的模型转换，获得Abaqus可识别的计算输入文件。
在所述步骤(2)中，所述剪力墙结构试验设计综合分析平台调用有限元软件Abaqus对剪力墙结构进行分析计算，通过基于DOE的灵敏度分析及优化分析，实现剪力墙结构方案的优化设计。
在所述步骤(2)中，有限元软件Abaqus的计算结果为数据库文件“(.ODB)格式”。
在所述步骤(2)中，C#可执行程序包括将计算结果的文本文件作为输入，对其中的计算结果通过关键字进行分类并计算，将简单的节点、单元应力应变数据的结果计算为反映剪力墙结构性能的指标，包括层间位移角、模型体积、墙柱轴力的数据，并输出文本文件到计算机指定位置。
在所述步骤(4)中，在布满剪力墙的结构设计方案上移除影响程度较小的单元集合，根据优化目的设置约束条件，通过计算得到满足约束的方案，在其中择优即可得到优化设计方案；其中约束条件包括周期比、层间位移角和轴压比。
在所述步骤(4)中，在Abaqus有限元模型的计算文件有限元计算文件中，使同一位置的剪力墙单元和梁单元采用同一组参数，墙单元集合和梁单元集合分别对应参数的两个不同取值，计算结果中根据参数X取值的不同，移除墙单元集合或者梁单元集合。
在所述步骤(6)中，所述多目标包括剪力墙结构的总重量或总造价、剪力墙结构自振第一周期以及剪力墙结构扭转平动周期比。
实施例2
一种剪力墙结构优化设计方法，包括以下步骤：
(1)将包括各种相关结构尺寸的剪力墙结构模型转换为Abaqus可识别的计算输入文件，从而建立剪力墙结构的Abaqus模型；
(2)基于多目标优化分析软件Isight，搭建剪力墙结构试验设计综合分析平台；基于剪力墙结构试验设计综合分析平台，通过有限元分析得到剪力墙结构的数值仿真计算结果；编写多个C#可执行程序，将C#可执行程序集成到剪力墙结构试验设计综合分析平台的相应计算模块中，对从仿真计算结果生成的数据库文件中读取的分析结果进行进一步的计算；具体的讲，可将计算结果输出的文本文件作为输入，对其中的结果通过关键字进行分类计算，可将简单的节点、单元的应力应变数据等结果计算为可反映建筑结构性能的指标，如层间位移角、模型体积、墙柱轴力等数据并输出文本文件到计算机指定位置。以上结果进一步地可在Calculator(计算器)模块中进行加减乘除以及取整取绝对值等运算，可得到更加多样的数据结果如自振周期、周期比、梁柱墙板各类构件的体积重量、墙柱轴压比等。
(3)在剪力墙结构试验设计综合分析平台的DOE模块中指定DOE算法，将Abaqus模型中剪力墙位置分布作为试验设计因子；将计算结果中的模型总质量、一阶自振周期、层间位移角、轴压比的结果作为试验设计响应；根据指定的试验设计算法生成决定计算项参数选择及计算次数的设计矩阵；
(4)在剪力墙结构试验设计综合分析平台中，在可以布置剪力墙的区域全部布置剪力墙，并对各区域剪力墙进行分区，在Abaqus有限元模型的计算文件中建立相应的单元集合，应用“生死单元法”，在剪力墙优化设计综合分析平台中应用DOE方法对各集合进行灵敏度分析，得到各集合对结构整体各个性能指标的影响程度排名；
(5)基于DOE的灵敏度分析结果，移除剪力墙结构中对计算结果影响程度较小的单元集合后，对剪力墙结构进行构件尺寸优化分析，搭建多目标优化设计综合分析平台，通过将剪力墙结构的构件尺寸定义为参数，根据规范设定约束条件，将计算结果中的模型总质量、一阶自振周期的结果作为优化多目标进行优化分析；根据分析结果，剔除对目标结果影响程度较小的因子；
(6)根据优化多目标，生成包含上述多目标及其中每个目标的权重比的目标函数，对剩余的因子进行尺寸优化计算，根据目标函数选择相对最优的计算方案作为设计结果；
(7)在结构设计软件中进行验证计算，各计算指标都满足要求，即可作为最终合理的优化设计方案。
在所述步骤(1)中，所述剪力墙结构模型来自建筑结构设计软件YJK、PKPM、Midas或ETABS；当所述剪力墙结构模型来自建筑结构设计软件PKPM、Midas或ETABS时，通过YJK自带的接口将所述剪力墙结构模型转换为YJK格式模型，再通过YJKToAbaqus数据转换接口软件(奥意数据转换接口软件V1.0(软件著作权2015SR066314))进行Abaqus格式的模型转换，获得Abaqus可识别的计算输入文件。
在所述步骤(2)中，所述剪力墙结构试验设计综合分析平台调用有限元软件Abaqus对剪力墙结构进行分析计算，通过基于DOE的灵敏度分析及优化分析，实现剪力墙结构方案的优化设计。将Abaqus可识别的计算输入文件通过文件配置导入到Modal&Quake模块的Input(输入)标签页，并在Abaqus计算文件中定义参数，根据分析目的的不同，可将文件中的梁、柱、墙、板等构件的截面尺寸或者位置序号定义为输入参数并根据结构功能及构造要求设定合适的取值范围；在Commond(命令)标签页将编辑好的.bat(批处理)命令导入，就可以通过该命令调用Abaqus软件进行计算；在Output标签页中将计算结果中的文本格式结果导入，一般是计算得到的.dat(模型数据)文件，可在该文件中定义各阶自振频率、模型总质量等输出参数。
在所述步骤(2)中，有限元软件Abaqus的计算结果为数据库文件“(.ODB)格式”。为提高分析效率，自编Python脚本程序，具体内容为以指定的Abaqus软件计算结果.ODB文件为输入，脚本程序中设置的选项如应力、应变等不同计算阶段的计算结果为输出，并通过设置输出文件路径，将仿真计算结果的相应内容输出为文本文件并存放到计算机的指定位置，以方便进一步对结果进行分析研究。将脚本程序集成到优化设计综合分析平台的Run_py模块中，通过导入编辑好的.bat(批处理)命令调用脚本程序，实现了对Abaqus计算结果的自动读取及文件输出。通过编写调用命令并将脚本程序和C#可执行程序集成到综合分析平台，可以对每一次迭代计算后产生的数据库文件都可以进行相同的数据提取及数据计算，可实现无人值守的自动提取和自动计算，极大提高了计算的准确性和分析效率。
