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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:潘登,张瑀,赵俭斌.砌体墙板状态数值模型及其破坏模式预测[J].哈尔滨工业大学学报,2012,44(6):51.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.06.012
PAN Deng,ZHANG Yu,ZHAO Jian-bin.Numerical state model and failure pattern prediction of masonry wall panels[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2012,44(6):51.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.06.012
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砌体墙板状态数值模型及其破坏模式预测
潘登1, 张瑀1, 赵俭斌2
1.哈尔滨工业大学 土木工程学院,150090;2.沈阳建筑大学 土木工程学院, 110179
摘要:
为了更加准确地预测砌体墙板的破坏模式,本文进一步发展了砌体墙板状态离散级数型细胞自动机模型,提出了细胞自动机模型中状态值的两种新的计算方法,一是基于砌体墙板有限元分析的物理细胞自动机模型;二是基于边界约束对板内区域效应的解析型细胞自动机模型.然后,对两个新的状态数值模型与原细胞自动机状态数值模型进行了举例验证.继而,提出了相对变异系数的概念,并将其融入了离散级数型和解析型细胞自动机模型.通过对相对变异系数适用性的探讨,给出了基于一块试验墙板、预测另一墙板可能出现的一组破坏模式的初级方法.与试验记录对比表明,该方法的预测结果可靠.
关键词:  破坏模式  状态值  细胞自动机模型  相对变异系数
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2012.06.012
分类号:TU365
基金项目:辽宁省(高校)重点实验室开放基金资助项目(YT-200903);沈阳科技局资助项目(1081271-9-00-3)
Numerical state model and failure pattern prediction of masonry wall panels
PAN Deng1, ZHANG Yu1, ZHAO Jian-bin2
1.School of Civil Engineering, Harbin Institute of Technology, 150090 Harbin, China;2.School of Civil Engineering, Shenyang Jianzhu University, 110179 Shenyang, China
Abstract:
To predict failure pattern of masonry wall panel more precisely, this paper improved the discrete series cellular automata (CA) model of masonry wall panels, and put forward two new methods for calculating state values in the CA model. One was the physical CA model based on the finite element analysis of masonry wall panels, the other is the analytical CA model based on the propagating appearance of boundary effect to zones within masonry wall panels. Both new models were verified by examples. The concept of relative variation coefficient was proposed and applied to the discrete series CA model and the analytical CA model. By discussion of the application range of the relative variation parameter, a fundamental technique was presented to predict a serious possible failure pattern of a new masonry wall panel on the base of only one experimental masonry wall panel. Experimental results verified the validity of the method proposed in this paper.
Key words:  failure pattern  state value  cellular automata (CA)  relative variation coefficient

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