Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 恭喜深圳大学李利孝获国家专利权

恭喜深圳大学李利孝获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利风荷载作用下钢结构构件滞回参数模型的构建方法及装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119761152B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510252460.1,技术领域涉及:G06F30/23;该发明授权风荷载作用下钢结构构件滞回参数模型的构建方法及装置是由李利孝;黄希桂;任镜羲;赵一戈;龙武剑;梅柳;熊琛;罗启灵设计研发完成,并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

风荷载作用下钢结构构件滞回参数模型的构建方法及装置在说明书摘要公布了:本申请适用于钢结构风致动力响应分析技术领域,提供了一种风荷载作用下钢结构构件滞回参数模型的构建方法及装置,该方法包括:构建钢结构构件的精细化有限元模型;对其施加单调荷载并进行钢结构构件的单调加载性能模拟,得到在单调荷载作用下钢结构构件的模拟单调加载曲线;及对其施加风荷载并进行钢结构构件的滞回性能模拟,得到在风荷载作用下钢结构构件的模拟滞回曲线;分别对模拟单调加载曲线和模拟滞回曲线进行参数识别,得到构件的滞回参数,包括骨架曲线参数和累积塑性变形能力参数;根据骨架曲线参数和累积塑性变形能力参数,通过回归分析得到钢结构构件滞回参数模型,可以更准确地预测钢结构构件在风荷载作用下的滞回参数及响应性能。

本发明授权风荷载作用下钢结构构件滞回参数模型的构建方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种风荷载作用下钢结构构件滞回参数模型的构建方法,其特征在于,包括: 构建针对钢结构构件的精细化有限元模型; 对所述精细化有限元模型施加单调荷载并进行钢结构构件的单调加载性能模拟,得到在所述单调荷载作用下所述钢结构构件的模拟单调加载曲线; 对所述精细化有限元模型施加风荷载并进行钢结构构件的滞回性能模拟,得到在所述风荷载作用下所述钢结构构件的模拟滞回曲线; 分别对所述模拟单调加载曲线和所述模拟滞回曲线进行参数识别,得到所述钢结构构件的滞回参数;其中,所述滞回参数包括多个骨架曲线参数和多个累积塑性变形能力参数; 根据所述多个骨架曲线参数和所述多个累积塑性变形能力参数,通过回归分析得到钢结构构件滞回参数模型,其中,所述钢结构构件滞回参数模型用于表征在风荷载作用下所述钢结构构件的特征尺寸与滞回参数之间的关系;其中, 所述钢结构构件滞回参数模型为: ; ; ; ; ; θ u =0.15rad; ; ; ; ; 其中,为刚度,为峰值弯矩,为强化段转角,为软化段转角,为残余弯矩,为极限转角,为屈服弯矩,F为峰值弯矩与屈服弯矩的比值,为基本强度退化累积塑性变形能力,为软化段强度退化累积塑性变形能力,为卸载刚度退化累积塑性变形能力,L为所述钢结构构件的长度,为剪刚度,为挠刚度,为剪切模量,I为所述钢结构构件的横截面的惯性矩,为所述钢结构构件的横截面的腹板面积,为杨氏模量,为所述钢结构构件的截面塑性发展系数,为弹性截面模量,为屈服应力,P g为重力引起的轴向荷载,为所述钢结构构件的轴向屈服荷载,为所述钢结构构件的腹板高度,为所述钢结构构件的腹板厚度,为所述钢结构构件的截面沿弱轴的惯性半径,d为所述钢结构构件的截面高度,为所述钢结构构件的翼缘厚度,为所述钢结构构件的翼缘宽度; 以及,所述构建针对钢结构构件的精细化有限元模型,包括: 采用四节点四边形有限薄膜应变线性约化积分S4R壳体单元作为所述钢结构构件的本体;其中,网格尺寸为25mm×25mm;所述钢结构构件为H型截面构件;所述钢结构构件的材料本构为混合硬化模型; 将所述钢结构构件的顶部和底部通过固接方式进行约束,并在所述钢结构构件的本体中添加所述钢结构构件的整体缺陷和局部缺陷,得到所述精细化有限元模型;其中,所述整体缺陷为,所述局部缺陷为和,L为所述钢结构构件的长度,d为所述钢结构构件的截面高度,为所述钢结构构件的翼缘宽度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学,其通讯地址为:518060 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。