基于最优准则法的双层柱面网壳结构抗风优化研究
本文选题：双层柱面网壳结构 切入点：抗风优化设计 出处：《广州大学》2017年硕士论文
【摘要】：随着社会的发展,大跨度屋盖结构在公共设施中的应用越来越广泛,其对风荷载十分敏感,且传统设计因过于保守会造成材料的浪费,故需要对其进行抗风优化研究,而目前结构抗风优化设计研究主要集中.在高层建筑中,因此很有必要对大跨度屋盖结构进行抗风优化研究。同时,由于最优准则法(Optimal Criterion,简称为OC法)虽然已广泛地运用到高层结构的优化设计中,但是其在大跨度屋盖结构上的应用很少,且在前人的大跨度屋盖结构OC法优化研究中,所考虑的约束种类较简单、约束数目较少,故继续对基于OC法的大跨度屋盖结构抗风优化进行深入地研究具有重要的意义。本文考虑了拉应力强度、长细比、竖向位移和压杆稳定等四种约束类型、共247个约束条件,综合采用谐波激励法(Harmonic Excitation Method,简称为HEM法)、荷载响应相关系数法(Load Response Correlation,简称为LRC法)和最优准则法并编制相应的Matlab程序对某双层柱面网壳结构进行抗风优化设计,通过对设计效率及设计过程中的灵敏度和海森矩阵进行比较和分析,得到以下结论:(1)本文设计所需的迭代次数均不超过10次,且都得到了较理想的结构总重值,使材料在保证结构安全的前提下达到了物尽其用的目的,证明了 OC法同样适用于大跨度屋盖结构,并同样具有收敛快、受优化设计变量数目和结构规模影响小的特点;(2)设计过程中可能会出现收敛假象,可通过适时地增大优化中设计变量更新步长、缩小收敛严格程度、在优化中增加约束条件数量、应用其它方法取代直接求导法来计算优化中的灵敏度值等方式来有效缓解和消除这种现象;(3)通过目标函数及约束函数对设计变量的灵敏度计算和分析可知,每个设计变量对于约束函数和目标函数的影响会有不同,且同一个函数的灵敏度值在迭代过程中也有可能在不断地变化,借助这个关系,结合优化中约束条件的Lagrange乘子信息,可以判断出优化的走向,从而清楚地了解所要控制的关键设计变量或结构性能,进而提高优化效率;(4)通过目标函数和约束函数对设计变量的海森矩阵特征值计算及判断其是否均大于等于0,证明了每次优化的目标函数和约束函数都是凸函数、优化问题是凸规划问题,从而表明本文所获得的结果都是最优解;(5)仅考虑长细比和压杆稳定约束,不但可使得设计后的结构总重值实现了理想的预期,而且能同时保证设计后的结构满足应力强度、长细比、位移以及压杆稳定性能上的结构规范和优化约束要求,此外,其具有设计所需时间较短、所需工程量较少的优势,故这种设计方案更能使该结构的抗风优化设计达到省时省力且既经济又安全的效果;(6)结构固有频率是抗风优化设计中的重要参数,为了考虑其参数不确定性的影响,本文探索性地通过区间因子法(Interval Factor Method,简称为IFM法)对确定性和不确定性下的双层柱面网壳结构动态特性进行推导、比较和分析,一方面,掌握了区间固有频率和区间模态振型关于结构不确定性参数和模态阶数间的关系,另一方面,借助任意阶固有频率(模态振型)区间因子变化率相同的特性,可求解任意阶固有频率(模态振型)的不确定性信息。
[Abstract]:With the development of society , the application of large - span roof structure in public facilities is more and more extensive , it is very sensitive to wind load , and it is very important to study the wind - resistant optimization of large - span roof structure . Based on the relationship , the optimization trend can be determined by combining the Lagrange multiplier information of the constraint conditions in the optimization , so that the optimization efficiency is improved ; and ( 4 ) the optimization problem is the convex function , and the optimization problem is convex programming problem .
【学位授予单位】：广州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TU973.32
【参考文献】
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，本文编号：1724777
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