在所述步骤(2)中，C#可执行程序包括将计算结果的文本文件作为输入，对其中的计算结果通过关键字进行分类并计算，将简单的节点、单元应力应变数据的结果计算为反映剪力墙结构性能的指标，包括层间位移角、模型体积、墙柱轴力的数据，并输出文本文件到计算机指定位置。
在所述步骤(4)中，在布满剪力墙的结构设计方案上移除影响程度较小的单元集合，根据优化目的设置约束条件，通过计算得到满足约束的方案，在其中择优即可得到优化设计方案；其中约束条件包括周期比、层间位移角和轴压比。
在所述步骤(4)中，在Abaqus有限元模型的计算文件中，使同一位置的剪力墙单元和梁单元采用同一组参数，墙单元集合和梁单元集合分别对应参数的两个不同取值，例如文件中杀死单元集合SetX，令参数X的取值范围为两个离散的整数1、2，对应位置的剪力墙集合命名为Set1，梁集合命名为Set2，计算结果中根据参数X取值的不同，移除墙单元集合或者梁单元集合。本发明通过使用“生死单元法”，在有限元计算文件中巧妙定义单元集合，在有限元模型中实现了某区域移除剪力墙单元的同时布置梁单元，比单纯移除墙单元不补充梁单元的做法更加符合工程实际。对每个参加灵敏度分析的区域采用相同的做法，即可实现移除墙单元的区域添加梁单元，未移除墙单元的区域，移除梁单元，使有限元模型能更真实地反映剪力墙结构设计方案。
在所述步骤(6)中，所述多目标包括剪力墙结构的总重量或总造价、剪力墙结构自振第一周期以及剪力墙结构扭转平动周期比。
由上述实施例可知，本发明搭建了建筑结构优化设计综合分析平台，集成了优化分析软件、有限元分析软件、多个C#可执行程序和Python脚本程序，可以实现剪力墙结构设计方案仿真计算的自动执行，快速实现结构模型仿真结果的提取及其在优化设计综合分析平台各组件间的数据传递；分析过程中运用有限元“生死单元法”，通过对结构Abaqus有限元模型的计算文件中剪力墙单元集合的激活与删除，可对剪力墙结构进行基于DOE的准拓扑灵敏度分析和基于遗传算法的多目标优化分析，从而实现剪力墙结构多指标下的可调权重比的重量、刚度等多目标优化设计；通过调整结构布置方案及构件尺寸，获得多目标下的相对最优解，达到资源的合理化配置，可以实现结构方案整体优化的设计目的。
通过本发明开发的剪力墙结构优化设计方法，将传统被动优化设计变为精细化主动寻找相对最优解的过程，以严格明确的方法评价、优化结构方案，提供直观明确的经济性判断指标，从而可提高建筑结构优化设计的有效性和可靠性，实现了无人值守的智能化优化设计。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (8)
1.一种剪力墙结构优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)将包括各种相关结构尺寸的剪力墙结构模型转换为Abaqus可识别的计算输入文件，从而建立剪力墙结构的Abaqus模型；
(2)基于多目标优化分析软件Isight，搭建剪力墙结构试验设计综合分析平台；基于剪力墙结构试验设计综合分析平台，通过有限元分析得到剪力墙结构的数值仿真计算结果；编写多个C#可执行程序，将C#可执行程序集成到剪力墙结构试验设计综合分析平台的相应计算模块中，对从仿真计算结果生成的数据库文件中读取的分析结果进行进一步的计算；
(3)在剪力墙结构试验设计综合分析平台的DOE模块中指定DOE算法，将Abaqus模型中剪力墙位置分布作为试验设计因子；将计算结果中的模型总质量、一阶自振周期、层间位移角、轴压比的结果作为试验设计响应；根据指定的试验设计算法生成决定计算项参数选择及计算次数的设计矩阵；
(4)在剪力墙结构试验设计综合分析平台中，在可以布置剪力墙的区域全部布置剪力墙，并对各区域剪力墙进行分区，在Abaqus有限元模型的计算文件中建立相应的单元集合，应用“生死单元法”，在剪力墙优化设计综合分析平台中应用DOE方法对各集合进行灵敏度分析，得到各集合对结构整体各个性能指标的影响程度排名；
(5)基于DOE的灵敏度分析结果，移除剪力墙结构中对计算结果影响程度较小的单元集合后，对剪力墙结构进行构件尺寸优化分析，搭建多目标优化设计综合分析平台，通过将剪力墙结构的构件尺寸定义为参数，根据规范设定约束条件，将计算结果中的模型总质量、一阶自振周期的结果作为优化多目标进行优化分析；根据分析结果，剔除对目标结果影响程度较小的因子；
(6)根据优化多目标，生成包含上述多目标及其中每个目标的权重比的目标函数，对剩余的因子进行尺寸优化计算，根据目标函数选择相对最优的计算方案作为设计结果；
(7)在结构设计软件中进行验证计算，各计算指标都满足要求，即可作为最终合理的优化设计方案。
2.根据权利要求1所述的剪力墙结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，所述剪力墙结构模型来自建筑结构设计软件YJK、PKPM、Midas或ETABS；当所述剪力墙结构模型来自建筑结构设计软件PKPM、Midas或ETABS时，通过YJK自带的接口将所述剪力墙结构模型转换为YJK格式模型，再通过YJKToAbaqus数据转换接口软件进行Abaqus格式的模型转换，获得Abaqus可识别的计算输入文件。
3.根据权利要求2所述的剪力墙结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，所述剪力墙结构试验设计综合分析平台调用有限元软件Abaqus对剪力墙结构进行分析计算，通过基于DOE的灵敏度分析及优化分析，实现剪力墙结构方案的优化设计。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的剪力墙结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，有限元软件Abaqus的计算结果为数据库文件“(.ODB)格式”。
