[发明专利]一种基于有限元分析法的大跨度钢结构指标变化预测方法

权利要求书

1.一种基于有限元分析法的大跨度钢结构指标变化预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100、获取大跨度钢结构原始指标数据，并将原始指标数据存储在Excel表格中；

步骤200、依据指标数据参数范围建立函数模型，采用大型有限元软件ABAQUS建立有限元节点模型；

步骤300、将原始指标数据表导入ABAQUS有限元节点模型中，自动输出节点刚度；

步骤400、根据节点刚度参数分析各因素影响权重，利用非完全相似误差预测法获取数据误差预测指标。

2.根据权利要求1所述的一种基于有限元分析法的大跨度钢结构指标变化预测方法，其特征在于，在步骤200中，采用ABAQUS中的线性减缩积分单元C3D8R，有限元的计算钢结构的节点刚度参量，所述有限元计算模型中节点刚度的测量步骤如下：

首先、获取钢结构柱端到梁顶距离L及柱头荷载F，计算柱端节点弯矩M

M＝F×L；

其次、根据钢结构柱端左右两端的竖直方向上的位移计算节点转角θ

θ＝(s₁-s₂)/H

其中，s₁、s₂分别为钢结构柱端左、右两端的竖直方向上的位移，H为端柱截面高度；

最后，根据柱端节点弯矩M以及节点转角θ计算节点初始转动刚度K

K＝M/θ。

3.根据权利要求2所述的一种基于有限元分析法的大跨度钢结构指标变化预测方法，其特征在于，根据所述节点刚度在有限元计算模型中模拟节点的弯矩转角曲线，获取原型与模拟模型的差异，定义节点的相似误差，建立端板节点模型的非完全相似节点数据库，所述相似误差计算公式如下：

其中，δ₁为自变量相似误差，δ₂为目标量相似误差，φ为非完全相似模型的自变量取值，φ_f为完全相似模型的自变量取值，K为非完全相似模型的初始转动刚度，K_f为完全相似模型的初始转动刚度。

4.根据权利要求3所述的一种基于有限元分析法的大跨度钢结构指标变化预测方法，其特征在于，对所述相似误差引入灵敏度系数，分析节点梁端变量之间的变化趋势，分别建立缩尺模型和基本几何缩尺比为1:2的非完全相似缩尺模型，设定非完全相似因素包括端板厚度、梁截面高度、柱截面高度、螺栓规格。

5.根据权利要求4所述的一种基于有限元分析法的大跨度钢结构指标变化预测方法，其特征在于，对所述非完全相似因素采用拉丁超立方抽样方法进行优选，所述拉丁超立方抽样的步骤为：

首先、确定相似误差计算的影响因素个数d与模型计算总数N；

其次、将每个因素的取值范围划分为互不重叠的N个区间使各个区间的概率相同，在均匀分布的情况下各区间的长度相同；

再者、在每个相似因素的取值范围的各个区间中根据对应的概率密度函数各抽取一个样本点

最后、将所有抽出的样本点随机组合为样本向量，生成N个拉丁超立方样本点x⁽ⁱ⁾。

6.根据权利要求5所述的一种基于有限元分析法的大跨度钢结构指标变化预测方法，其特征在于，根据一系列拉丁超立方样本点x⁽ⁱ⁾代表点的参数值建立对应的精确分析有限元模型，以计算所需逼近的性能函数在N个样本点处的响应值。