多本构模型参数同步更新的在线数值模拟方法研究

在线数值模拟方法是一种基于模型更新的混合试验方法,其是不完整边界条件混合试验的通用解决方案。在该方法中:结构反应由结构整体数值模型计算得到,边界条件自然得以满足;物理子结构的恢复力不再参与运动方程的求解,而是用于估计数值模型的本构参数,提高了数值模型的可靠性。论文提出多本构模型参数同步更新的在线数值模拟方法,以提高多种本构模型参数不确定性同时存在时在线数值模拟方法的精度,并以Levenberg-Marquardt算法为参数估计方法,实现了采用恢复力对钢筋和混凝土材料本构模型参数的同步估计。研究表明:以恢复力来估计材料本构模型参数是可行的,且Levenberg-Marquardt算法具有较高的收敛速度和计算精度;在线数值模拟方法有效地提高了混合试验的模拟精度。

在线数值模拟方法在防屈曲支撑-钢筋混凝土框架结构中的应用

在线数值模拟方法是一种基于模型更新的混合试验方法。在该方法中,建立整体结构数值模型和物理子结构的数值模型,分别用于结构整体分析和本构模型参数估计,且两套模型具有相同的本构关系。在线数值模拟方法中,结构响应由结构整体分析得到,边界条件自然得到满足;数值模型的本构参数不断根据试验数据在线修正,建模可靠性得到了改善。为验证在线数值模拟方法在复杂建筑结构中应用的可行性,以隐性卡尔曼滤波器(UKF)为参数估计方法,以钢材和混凝土本构模型参数为待估计量,完成了具有不完整边界条件的防屈曲支撑-钢筋混凝土框架结构的虚拟混合试验。结果表明,在线数值模拟方法削弱了边界条件的影响,提高了混合试验的模拟精度;UKF方法在多构件多本构模型参数同时估计时具有较高的精度和计算效率;在每一积分步内,在线数值模拟方法平均计算耗时0.67s,远小于加载耗时,验证了在线数值模拟方法在复杂结构试验中的适用性。