5.根据权利要求4所述的剪力墙结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，C#可执行程序包括将计算结果的文本文件作为输入，对其中的计算结果通过关键字进行分类并计算，将简单的节点、单元应力应变数据的结果计算为反映剪力墙结构性能的指标，包括层间位移角、模型体积、墙柱轴力的数据，并输出文本文件到计算机指定位置。
6.根据权利要求5所述的剪力墙结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，在布满剪力墙的结构设计方案上移除影响程度较小的单元集合，根据优化目的设置约束条件，通过计算得到满足约束的方案，在其中择优即可得到优化设计方案；其中约束条件包括周期比、层间位移角和轴压比。
7.根据权利要求6所述的剪力墙结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，在Abaqus有限元模型的计算文件有限元计算文件中，使同一位置的剪力墙单元和梁单元采用同一组参数，墙单元集合和梁单元集合分别对应参数的两个不同取值，计算结果中根据参数X取值的不同，移除墙单元集合或者梁单元集合。
8.根据权利要求7所述的剪力墙结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤(6)中，所述多目标包括剪力墙结构的总重量或总造价、剪力墙结构自振第一周期以及剪力墙结构扭转平动周期比。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111095675.5A CN113761633A (zh) | 2021-09-18 | 2021-09-18 | 一种剪力墙结构优化设计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111095675.5A CN113761633A (zh) | 2021-09-18 | 2021-09-18 | 一种剪力墙结构优化设计方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113761633A true CN113761633A (zh) | 2021-12-07 |
Family
ID=78796350
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111095675.5A Pending CN113761633A (zh) | 2021-09-18 | 2021-09-18 | 一种剪力墙结构优化设计方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113761633A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115470562A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-13 | 清华大学 | 基于参数化模型和经验规则的剪力墙优化设计方法及装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107391804A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-11-24 | 广东省建筑设计研究院 | 基于综合造价法的高层建筑结构抗震性能优化方法 |
| CN107403032A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-11-28 | 广东省建筑设计研究院 | 基于敏感系数法的高层建筑结构抗震性能优化方法 |
| CN109948174A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-06-28 | 太原理工大学 | 集中质量法计算框架结构固有频率的质量分配方法 |
| CN112364430A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-02-12 | 天津大学 | 基于灵敏度矩阵的多目标建筑性能化设计专家系统及方法 |
| CN112540403A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-23 | 成都理工大学 | 基于模拟地震软弱层的应力计算及动力响应阶段划分方法 |
| CN112883621A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-01 | 陕西华山建设集团有限公司 | 有限元分析下非规则板柱剪力墙中钢筋接头位置获取方法 |
| CN113378455A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-10 | 北京工业大学 | 一种装配式建筑构件吊装过程智能优化方法 |
-
2021
- 2021-09-18 CN CN202111095675.5A patent/CN113761633A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107391804A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-11-24 | 广东省建筑设计研究院 | 基于综合造价法的高层建筑结构抗震性能优化方法 |
| CN107403032A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-11-28 | 广东省建筑设计研究院 | 基于敏感系数法的高层建筑结构抗震性能优化方法 |
| CN109948174A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-06-28 | 太原理工大学 | 集中质量法计算框架结构固有频率的质量分配方法 |
