加窗渐进结构优化算法

渐进结构优化算法通常用于寻找结构最优的拓扑形状,指导结构的设计。但其删除准则的缺陷易引起计算效率低等一系列问题。本文对删除准则进行了改进,提出了加窗渐进结构优化算法。该算法引入结构整体平均应变能密度作为单元删除准则,同时将单元删除率设定为窗口可调的自适应状态。该算法一定程度上解决了传统渐进结构优化算法中计算效率较低和优化过程易发生畸变的问题,且推广至高阶有限元单元应用后扩大了其应用范围。通过与Michell理论解对比,其构造的拓扑的可靠性也得到了证明。

基于拓扑优化的双层交通混凝土箱梁开孔设计

双层交通混凝土箱梁是由钢筋和混凝土两种材料组成,而它们的工作性质可抽象为由钢筋和混凝土构成的拉杆-压杆模型。引入一种新的拓扑优化方法"加窗渐进结构优化算法"建立反映结构工作机理的拉杆-压杆模型,为双层交通混凝土箱梁腹板开孔设计提供理论指导。介绍了拓扑最优解建立拉杆-压杆模型和如何完成结构配筋设计方法。结果表明:通过加窗渐进结构优化算法获得的拓扑最优解能较好的呈现结构内部受力状态;根据优化方法完成的工字梁结构配筋及开孔设计与试验设计相比,开孔率增加了5.5倍,极限荷载增长了1.2倍,但钢筋用量减少了30%。

一种改进的KBM法求解非线性振动方程

经典KBM法可以较好地解决含有小参数的非线性振动方程的求解问题,但这个小参数很大程度限制了经典KBM法的应用。将经典KBM法中频率表达式的基本方程进行平方修正,使得该方法的求解范围不受小参数的限制;应用改进后的方法求解Duffing方程,并在计算中对振动系统的频率方程进行简化,求得方程的二次近似解和频率解分别与其它方法的解进行对比,验证了改进的KBM法的可行性,且证实其计算结果的精度较其它方法高。

基于改进Drucker-Prager准则的GFRP管约束高强混凝土短柱单轴压缩分析模型

针对玻璃纤维增强聚合物(glass fiber reinforced polymer, GFRP)管约束高强混凝土短柱的受力特点,及传统Drucker-Prager (D-P)准则存在拉剪区偏大的问题,提出了一种改进的D-P型塑性约束高强混凝土短柱单轴压缩分析模型,其考虑GFRP管约束效应相关的混凝土硬化/软化规律和非关联流动准则,以提高GFRP管约束高强混凝土短柱单轴压缩下轴向和环向应力-应变曲线的预测精度。该模型在ANSYS软件中实现了GFRP管约束高强混凝土短柱力学性能的计算模拟,并与试验结果的对比表明:两者的应力-应变曲线吻合较好,提出的分析模型合理可靠。此研究可为GFRP管约束高强混凝土的设计提供理论参考。

钢筋混凝土D区配筋的拓扑优化设计研究

钢筋混凝土D区的配筋设计是一个难点。基于试验结果的经验设计方法一直饱受诟病,拉压杆模型等应力方法却又不够成熟,基于整体式模型的遗传演化算法还存在诸多问题。基于分离式模型和非线性分析结果的遗传演化算法可以直观地得到较为分散的配筋设计,利用钢筋分离模型遗传演化结构优化构造了悬臂深梁、异形梁、牛腿等多种钢筋混凝土D区构件的配筋拓扑,验证了钢筋分离模型遗传演化结构优化在钢筋混凝土D区配筋优化方面的普遍能力。还借助有限元软件探讨了一组开洞剪力墙的非线性力学性能,证实了钢筋分离模型遗传演化结构优化设计的构件在比弹性应力方法节省20%左右钢筋用量、比经验方法节省超过75%钢筋用量的前提下,与弹性应力方法设计的构件承载能力基本相当,比经验方法设计的构件极限承载力仅低不到15%;且钢筋分离模型遗传演化结构优化从延性方面对钢筋混凝土D区构件的性能进行了改善。

企业战略性薪酬管理体系的构建

薪酬管理是人力资源管理中最重要的环节之一。一套完善有效的薪酬管理机制,不仅成为企业发展的要素,还直接影响着企业的生存。本文在分析企业价值构成和价值分配的基础上提出构建战略性薪酬管理体系,并从两个具体方面探讨战略性薪酬管理体系的构建。

竹结构节点单剪作用下的理论研究

可持续发展已经成为了当今国际社会共同关注的焦点,竹材以其资源丰富、可塑性强、无污染、重量轻、韧性好、生长速度快等优点,在实际的建筑工程中被广泛应用,然而在许多传统的连接方式中,如捆绑和钉孔等结合方式,它们则会出现结构整体效率低的劣势,而且在这些结合方式中其抗扭性能也会显得比较微弱,因此在传统结合方式中,竹材之间的连接点首先被破坏,从而导致整个结构受力性能降低。主要针对竹结构螺栓连接原理进行分析,为以后的结点研究提供指导意见。

配筋设计的正反向渐进演化结构优化方法对比研究

基于承载力、构造要求、混凝土开裂等多种情况,对比了遗传演化结构优化(GESO)与遗传递增演化结构优化(GAESO)两类优化算法的拓扑形状、计算效率、材料用量。随后,按弹性应力设计方法配筋与钢筋分离模型GESO设计方法配筋设计了构件静力对比试验,并根据试验结果类比分析了钢筋分离模型GAESO设计方法在混凝土开裂应力重分布时的表现。最后对双向、单向渐进演化结构优化算法进行了对比。结果表明:GAESO算法的效率高于GESO算法,能更好地利用构造钢筋的承载力;GESO设计方法得到的构件塑性更高,双向渐进演化结构优化寻求最优解的能力更强,但效率较低。