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申请/专利权人：广州大学

摘要：本发明公开了一种SMA‑韧性隔震支座减隔震优化设计方法，该方法首先建立了传统隔震支座隔震结构模型与SMA‑韧性隔震支座隔震结构模型，由所建立的模型确定基准响应，进而建立SMA屈服力Fys与基准力FR之间的关系，以及建立边墩柱、中墩柱支座中SMA的屈服力公式，计算SMA‑韧性隔震支座隔震结构地震峰值响应，训练神经网络代理模型，并以对应的基准响应为基准值，得到SMA‑韧性隔震支座隔震结构的归一化响应，采用归一化响应的变化量建立优化目标函数，再采用遗传算法，确定最优的缩放因子ai与缩放比bj，得到SMA最优参数。该参数优化设计方法能够实现性能与成本双指标的减隔震设计目标。

主权项：1.一种SMA-韧性隔震支座减隔震优化设计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：第一步：建立传统隔震支座隔震结构模型与SMA-韧性隔震支座隔震结构模型；第二步：对第一步建立的传统隔震支座隔震结构模型开展动力分析，以传统隔震结构上部结构的峰值位移dR、支座残余位移Rb,R、墩柱剪力Fp,R、墩柱弯矩Mp,R为基准响应；第三步：选取基准响应中基准力的最大值Fp,R，定义基准力FR为墩柱峰值剪力Fp,R的10％，即FR＝0.1Fp,R；第四步：将隔震支座分为边墩柱支座、中墩柱支座两类，依据不同类型的SMA试验结果确定SMA相变阶段的应变硬化比α，滞回相关参数β，进而确定SMA的屈服位移dy；第五步：建立SMA屈服力Fys与基准力FR之间的关系，即公式1，其中ai∈0,1]定义为缩放因子，即公式2i＝1，2，…n，n的取值依据设计精度需求确定，ai的增量为1；Fys＝aiFR1ai＝1·i2第六步：边墩柱支座中SMA的屈服力Fys,sp由公式3计算，其中bj∈[0,1]定义为缩放比，即公式4j＝0，1，…n，n的取值依据设计精度需求确定，bj的增量为1；中墩柱支座中SMA的屈服力Fys,mp利用公式5计算；Fys,sp＝bjFys3bj＝1·j4Fys,mp＝1-bjFys5第七步：开展不同缩放因子ai，缩放比bj时SMA-韧性隔震支座隔震结构地震响应分析，得到对应的结构峰值响应，包括：上部结构峰值位移d、支座残余位移Rb、墩柱剪力Fp、墩柱弯矩Mp；根据不同缩放因子ai、缩放比bj的计算结果，以缩放因子ai，缩放比bj为输入，以上部结构峰值位移d、支座残余位移Rb、墩柱剪力Fp、墩柱弯矩Mp为输出，训练不同缩放因子ai，缩放比bj与上部结构峰值位移d、支座残余位移Rb、墩柱剪力Fp、墩柱弯矩Mp之间的神经网络模型，将训练完成的神经网络模型作为有限元模型的代理模型；第八步：以对应的基准响应中上部结构峰值位移dR、支座残余位移Rb,R、墩柱底剪力Fp,R、墩柱底弯矩Mp,R为基准值，利用公式6-9计算得到缩放因子ai，缩放比bj对应的归一化响应：dNor,i＝didR6Rb,Nor,i＝Rb,iRb,R7Fp,Nor,i,j＝Fp,i,jFp,R8Mp,Nor,i,j＝Mp,i,jMp,R9其中，dNor,i为归一化上部结构峰值位移，Rb,Nor,i为归一化支座残余位移，Fp,Nor,i,j为归一化墩柱剪力，Mp,Nor,i,j为归一化墩柱弯矩，di为ai时上部结构峰值位移，Rb,i为ai时支座残余位移，Fp,i,j为ai、bj时墩柱剪力，Mp,i,j为ai、bj时墩柱弯矩；第九步：以SMA总用量为目标函数，定义约束条件10-12，使归一化位移响应的减小量ΔdNor,k，ΔRb,Nor,k与墩柱地震力的增量ΔFp,k,l，ΔMp,k,l且归一化墩柱增量ΔFp,Nor,k,l，ΔMp,Nor,k,l满足：max{ΔdNor,k+1,ΔRb,Nor,k+1}＜min{ΔdNor,k,ΔRb,Nor,k}10max{ΔFp,k,l,ΔMp,k,l}≤{0.1Fp,R,0.1Mp,R}11max{ΔdNor,k,ΔRb,Nor,k}≤min{ΔFp,Nor,k,l,ΔMp,Nor,k,l}12其中，ΔdNor,k为归一化上部结构峰值位移减小量，ΔRb,Nor,k为归一化支座残余位移减小量，ΔFp,k,l为墩柱剪力增量，ΔMp,k,l为墩柱弯矩增量，ΔFp,Nor,k,l为归一化墩柱剪力增量，ΔMp,Nor,k,l为归一化墩柱弯矩增量；k＝1，2，…，i；l＝1，2，…，j+1；第十步：以缩放因子ai，缩放比bj作为遗传因子，SMA总用量为目标函数，公式10-12作为约束条件，采用遗传算法优化缩放因子ai，缩放比bj；每个优化步中，采用神经网络模型作为代理模型，计算上部结构峰值位移d、支座残余位移Rb、墩柱剪力Fp、墩柱弯矩Mp；得到最优的缩放因子ai与缩放比bj后，利用公式1-5得到SMA最优参数Fys，Fys,sp，Fys,mp。

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