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实时混合模拟中偶发计算延迟的产生及影响: 2021年; 为了研究试验中计算延迟的产生及影响,分析了滑移支座试验的计算耗时,并评价了试验的实时性.试验发现,在某些积分步骤中会偶然出现计算延迟,破坏了试验的实时性.计算延迟是由于试验中使用了隐式积分算法,在迭代计算中残差收敛速度缓慢所导致的.计算延迟具有偶然性和随机性,不仅影响了试验构件的加载速率,更使指令位移信号呈S形曲线.该信号命令作动器在短时间内急停急转,作动器需克服巨大的惯性力作用,导致响应延迟显著.通过使用显式积分算法、简化数值模型等方法,可显著减少实时混合模拟的积分计算时间,从而避免了计算延迟现象,保障了试验的实时性.; 黄亮黄亮黄慎江王静峰徐伟杰

基础加固方法的实际工程应用: 2014年; 根据一个实际的加固工程,先选定较为简单的施工方法,通过理论计算确定几种满足地基承载力要求的方案,再用Midas/GTS有限元分析软件对这些方案进行模拟,分析对比选出比较适合的方案。通过软件的对比分析得出,如果采用开口钢管桩,桩深对加固效果的影响比较大,改变桩径虽然增加了桩的竖向极限承载力,但是对沉降量的改善很小,桩和原基础的承载力没有充分发挥;如果采用扩大基础的方法,随着基础尺寸的增大沉降有所改善,但是当尺寸到达一定值的时候,改善的效果就不明显,保守的设计会造成不必要的浪费。; 沈琛黄亮; 关键词：地基基础数值模拟

含减震外挂墙板装配式混凝土框架结构混合试验研究被引量：4: 2023年; 在外挂墙板与主体结构间引入耗能连接可形成减震外挂墙板。现阶段缺乏对含减震外挂墙板装配式混凝土结构动力响应和减震效果的试验研究。为此,该文章设计了一榀6层3跨含减震外挂墙板平面框架结构(简称“减震结构”)以及一榀作为对比的纯框架结构(简称“抗震结构”),取底部中跨两层作为试验子结构,其余部分作为数值子结构,开展了两结构的混合试验。基于试验结果,分析了含减震外挂墙板装配式混凝土框架结构的损伤模式和动力响应,揭示了外挂墙板与主体结构协同工作的减震机理。结果表明:减震结构与抗震结构的损伤模式基本一致,均为梁端、柱底先后出现塑性铰,减震外挂墙板未改变主体结构的损伤演化模式;试验过程中,外挂墙板本身以及墙板与结构连接处均未出现裂缝,墙板可将结构层间变形有效传递至消能器;设防、罕遇和极罕遇地震下,减震结构的最大层间位移角较抗震结构分别减小了12.59%,17.68%和10.34%,具有较好的减震效果。; 侯林兵种迅霍璞苗启松苗启松陈曦; 关键词：减震效果抗震性能

基于Bouc-Wen模型的非线性实时混合模拟稳定性分析: 2024年; 实时混合模拟(real-time hybrid simulation,RTHS)中不可避免的作动器响应延迟会影响试验系统稳定性。为研究同时含非线性构件和作动器时滞的复杂试验系统稳定性,文章采用分段线性方法将非线性模型近似简化为多个线性状态的叠加,基于T-S模糊模型理论建立试验系统运动方程,通过Lyapunov稳定理论分析其近似稳定性,获得线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)形式的稳定性判据。数值分析和试验结果验证在外荷载输入下,简化模型高度近似于原模型,表明该近似方法具有良好的计算精度。对于具有刚度软化特性的Bouc-Wen模型,最大刚度决定试验系统稳定性。当试验系统时滞小于临界时滞,处于渐近稳定状态时,结构的动力响应逐步收敛;而当试验系统时滞大于临界时滞处于失稳状态时,系统仍能通过材料屈服耗能保持能量平衡。而在线性系统中,能量则不断积累,导致试验系统响应无限增加,是线性与非线性试验系统的最大差异。; 卜逸凡黄亮汤志伟; 关键词：非线性 BOUC-WEN模型 T-S模糊模型稳定性

中空夹层钢管混凝土组合框架的拟动力试验被引量：1: 2022年; 以高强单边螺栓连接的中空夹层钢管混凝土柱与型钢-混凝土组合梁是一种装配式框架组合结构。为了研究该组合结构在罕遇地震时的动力响应和局部构件的变形损伤,使用OpenSees软件和MTS液压伺服加载设备进行了多层框架拟动力试验,其中易于损伤的底部两层框架设置为试验子结构。具有水平随动能力的轴力加载是试验的技术难点之一,将省略轴力的简化边界和具备水平随动轴力的近似边界进行对比试验,结果表明:罕遇地震作用下,装配式框架的梁柱节点率先屈服,节点转动耗散了地震能量,从而避免梁端出现塑性铰;使用高强单边螺栓连接的梁柱节点属于半刚性连接,导致框架的层间位移角略大于抗震规范2%的限制;轴力略微有利于增加中空夹层钢管混凝土柱抗侧移刚度,省略轴力的试验加载方案是一种可接受的边界简化。; 黄亮郭磊陆斐卜逸凡王静峰; 关键词：拟动力试验中空夹层钢管混凝土组合结构

基于物联网和神经网络的实验室安全智慧化管理系统: 2025年; 为实现高校实验室全过程、全要素、全覆盖监管,设计并开发了一套基于物联网和神经网络的实验室安全智慧化管理系统。该管理系统通过智能仪表和串口服务器的联合组网与透明传输实现了物联网云平台对设备、环境、人员等实验室运行状态的实时监测;再通过BP神经网络算法实现火灾风险概率分级主动示警和危险情况应急处置。实验表明,该系统的火灾误报率降至0%,将火灾报警时间缩短30%以上,提高了实验室安全信息化和智慧化管理水平,具有一定的推广应用价值。; 汤志伟黄亮黄亮; 关键词：物联网实验室安全神经网络

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黄亮