非迭代式分布式混合试验方法研究

提出了一种基于模型的预测-修正算法(M-PC)用于子结构混合试验。M-PC在预测时采用静力凝聚得到的边界刚度矩阵求解动力方程以得到预测位移,解决了传统差分方程无法预测静力边界位移的困难。M-PC是一种非迭代式的算法,效率较高。首先介绍了M-PC积分算法的基本公式和进行子结构混合试验的具体步骤,然后通过门式框架的子结构数值试验和物理试验对M-PC算法进行验证。结果表明,M-PC算法有效地预测静力边界位移,结构整体响应合理,正确地模拟了各子结构的非线性行为。

一种非迭代式的分布式子结构混合试验方法

该文针对混合试验中的子结构试验积分算法进行研究,提出了一种基于模型的预测-修正算法(M-PC)。M-PC在预测时采用初始刚度求解动力方程以得到预测边界位移,与差分得到的预测位移相比,具有较高的精度和稳定性。M-PC是一种非迭代式的算法,对于子结构边界自由度较多的混合试验,该算法具有效率高的特点。该文首先介绍了M-PC积分算法的基本公式和进行子结构混合试验的具体步骤,然后通过编程实现了与OpenSEES和ABAQUS两种有限元软件的通用接口、电液伺服式加载装置的控制程序以及网络通讯功能,最后通过门式框架的子结构数值试验和物理试验对M-PC算法进行验证。结果表明:M-PC算法有效地预测静力边界位移,结构整体响应合理,正确地模拟了各子结构的非线性行为。