基于性能的钢框架-钢板剪力墙塑性优化设计思路

作者:吴星煌; 朱南海; 陈志强; 冯冲冲

摘要:为充分发挥钢框架-钢板剪力墙结构的抗侧移能力和承载能力,实现高层建筑要求的双重抗侧力体系和多道抗震设防的要求,需要设计出一个拥有合理破坏模式和耗能良好的结构.传统设计思路多要进行多次人工假定和修正,即使优化也多是针对单一的性能目标或是单一的方向进行,加上人工假定和修正的效率低下,难以在较短时间内获得符合结构多性能目标的全局最优解.文中从结构的优化设计角度出发,以结构的性能为目标,在钢板剪力墙简化计算模型基础上,将钢框架-钢板剪力墙的塑性设计问题转化为一个多目标优化问题,即利用高效的优化算法优选出一个合理的钢框架-钢板剪力墙结构,之后将这个优选模式通过深度学习的方式生成一个可进行钢框架-钢板剪力墙结构优化设计的BP神经网络.上述优化思路能减少基于分析软件和人工调整的繁复工作,加快和简化钢框架-钢板剪力墙的设计过程.

分类:
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关键词:
  • 结构塑性优化设计
  • 简化计算模型
  • 深度学习
  • bp神经网络

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期刊名称:江西理工大学学报

期刊级别:省级期刊

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杂志介绍:
主管单位:江西省教育厅
主办单位:江西理工大学
出版地方:江西
快捷分类:化工
国际刊号:2095-3046
国内刊号:36-1289/TF
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创刊时间:1980
发行周期:双月刊
期刊开本:A4
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