建筑結構振動控制理論與計算方法研究.pdf

1、土木工程結構中的房屋建筑作為重要的社會基礎設施，是現(xiàn)代社會的組成部分。傳統(tǒng)意義上，這些結構是設計成用來抵抗靜荷載的。然而，土木工程結構同樣承受著各種各樣的動荷載，包括風、浪、地震和車輛荷載。這些動荷載會引起嚴重且持續(xù)的振動，對結構和結構構件以及居住者均有害，這些結構需要保護的內(nèi)容可能涉及使用的可靠性，居住者的舒適度以及結構的耐久性。提高房屋建筑結構的抗震性能和高層建筑結構的抗風性能是減輕動力作用危害，加強區(qū)域安全的基本措施之一，是土木工

2、程領域所面臨的重大課題。建筑結構振動控制是多學科交叉的新技術領域，結構振動控制可以有效地減輕結構在風和地震等動力作用下的反應和損傷、有效地提高結構的抗振能力和抗災性能，結構振動控制經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已被理論和實踐證明是抗振減災積極有效的對策。在深入了解建筑結構的動力反應特性的基礎上，研究合理且可行的控制措施保護建筑結構免遭地震和風荷載破壞，將是一個具有極大工程應用價值且時間緊迫的研究課題。
　　 隨著社會的進步和科學技術的發(fā)展，

3、人們對居所的振動環(huán)境有著越來越高的要求，振動被動控制的局限性就暴露出來了，難以滿足人們的要求。主動控制技術由于具有效果好、適應性強等潛在的優(yōu)越性，自然成為一條重要的新途徑。然而主動控制系統(tǒng)一般需要很大的能量驅動和多個作動器，這在實際工程中難以實現(xiàn)。結構半主動控制基本原理與主動控制相同，但是半主動控制巧妙地利用了結構振動的往復相對變形或相對速度，從而只需要少量的能量調(diào)節(jié)便有可能實現(xiàn)主動最優(yōu)控制力。采用諸如模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制和遺傳算法等

4、智能算法為標志的結構智能控制是目前結構振動控制領域研究的前沿課題。結構智能振動控制不需要精確的結構模型，運用智能算法來確定輸入、輸出反饋與控制增益的關系，采用磁流變液智能材料制作的智能阻尼器同樣僅需少量的能量調(diào)節(jié)便可以很好的實現(xiàn)主動最優(yōu)控制力。
　　 本文以建筑結構模型為研究對象，運用現(xiàn)代控制理論以及智能控制理論分別對建筑結構振動控制進行了理論分析和計算方法的研究。首先，研究在地震激勵下采用主動控制方法進行地震響應控制，對主動控

5、制方法中的一些關鍵性問題進行研究，其次，在主動控制研究的基礎上，重點研究了建筑結構的半主動控制方法，第三，文章探討了模糊控制及遺傳算法在建筑結構振動控制中的應用。
　　 在結構地震響應主動控制系統(tǒng)設計中，采用線性二次型(LQR)經(jīng)典最優(yōu)控制、線性二次型Gauss(LQG)最優(yōu)控制、結構極點配置控制、結構模態(tài)控制和滑移模態(tài)控制五種控制算法分別對線性結構模型進行了理論分析和數(shù)值仿真計算，為結構振動半主動控制提供基礎。
　　

6、在主動變剛度(AVS)控制策略的基礎上，提出了一種新的結構地震響應控制主動變剛度頻率控制算法。利用希爾伯特一黃變換理論分析非線性非平穩(wěn)地震信號的時頻信息，當?shù)卣鹦盘柕乃矔r頻率接近于結構的固有頻率時，主動變剛度裝置改交結構的剛度以減小地震激勵下的結構響應。文章選取兩個建筑結構的Benchmark模型作為算例來驗證該算法的可行性及有效性。仿真分析表明，該方法簡便可行，能有效地控制受控結構位移反應，有著廣泛的工程實際應用前景。
　　

7、基于固有模態(tài)分解技術和希爾伯特一黃變換理論提出了一種半主動變剛度調(diào)諧質量阻尼器(SAVS-TMD)對高層建筑結構進行風振響應頻率控制算法。該算法控制系統(tǒng)的優(yōu)點在于調(diào)諧質量阻尼器(TMD)頻率可以實時連續(xù)可調(diào)，而且對結構的剛度和阻尼的變化具有很好的魯棒性。本文選取的研究對象為擬在澳大利亞墨爾本建造的76層306m鋼筋混凝土塔式辦公樓建筑。SAVS-TMD控制仿真計算的結果與結構無控情況相比，可以充分地降低結構的風振響應，同時與TMD控制相

8、比控制效果更好。此外，SAVS-TMD控制在結構剛度變化±15％的情況下依然可以降低結構的風振響應，具有很好的魯棒性。SAVS-TMD控制的效果類似于主動調(diào)諧質量阻尼器(ATMD)控制，但是比ATMD控制耗能少。
　　 根據(jù)Davenport脈動風速譜，采用自回歸模型(Auto-regressive)法和經(jīng)過FFT算法改進的諧波疊加法(WAWS)分別對高層建筑結構進行脈動風速時程模擬?？紤]豎向相關性、平穩(wěn)的多變量隨機過程以及它的

9、互譜密度矩陣模擬生成具有隨機性的脈動風速時程曲線和風速譜的功率譜密度。模擬風速的功率譜密度函數(shù)與Davenport目標譜的比較表明兩種方法具有很高的精度和效率。本文算例以76層306m高鋼筋混凝土結構風振Benchmark模型為研究對象，研究了風荷載作用下高層建筑動力響應的控制方法，給出了結構在模擬脈動風荷載作用下的被動TMD控制和主動LQG控制的控制結果。
　　 迭代學習控制是一種比較理想的控制策略，其本身具有某種智能，能夠在

10、控制過程中不斷地完善自身，以使控制效果越來越好，逐漸成為令人關注的課題。針對高層建筑結構的地震響應，基于線性二次型最優(yōu)控制與迭代學習控制相結合的思想，研究線性二次型迭代學習混合控制方法，提高迭代學習控制的收斂速度，對高層建筑結構進行有效的控制。其次結合自校正控制、模糊邏輯和迭代學習控制的基本思想，提出采用自整定模糊控制確定迭代學習律的方法，提高了迭代學習控制的魯棒性。選取建筑結構振動控制Benchmark第二階段的地震作用Benchma

11、rk模型作為研究對象，進行二次型迭代學習混合控制和模糊迭代地震響應計算，計算結果表明兩種控制方法均能夠對Benchmark模型的地震響應進行有效地控制，并且控制效果得到了一定的改進。
　　 在結構振動智能控制中模糊控制是被采用的方法之一，基于遺傳算法的模糊系統(tǒng)的優(yōu)化設計，把模糊控制和遺傳算法結合起來，利用遺傳算法的優(yōu)點，克服了一般模糊控制設計中模糊變量的隸屬度和控制規(guī)則的選取通?？拷?jīng)驗來獲取的不足，使得系統(tǒng)的模糊控制設計更靈活方