【摘 要】
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针对混凝土材料特性离散性较大、本构参数不确定性较强的问题,本研究提出了基于RSM-CMA的钢筋混凝土结构材料非线性本构参数的识别算法。首先,讨论分析了ABAQUS混凝土损伤塑
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0806007);国家杰出青年科学基金(51425801);重庆市人工智能技术创新重大主题专项重点研发项目(cstc2017rgzn-zdyfX0029)
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针对混凝土材料特性离散性较大、本构参数不确定性较强的问题,本研究提出了基于RSM-CMA的钢筋混凝土结构材料非线性本构参数的识别算法。首先,讨论分析了ABAQUS混凝土损伤塑性模型与规范提供的混凝土本构模型的统一方法,开发了混凝土材料子程序,获取了影响混凝土单轴应力-应变关系的敏感待识别参数,给出了损伤塑性模型屈服面函数与塑性势函数等非识别参数的建议取值。其次,基于响应面法(RSM),实现了结构宏观响应与细观本构参数间隐性关系的显式表达,基于带约束的最小二乘原理,构建目标函数,利用混沌猴群算法(CMA),实现本构参数的优化识别。最后,以钢筋混凝土拱构件的数值仿真为算例,验证了本研究所提算法的准确性。结果表明:抗压强度、峰值压应变是混凝土本构敏感性参数;抗压强度为影响结构极限承载力的最显著本构参数,弹性模量次之,峰值压应变影响最小;本研究所提算法能够较为准确地识别材料的本构参数,有助于获取精确的结构层次宏观响应,可为有限信息下材料本构参数的辨识、获取提供参考。
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