摘要
为获取用于混凝土梁结构火灾健康监测的准确有限元模型,首先,考虑边界条件及多物理参数对结构响应的影响,提出基于支持向量机算法的分步修正方法;其次,以4根混凝土矩形试验梁、3根混凝土T形试验梁为研究对象,利用火灾前实测前2阶频率与振型对初始有限元模型进行修正;最后,基于模型修正对火灾下结构进行基频衰减规律研究。结果表明,修正后的模型及火灾下的基频衰减曲线能较好反映混凝土梁的真实动力特性,采用分步修正算法可精简计算量,能够有效用于混凝土梁结构的有限元模型修正。为更直观地研究截面宽度、高跨比、弹性模量等参数与受火时间对基频的影响,对其进行参数分析,并拟合出基频随受火时间的衰减公式,数值模拟及试验结果验证了公式的合理性,可为后续火灾损伤识别与评估提供参考。
火灾已成为影响建筑结构安全的重要因素之
在以往模型修正案例中,彭涛
在火灾作用下结构振动方面,文献[
笔者以4根矩形试验梁、3根T形试验梁为研究对象,首先,重点考虑边界条件及多物理参数对模型的影响,利用所提出支持向量机(support vector mechanic, 简称SVM)分步修正方法对初始模型进行修正,并采用试验数据验证方法的可行性;其次,为进一步验证其合理性并探究火灾下基频衰减规律,进行了试验研究;最后,进行了参数影响分析,拟合得到基频随受火时间的衰减公式,为后续混凝土梁的火灾损伤识别与评估提供参考依据。
对于多物理参数的模型修正,样本构造主要包括样本采集及损伤特征参数确定。笔者以各物理参数取值范围作为参考,采用均匀设计方法进行取样,利用对应各物理参数取值组合下的混凝土梁模态响应,组合作为损伤特征参数。所构造混凝土梁损伤特征参数(vibration comprehensive index parameter,简称VCIP)详见文献[
以混凝土密度ρ为例,利用SVM算法进行修正,训练样本步长为100,即2 400,2 500,2 600,2 700,2 800共5个样本。设p为修正参数个数,将其带入到有限元模型中进行计算,得到样本个数为p个相乘,即,当p=7时,所得数据个数近80 000个,映射能力低下。若采用分步修正,首次训练样本步长为200,即2 400,2 600,2 800代入模型进行计算,得到样本个数为p个相乘,即;二次修正以首次修正结果ρ'为基准,将训练步长设为100,即2 500,2 600,2 700,得到样本个数为p个相乘,即,数据个数为2 187个。分步修正与一次修正的样本数之比为/=0.028,总样本数之比为2/=0.056。分步修正算法可大大减少样本量,有效防止“数据爆炸”。
综上所述,修正过程如下:设aij为第i个物理参数j次的修正基准值,[aij-Rij,aij+Rij](其中Rij为修正区间半径)为j次修正的第i个物理参数修正区间,初次修正区间为[Xi,Yi]。构造样本过程中,设bij为第i个物理参数j次的训练步长,Cij为步长个数,bij与Cij取决于修正区间大小及所选用均匀设计表格的计算值。
1) 首次修正:首次修正区间[Xi,Yi]根据工程经验及参考文献确定,修正区间中值不一定为基准值。首先,步长b1j及个数C1j由均匀设计表计算确定,将Xi,Xi+b1,…,Xi+C1b1即对应的样本点输入到有限元模型进行模态计算,提取频率、振型构造VCIP
2) 二次修正:[ai1*-Ri2,ai1*+Ri2]为二次修正区间(Ri2的取值由工程经验确定,笔者对修正区间减半进行构造样本,即2Ri2=(Yi-Xi)/2
3) n次修正:根据n-1次修正结果,按照上述相同流程进行计算,从而获得物理参数的n次修正结果ain*。按照上述提出的多参数修正终止指标,对模型修正结果进行评估,若满足指标要求则结束修正;反之,对于不满足要求的模型,已收敛的物理参数将作为最终的修正结果,尚未收敛的参数通过合适的均匀设计表构造样本库继续进行修正。
笔者在建立SVM回归机SVR的过程中,在原有LIBSVM工具
共设计制作4根3 m的矩形简支梁(编号为L1~L4)和3根3 m的T形简支梁(编号分别为T1~T3),并分别进行火灾前、火灾中模态测试及火灾试验,构件基本信息如

