一种适用于建筑骨架的轻量化设计优化方法

技术领域

本发明涉及建筑骨架的轻量化设计优化方法，属于建筑工程技术领域。

背景技术

针对大型建筑的实际生产安全性能要求，支撑庞大而厚重的建筑体必然需要能满足相应力学性能的建筑骨架，传统建筑骨架大部分位置都采用较大尺寸或复杂结构以保证满足各项性能要求，使得钢材消耗量较高，建造成本较高。如果能针对具体性能要求与实际位置受力情况进行尺寸优化，不仅可以节约建造过程中钢材的消耗量，大幅减少原料成本，而且可以使得结构更加稳定，服役期更长。

发明内容

本发明的目的在于克服已有技术的缺点，提供一种适用于建筑骨架的轻量化设计优化方法。

本发明的一种适用于建筑骨架的轻量化设计优化方法，包括以下步骤：

步骤一、使用ANSYS建模软件建立大型建筑骨架模型，所述的骨架模型为一个由多个钢梁焊接而成的大型框架结构；

步骤二、基于建筑的实际工况，分别对其中有约束要求的结构单元设定许用值，并设定合理的建筑骨架的优化约束函数，其主要包括：

(1)强度约束函数：

针对大型骨架所含有的n个关键结构单元分别设定许用应力值，并分别保证n个关键结构单元在实际工况下的最大应力值均不能超过该结构单元的许用应力值。

(2)刚度约束函数：

针对大型骨架所含有的n个关键结构单元分别设定许用应变值，并分别保证在施加实际工况载荷的条件下n个关键结构单元的最大应变值小于该结构单元的最大许用应变。

(3)抗倾覆约束函数：

针对大型骨架所含有的n个关键结构单元分别设定许用轴向拉力值，要保证在施加实际工况载荷的条件下大型骨架所含有的n个关键结构单元的最大轴向拉力不能超过许用值。

(4)稳定性约束函数：

针对大型骨架所含有的n个关键结构单元分别设定许用轴向拉力值，要保证各结构单元在同时承受轴向压力和弯矩时，其所受到的最大应力不超过许用应力。

步骤三、建立建筑骨架的拓扑优化数学模型，针对关键结构单元进行尺寸优化，约束条件中优化结构的尺寸下限需要大于零；

步骤四、考虑由步骤二所列出的约束条件，在ANSYSAPDL软件中采用数值分析法进行计算至迭代收敛，得出优化后的关键单元尺寸与优化后的目标质量函数的最优值：

第一步，根据建立的初始建筑骨架模型，分别进行模型的静力学、动力学分析，提取优化目标与优化函数的初始值。

第二步，依据约束条件与初始值在ANSYSAPDL软件中进行优化迭代。骨架的结构响应与设计变量的关系是隐形且非线性的。随着迭代次数的不断增加，某些构件优化参数会不断变化：在进行所选单元的尺寸优化时，当所有尺寸参数都在规定上下限范围内区域某一组值，那么该组尺寸值即为优化后各尺寸参量的最优值。经上述迭代后的目标函数结果收敛于一固定数值，此时的结构即可以视为满足约束的最优化拓扑结构模型。

本发明的有益效果是适应性强，计算速度快、精度高，能在同时满足多个约束的条件下，对多参量进行合适的设计优化。避免在满足约束条件的情况下，钢结构尺寸过大，造成钢材成本浪费。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例，对本发明的技术方案作进一步的描述：

本发明的一种适用于建筑骨架的结构设计优化方法，包括以下步骤：

步骤一、使用ANSYS建模软件建立大型建筑骨架模型，所述的骨架模型为一个由多个钢梁焊接而成的大型框架结构；

步骤二、基于建筑的实际工况，分别对其中有约束要求的结构单元设定许用值，并设定合理的建筑骨架的优化约束函数，其主要包括：

(1)强度约束函数g

针对大型骨架所含有的n个关键结构单元分别设定许用应力值[σ

g

(2)刚度约束函数g

针对大型骨架所含有的n个关键结构单元分别设定许用应变值

(3)抗倾覆约束函数g

针对大型骨架所含有的n个关键结构单元分别设定许用轴向拉力值[Q

g

(4)稳定性约束函数g

针对大型骨架所含有的n个关键结构单元分别设定许用轴向拉力值[σ

g

步骤三、建立建筑骨架的拓扑优化数学模型，针对关键结构单元进行尺寸优化，约束条件中优化结构的尺寸下限需要大于零。拓扑优化模型为：

优化变量：X,X＝(x

优化目标：

约束条件：

式中，X则表示待优化骨架结构单元的结构尺寸变量，f(X)表示的是目标质量函数，α

步骤四、考虑由步骤二所列出的约束条件，在ANSYS APDL软件中采用数值分析法进行计算至迭代收敛，得出优化后的关键单元尺寸与优化后的目标质量函数的最优值。具体过程为：

第一步，根据建立的初始建筑骨架模型，分别进行模型的静力学、动力学分析，提取优化目标与优化函数的初始值。

第二步，依据约束条件与初始值在ANSYS APDL软件中进行优化迭代。骨架的结构响应与设计变量的关系是隐形且非线性的。随着迭代次数的不断增加，某些构件优化参数会不断变化：在进行所选单元的尺寸优化时，当所有尺寸参数都在规定上下限范围内区域某一组值，那么该组尺寸值即为优化后各尺寸参量的最优值。经上述迭代后的目标函数结果收敛于一固定数值，此时的结构即可以视为满足约束的最优化拓扑结构模型。

本发明方法适应性强，计算速度快、精度高，能在同时满足多个约束的条件下，对多参量进行合适的设计优化。