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基于随机响应面法的框架核心筒结构整体抗震可靠度分析-结构工程专业论文.docxVIP

基于随机响应面法的框架核心筒结构整体抗震可靠度分析-结构工程专业论文.docx

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Classified Index: TU311 U.D.C: 624 Dissertation for the Master Degree in Engineering GLOBAL SEISMIC RELIABILITY ANALYSIS OF FRAME-CORE TUBE STRUCTURE BASED ON STOCHASTIC RESPONSE SURFACE METHOD Candidate: Ma Yanqing Supervisor: Prof. Teng Jun Academic Degree Applied for: Master Degree in Engineering Speciality: Structure Engineering Affiliation: Shenzhen Graduate School Date of Defence: June, 2015 Degree-Conferring-Institution: Harbin Institute of Technology 哈 哈 尔滨工 业大学 工学硕 士学位 论文 - - I - 摘 要 工程结构在材料力学性能、构件几何特性、荷载变异等方面存在着大量 的不确定性,地震作用在发生时间、空间和强度上也具有强烈的随机性,基 于可靠度理论的概率抗震性能评估成为了近年来的研究热点。本文综合考虑 稳定性、计算精度和计算效率等因素,对随机响应面方法进行优选分析,利 用结构整体极限状态方程,发展了基于随机响应面法的结构整体抗震可靠度 分析方法,最后对框架核心筒结构的整体抗震可靠性进行了系统的研究。具 体研究成果如下: 随机响应面法可靠度分析。研究线性无关配点选取方法计算稳定性的问 题,并对比分析常见的拟合函数可靠度分析方法对计算精度的影响,综合考 虑计算精度和计算效率,确定随机响应面可靠度分析的最优阶次,并与解析 方法和响应面方法进行对比分析。研究结果表明随着 Hermite 多项式展开阶 次的增高线性无关选取配点的稳定性也随之增高,采用蒙特卡洛方法进行拟 合函数可靠度分析的精度更高,与常用的解析方法相比具有更高的计算精度, 与 Box-Behnken 设计和中心复合设计响应面方法相比具有更高的计算效率。 基于整体极限状态方程的抗震可靠度分析。分别建立承载能力、变形能 力和稳定能力三种极限状态方程,基于随机响应面法,实现通过 Matlab 和 OpenSees 相互调用进行三种极限状态抗震可靠度求解的分析过程,为结构提 供多角度整体抗震可靠性的评估指标。此外,基于结构抗震可靠度指标的求 解,推导结构地震易损性函数,给出地震易损性分析方法。 框架核心筒结构的整体抗震可靠度分析。采用优选的随机响应面方法, 分别基于承载能力、变形能力和稳定能力极限状态方程对框架核心筒结构进 行抗震可靠度分析和地震易损性分析,得到结构在三种极限状态下的抗震可 靠度指标以及地震易损性曲线。建立含加强层的框架核心筒结构,通过常规 结构与含加强层结构可靠度指标的对比,对基于不同极限状态的抗震可靠度 指标进行评价。基于变形能力的抗震可靠度指标与基于稳定能力的抗震可靠 度指标可以较为准确地评估结构的抗震可靠性,且具有较好的一致性。而基 于承载能力的抗震可靠度指标对结构抗震可靠性的评估较为保守,且对结构 可靠性的提升灵敏性不足,只宜作为参考性的指标。 关键词:框架核心筒;整体抗震可靠度;随机响应面法;可靠度指标评价 - - II - Abstract There are a large number of uncertainties in material properties, geometry dimensions, load variation of engineering structures. In addition, the earthquake also has strong randomness in occurrence time, occurrence space and intensity, and the probabilistic seismic performance evaluation based on reliability theory has become a research hotspot in recent years. In this dissertation, in consideration of factors such as stability, accuracy and computation efficiency, optimization analysis is carried out on the stochastic

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