图1 配筋及热电偶布置图(单位:mm)
Fig.1 Reinforcement and thermocouple layout (unit:mm)
混凝土使用ANSYS中的SOLID65实体单元,钢筋使用LINk8单元,采用正六面体进行网格划分,忽略钢筋与混凝土之间的滑移影响,重点考虑支座刚度对模型的影响,选用COMBIN14单元模拟支座刚度,其模型如

图2 初始有限元模型
Fig.2 The initial FEM

图3 物理参数灵敏度分析
Fig.3 Sensitivity analysis of physical parameters
由矩形梁灵敏度分析可知:频率对K1,K2,DS,E变化较敏感;振型对K1,K2,D1变化较敏感。由于结构的对称性,依然考虑D2对结构的影响。因此,矩形梁选取E,DS,K1,K2,D1,D2作为最终待修正参数。
由T形梁灵敏度分析可知:频率对K1,K2,D1,D2变化较敏感;振型对所有待修正参数变化均较敏感。因此,T形梁选取E,DS,K1,K2,D1,D2,Bf作为最终待修正参数。
采用锤击法激励结构,拾取结构振动时域信息,并采用快速傅里叶变换以及增强型频域分解方法对比识别结构模态信息。火灾前加速度传感器布置如
表中ER及MAC分别为简支梁频率相对变化率及模态置信准
由
以实测火灾前前2阶模态数据为依据,按照笔者提出的SVM分步模型修正方法,依次进行矩形梁及T形梁有限元模型修正,并与ANSYS自带的修正方
上标加“*”表示4次修正满足收敛的物理参数;其他为3次修正即满足收敛的物理参数;括号内百分数为物理参数区间误差

图4 修正前后结构响应对比
Fig.4 Comparison of structural response before and after correction
对
矩形梁在青岛理工大学结构实验室完成,试验过程中依次进行60,90,120及150 min下的受火试验,T形梁在山东建筑大学火灾实验室完成,依次进行60,90及120 min下的受火试验。通过安捷伦34980A数据采集仪及炉内热电偶采集截面温度变化。对试件施加环境激励,通过布置加速度传感器及测试系统实时捕捉结构振动信号,为数值模拟提供数据支持。火灾试验现象如

图5 T2火灾试验
Fig.5 Fire test of T2
结构在火灾过程中高频振动难以被激发,结构振动主要由低频控制,笔者拾取结构基频进行研究,基频在火灾过程中具有较好的稳定性,且能很好地反映结构自身刚度的变

图6 L4火灾过程中基频模拟
Fig.6 Fundamental frequency simulation of L4 during fire test
T形梁与矩形梁实测频率衰减规律较为统一,综合T形梁与矩形梁火灾过程中实测与数值模拟可得以下几点结论。
1) 由实测频率分析可知,火灾过程中频率衰减规律基本相同,总体呈下降趋势,且为波动式衰减;受火前期频率降低较快,后期趋势变缓,停火后频率有继续降低的趋势。分析原因主要是由于梁在受火过程中,随着截面温度的升高,钢筋、混凝土的力学性能逐渐下降,停火后截面温度仍有“延迟”增加;此外火灾试验中伴随的开裂、爆裂及其他劣化因素也会导致截面刚度减小,从而引起频率降低。
2) 实测值与模拟值对比显示,修正后的简支梁频率衰减曲线与实测值较为接近。由此可说明,在对火灾下混凝土梁频率计算时对初始模型进行修正是必要的,笔者提出的分步修正方法具有实际应用价值。
3) 实测值与模拟值对比发现,受火初期模拟结果与实测值较为接近,随着受火时间的增加,修正后频率计算值明显高于实测值,这主要是因为虽然修正后模型考虑了高温对材料力学性能的影响,但对受火过程中混凝土裂缝发展、混凝土与钢筋之间的黏结力下降等因素尚未考虑。
除受火时间t外,影响基频的主要参数有截面宽度(B)、高跨比(H/L)、混凝土弹性模量(E)、纵向受拉钢筋配筋率()及保护层厚度(c)。根据《混凝土结构设计规范》(GB 50010—2010),矩形梁高宽比H/B取值范围一般为2.0~3.0左右、梁的高跨比H/L一般在1/10~1/16左右,根据工程经验,钢筋混凝土梁的经济配筋率为0.6%~1.5%。本研究简支梁高宽比选定在2左右,配筋率选定在1%左右,建模时设定模型长度为4 000 mm,取弹性模量E为3~3.35,截面宽度B为0.12~0.2 m,每种工况下进行受火150 min的火灾模拟,同时计算30,60,90,120及150 min下的频率,分析各因素与受火时间t对矩形梁基频f1的影响,如

图7 各物理参数对基频的影响
Fig.7 Influence of physical parameters on fundamental frequency
分析
1) 当B较小时,随着t的增加,梁的基频衰减幅度较大,当B逐渐增加时,基频衰减幅度变小。混凝土梁常温时随着截面宽度的增加,梁基频变化可忽略不计,当t保持不变时,截面宽度增长初期梁基频增长幅度较大,后期增长幅度较小。
2) H/L一定时t越大基频越小,同一时刻H/L越大基频值越大。t越小H/L越大简支梁的基频值越大,t一定基频与H/L的关系曲线可视为线性发展。
3) 当t相同时,基频受E影响大致呈线性发展,不同受火时间的简支梁基频值随E变化规律类似。在受火初期基频衰减幅度较大,之后基频值持续减小,但衰减幅度明显降低。
4) t一定时,ρ的增加导致基频值增大,发展趋势基本呈线性,不同受火时间对应的基频值变化趋势相近。基频随t逐渐降低,在受火初期基频值降幅较为明显,后期基频值降幅逐渐减小。
5) 在简支梁受火初期,基频衰减幅度较大。随着t的增加,基频持续衰减,但幅度明显降低。当t较小时,随着c的增加,基频逐渐衰减,这是由于相比较于t对基频的影响,c的影响更加明显;但是随着t的增加,截面刚度明显减小,t对基频的影响渐渐成为主要影响因素,c对频率影响逐渐减小。
通过各参数对基频的影响可以看出,当t一定时,基频随各参数的增加大致呈线性变化,笔者仅选出对基频影响较大的参数,即H/L,E,ρ及t,对简支梁的基频公式进行拟合。频率比数值计算(ft/f0,受火与未受火时的频率比值)结果如
采用统计分析软件SPSS对
(2) |
其中:为矩形梁刚性支座基频折减系数;ft为刚性支座混凝土梁受火时间t时的基频;f0为混凝土梁未受火时的基频;参数取值范围为1/16≤H/L≤1/10,30 min≤t≤150 min,3≤E≤3.35(单位:1
为验证公式的合理性,其有限元与拟合公式计算结果比较见

图8 基频公式值与有限元值比较(刚性支座)
Fig.8 Comparison between formula value and simulation value of fundamental frequency (rigid support)
从
为解决此问题,在刚性模型的基础上将支座形式修改为弹性支座,且假定梁两端支座刚度变化相同,与刚性模型计算类似,可得出弹性支座条件下的矩形梁的频率定量关系,最终得到与t,E以及H/L之间近似关系为
(3) |
其中:为矩形梁弹性支座基频折减系数;为矩形梁弹性支座下受火时间t时的基频;k为支座刚度折减值(0.1~1.0);其余字母含义与
同刚性模型,为验证弹性支座模型的合理性,将数值模拟值与试验频率实测值进行对比,如

图9 基频公式值与有限元值比较(弹性支座)
Fig.9 Comparison between formula value and simulation value of fundamental frequency (elastic support)
1) 为获取用于混凝土梁结构火灾健康监测的准确有限元模型,提出了重点考虑边界条件基于SVM的分步有限元模型修正方法,并利用4根矩形试验梁、3根T形试验梁的试验数据对所提出的算法进行了验证。结果表明,修正后有限元模型能较好反映混凝土梁的真实动力特性,采用分步修正算法可精简计算量,能够有效用于混凝土梁结构的有限元模型修正。
2) 为进一步验证所提修正方法的适用性,以火灾下简支梁振动特性作为背景,利用修正后有限元模型耦合火灾升温曲线,模拟火灾过程中频率衰减规律,通过与实测值对比显示,修正后的计算结果较为合理。
3) 以矩形简支梁为例,分别分析了H/L,E,ρ及t对基频的影响,并拟合出了基频折减公式,数值模拟及试验结果验证了公式的合理性,可为后续损伤识别与评估提供参考依据。
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