基于监测数据的超高层建筑参数识别和连续倒塌分析

作     者：邱汉波 

作者单位：华中科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：翁顺

授予年度：2019年

学科分类：081405[工学-防灾减灾工程及防护工程] 08[工学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 

主      题：超高层建筑 监测数据 参数识别 高大模板支撑 连续倒塌分析 

摘      要：随着城市快速发展和人口聚集,超高层建筑成为解决城市土地紧张问题的重要手段。超高层建筑施工过程中,结构高大复杂,施工难度大,荷载持续变化,应急救援困难。超高层主体结构在施工荷载或极端情况下发生重大安全事故会引发灾难性的后果。施工安全事故中建筑模板支撑坍塌事故占比达到27.3%,是最常见的施工安全事故之一,严重威胁到主体结构的安全。因此,对超高层建筑临时支撑结构和主体结构进行安全监测、参数识别和倒塌分析具有十分重要的意义。本论文依托国家重点研发计划课题2016YFC0802002“动态时空环境效应下的超高层建筑主体结构安全诊断理论与方法研究,以超高层建筑高支模板临时支撑结构和主体结构为对象,建立高支模板临时支撑结构和主体结构的安全监测系统;推导基于灵敏度分析的参数识别方法,结合监测数据对高支模体系和主体结构进行参数识别;以修正后的模型为对象,对高支模体系和主体结构进行倒塌分析。本文的主要研究内容如下:首先,建立依托工程高支模支架和主体结构的安全监测系统。通过高支模监测试验,测得支架搭设参数、加速度响应和浇注期应变,总结高支模体系搭设中的问题,分析浇注期支架受力和变形的规律;建立超高层主体结构安全监测系统,测得施工期的主体结构的动态响应,分析施工期主体结构的动态响应变化规律。第二,提出了一种基于灵敏度分析的非线性结构参数识别方法。推导了基于纤维截面梁柱单元的非线性响应求解过程,利用Newmark法求得结构响应关于非线性材料参数的灵敏度,利用非线性最小二乘优化算法实现复杂结构的参数识别和模型修正。根据实际工程数据建立高支模体系和超高层结构主体两个数值模型进行参数识别和模型修正。超高层主体结构参数识别结果的误差控制在0.5%以内,验证了非线性参数识别方法的正确性。利用高大模板脚手架的实测数据,修正高支模体系有限元模型,修正之后最大误差和最小误差均减小,有限元模型更加接近实际工程。最后以修正后的高支模模型和主体结构模型为对象,对高支模板体系和主体结构进行倒塌分析,模拟两种结构的倒塌过程,分析倒塌过程结构的内力、位移和能量变化,总结两种结构的倒塌模式。结合脚手架搭设、监测试验和倒塌分析提出抗倒塌建议,为超高层建筑主体结构安全诊断评估提供分析方法和预警依据。