| CN112540403A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-23 | 成都理工大学 | 基于模拟地震软弱层的应力计算及动力响应阶段划分方法 |
| CN112364430A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-02-12 | 天津大学 | 基于灵敏度矩阵的多目标建筑性能化设计专家系统及方法 |
| CN112883621A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-01 | 陕西华山建设集团有限公司 | 有限元分析下非规则板柱剪力墙中钢筋接头位置获取方法 |
| CN113378455A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-10 | 北京工业大学 | 一种装配式建筑构件吊装过程智能优化方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李双龙 等: "高层剪力墙建筑结构的多目标优化", 山西建筑, vol. 45, no. 4, 28 February 2019 (2019-02-28), pages 42 - 43 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115470562A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-12-13 | 清华大学 | 基于参数化模型和经验规则的剪力墙优化设计方法及装置 |
| CN115470562B (zh) * | 2022-09-27 | 2023-04-25 | 清华大学 | 基于参数化模型和经验规则的剪力墙优化设计方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104216888A (zh) | 数据处理任务关系设置方法及系统 | |
| Yang et al. | Multi-objective and multidisciplinary design optimization of large sports building envelopes: a case study. | |
| CN110210654A (zh) | 产品模型设计系统及方法 | |
| CN104573277A (zh) | 一种车辆悬架系统性能分解方法 | |
| CN105550434A (zh) | 一种机车车体轻量化优化方法 | |
| CN113761633A (zh) | 一种剪力墙结构优化设计方法 | |
| CN113761634A (zh) | 一种基于多目标优化的建筑结构设计方法 | |
| CN105243504A (zh) | 一种基于互联网分布式能源管理系统 | |
| CN112287484A (zh) | 一种基于矢量代理模型的复杂工程系统可靠性设计方法 | |
| CN112100759A (zh) | 复杂工程结构系统逼近分析的分布式协同代理模型方法 | |
| Greenough et al. | Integrating computational design to improve the design workflow of modular construction | |
| CN101923598A (zh) | 基于vb的建筑物滑动迁移模型参数化建模的优化方法 | |
| CN113762534B (zh) | 一种建筑冷热负荷预测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN102270190B (zh) | 一种复杂决策问题的计算机建模与求解处理方法 | |
| CN105005210A (zh) | 机电一体化仿真系统及使用其的方法 | |
| Santos et al. | Integrated computational considerations for large scale structural design sensitivity analysis and optimization | |
| Li et al. | Research on Design Program of Buffer Valve based on Python | |
| Peng et al. | The Application Practice of BIM Technology in Prefabricated Building Design | |
| CN112650770B (zh) | 基于query workload分析的MySQL参数推荐方法 | |
| Jiang et al. | SC-ESAP: a parallel application platform for earth system model | |
| Jacq | Parameter estimation for cell cycle ordinary differential equation (ODE) models using a grid approach | |
| CN118534789A (zh) | 装备多物理场联合仿真多梯度建模方法及系统 | |
| CN115688575A (zh) | 一种基于Spark与AI融合的CitcomS并行计算方法和系统 | |
| CN117435308A (zh) | 一种基于并行计算算法的Modelica模型仿真方法及系统 | |
| CN1746908A (zh) | 渗透泵控释片释药行为预测与工艺优化方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |