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针对高架桥梁在强震作用下的非线性损伤破坏和抗震性能,研究多维非一致地震动作用下,考虑结构强非线性以及碰撞接触的非线性建模方法和数值算法;研究基于增量动力分析方法的地震动强度输入指标和增量方案,以及表征结构损伤和破坏的输出定量指标,建立高架桥梁强地震动作用下的非线性增量动力分析方法;研究高架桥梁各结构构件的损伤模型,分析结构局部损伤指标和整体损伤之间相互关系及其加权组合方法和权重;研究高架桥梁在强震动作用下的非线性效应和损伤演化规律,以及结构易损性模型建立方法和基于概率的抗震性能评估方法。在Opensees软件架构下,应用上述研究成果开发高架桥梁强震非线性分析和抗震性能评估的功能模块和分析平台,为揭示强地震动作用下高架桥梁的损伤机理和破坏机制,提高结构的抗震能力提供理论和方法。由于高架桥梁跨度较小,不属于重大工程,不包含在重大研究计划的研究范围之内,因此本项目从面上项目的类别中提出申请。 2100433B
批准号 |
50878071 |
项目名称 |
高架桥梁强震非线性损伤破坏及抗震性能研究 |
项目类别 |
面上项目 |
申请代码 |
E0810 |
项目负责人 |
郭安薪 |
负责人职称 |
教授 |
依托单位 |
哈尔滨工业大学 |
研究期限 |
2009-01-01 至 2011-12-31 |
支持经费 |
34(万元) |
基于非线性时程分析的桥梁支座抗震性能研究
为研究LNR水平力分散型橡胶支座的抗震性能,以云南某桥为实际工程背景,运用有限元分析软件建立有限元模型,对水平力分散型橡胶支座、铅芯橡胶支座和抗震盆式橡胶支座进行了非线性动力时程分析比较。分析表明:使用水平分散型橡胶支座可延长结构的周期,减小结构地震动响应;水平分散型橡胶支座可以使桥梁下部结构水平力分散,各墩协同抵抗地震水平力作用,使内力分配更加合理;研究结果对非规则桥梁在E2地震作用下支座的设计,具有一定的指导意义。
高烈度区桥梁抗震性能研究
为了探讨预应力混凝土连续梁桥桥墩的抗震性能,在建立整座桥的有限元空间模型后,采用反应谱分析法输入地震作用力,分析了不同方向地震作用下桥墩桩柱内力分布规律,并给出合理的配筋取值,为桥墩抗震设计提供参考.
以近断层高地震风险地区建设的高墩桥梁结构为研究对象,针对强地震动场模型和近断层破坏性效应,高墩桥强震损伤破坏机理,抗倒塌性能评估,以及高墩桥的减震措施和基于延性的抗震设防方法等,进行了一系列深入的研究。提出了近断层空间多点、多维地震动场人工模拟方法,建立了近断层脉冲型地震动定量提取和合成方法,揭示了近断层潜在破坏性效应及其对高墩桥的影响规律;提出了考虑地基-桥梁基础动力相互作用的分析模型,对高墩桥强震作用下破坏、体系失效和倒塌进行分析,阐明了近断层高墩桥的失效模式和倒塌机制;基于IDA和易损性分析方法,揭示近断层区高墩桥梁强震作用下抗倒塌性能,提出基于等效延性的抗倒塌优化设计方法,建立了近断层高地震风险性环境下高墩桥结构倒塌模式控制方法。部分研究成果对近断层地区高墩桥抗震设计与安全性提升具有极其重要的科学意义和经济价值,为“一带一路”沿线桥梁生命线工程的建设与抗震设防提供科学建议。 2100433B
针对浅源地震发生的极不确定性和强破坏性,以我国近断层(含跨越断层)高墩桥梁为研究对象,采用理论分析、数值仿真和试验研究相结合的方法,考虑近断层强震高风险环境中,高墩桥结构动力非线性反应规律及其影响因素,分析近断层空间地震动的破坏性效应,揭示近断层场地上高墩桥的强震破坏规律和倒塌机制。项目预期将建立近断层地区空间多点、多维地震动场模型和生成方法,提出地基-桥梁基础动力相互作用的子结构分析模型及区域分解高效算法,再现近断层高墩桥梁强震作用下结构破坏、体系失效和倒塌全过程,阐明近断层强震作用下高墩桥梁的失效模式和倒塌机制,揭示近断层区高墩桥梁强震作用下抗倒塌性能,建立近断层高地震风险性环境下高墩桥结构倒塌模式控制理论与方法。预期研究成果对近断层场地上高墩桥梁抗震设计与安全性评价具有极其重要的科学意义和经济价值,也为进一步探索重大桥梁工程考虑近断层(含跨越断层)强震作用的抗震设防提供科学建议。
本项目针对超高层建筑结构地震灾变过程控制这一核心科学问题,系统地开展其在强震下的非线性动力损伤过程控制理论与方法研究。考虑多种强非线性因素的影响,研究强震下超高层建筑结构非线性反应建模理论和高效的计算分析方法,实现超高层建筑结构强震动力灾变过程模拟及非线性损伤过程控制模拟;通过程序模拟、理论分析及结构模型振动台试验,建立超高层建筑结构竖向承重构件及结构整体损伤指标及失效破坏准则、建立超高层建筑结构地震失效模式优化及采取减震控制措施的灾变过程控制理论和方法,建立超高层建筑结构在强震下提高整体抗倒塌能力的控制措施,对保障我国超高层建筑的安全建设和运营、提高我国超高层建筑的抗震能力提供理论依据和科学支撑,具有重大的科学意义和广泛的应用前景。