某框架结构应用PKPM-AID智能调整位移比案例分析
近期拿到一家工业院设计师发过来的办公楼项目模型,希望使用PKPM-AID将位移比从1.41调整到1.2以下。PKPM-AID是PKPM与奥雅纳联合开发的一款智能辅助设计软件,提供了智能截面优选和高级指标控制两大功能,可快速实现结构模型的自动调整,满足设计目标。为了快速帮助设计师对构件智能分组,最新版本程序PKPM 21V2.2.0.1版本还增加了指标灵敏度的功能,智能实现对整体指标敏感构件进行自动分组。
项目信息:某厂区办公楼项目
结构体系:混凝土框架结构
层数及高度:5层(第5层为出屋面小房间),18.9米
建筑抗震设防类别:丙类
设防地震分组:第三组
设防烈度:8度0.20g
场地信息:III类
初始模型:
该项目经过设计师初步建模试算,整体指标和构件指标均无超限问题,但是由于该项目按抗规要求,存在三项不规则:扭转不规则(Y向最大位移比1.35,最大层间位移比1.41,最大位移节点在左下角框架柱)、凹凸不规则(第4层Y向局部凹进50%以上)、侧向刚度不规则(局部收进的水平向尺寸大于下层的25%),如果不加以处理,需要走超限审查,故希望将最大位移比控制到1.2以下,以避免扭转不规则,规避超限审查。
初步调整:
设计师经过初步分析建立的模型构件及整体指标均无超限,且整体计算模型并无异常,相对来说比较合理。
因要控制位移比到1.2以下以控制扭转不规则,属于整体指标控制范畴,故考虑直接采用PKPM-AID的整体指标调整功能,分划分设计组-定义截面调整策略-设置优化目标和优化约束三个步骤进行。
第一步:划分设计组
PKPM-AID V2.2.0.1版本新增了指标灵敏度功能,借助此功能进行位移比调整。
首先在SATWE参数中勾选总信息-整体指标灵敏度参数,进行整体计算。接着返回智能辅助设计模块查看指标诊断(灵敏度)结果,根据位移比计算结果最大位移比在Y向负偏心静震工况下,筛选Y向规定水平力作用下构件对超限层位移比灵敏度大于20的关键构件并进行设计分组,一般来说,图形中展示暖色为需要加强的构件,冷色为需要削弱的构件,且颜色越深,灵敏度越高(此工程从最大位移节点位置来看,应该加强的为左侧梁柱,应该削弱的为右侧梁柱)。自动分组得到的设计组在设计组管理中可以高亮查看并且增减该设计组内的构件。
第二步:定义调整策略
查看每个设计组梁柱构件截面尺寸及分布,梁截面有450*750、450*800、450*850、450*950等,均分布在第1-3层左右两侧,柱截面尺寸只有700*700,分布在1-4层。
考虑到调整后构件截面尺寸不会过大,符合实际情况,初调可定义梁调整策略为梁高缩放,上下限为0.8和1.2,柱宽柱高等比例缩放,上下限为0.8和1.2。
第三步:设置目标和约束
优化目标设置为总造价最小化,优化约束选择整体指标位移比控制到1.2以下。
第四步:启动指标控制。
启动指标控制,根据程序自动选择的优化算法和最大模型分析次数开始迭代计算。其中每次迭代计算模型数与电脑内核数有关,可根据实际电脑内核数进行修改,收敛条件选择收敛。
查看结果
经过以上整体指标初步调整,总造价略有提升(71.99万增加到72.16万),Y向位移比由原先的1.41降低到1.25,X向位移比由原先的1.19降低到1.18,其他指标均无超限,取得了不错的效果,但是没有满足初始设定的小于1.2的约束条件。
截面变化如下:
一层左侧Y向边梁梁高由800增加到850,右侧Y向边梁梁高由800降低到*700;左侧Y向边柱截面由700*700及700*800增大到800*800和800*900;
二层左侧Y向边梁梁高由800增加到900,右侧Y向边梁梁高由800降低到*750;左侧Y向边柱截面由700*700及700*800增大到800*800和800*900;
三层左侧Y向边梁梁高由800增加到850,右侧Y向边梁梁高由800降低到*750;左侧Y向边柱截面由700*700及700*800增大到750*750、800*800和800*900;
四层右侧Y向边梁梁高由800降低到*750;左侧Y向边柱截面由700*700及700*800增大到800*800和800*900;
可以看出,左侧梁柱截面尺寸普遍增加,右侧梁柱截面尺寸普遍缩小(与前文预估左侧梁柱加强,右侧梁柱削弱相吻合)。
柱 | 设计组 | 初始 截面 | 优化后截面 | 梁 | 设计组 | 初始 截面 | 优化后截面 |
1 | 柱-平面1 | 700*700 | 800*800 | 9 | 梁-平面1 | 450*800 | 450*800 |
2 | 柱-平面2 | 700*700 | 650*650 | 10 | 梁-平面2 | 450*800 | 450*700 |
3 | 柱-平面3 | 700*700 | 700*700 | 11 | 梁-平面3 | 450*800 | 450*900 |
4 | 柱-平面4 | 700*700 | 750*750 | 12 | 梁-平面4 | 450*800 | 450*800 |
5 | 柱-平面5 | 700*700 | 800*800 | 13 | 梁-平面5 | 450*800 | 450*750 |
6 | 柱-平面6 | 700*700 | 700*700 | 14 | 梁-平面6 | 450*800 | 480*800 |
7 | 柱-平面7 | 700*700 | 700*700 | 15 | 梁-平面7 | 450*800 | 450*750 |
8 | 柱-平面8 | 700*800 | 800*900 | 16 | 梁-平面8 | 450*800 | 450*8500 |
700*700 | 800*800 |
经过以上初步位移角调整过程,可以看出,直接利用PKPM-AID的指标灵敏度分析功能对关键构件进行自动分组并且调整,位移比可调整到1.25,并未调整到1.2以下,有一定的指标优化效果,但是还不能满足约束目标。此时如果继续定义设计组增加调整策略(如增加梁宽的调整)进行指标优化,可能会出现调整出来不实际的结构模型。
PKPM-AID除了整体指标调整功能之外,还有构件截面优化功能,能否通过先进行构件截面优化,再进行整体指标调整,以满足设计目标要求呢?
接下来,采用这个思路对该工程进行调整。
首先对该工程初始模型进行观察分析:
1、观察最大位移比位置——三层错层位置,三层层高3.9m,局部柱顶抬升0.6m;
2、观察模型构件截面尺寸——框架梁柱截面尺寸比较统一,1-4层框架梁截面普遍为450*800,框架柱截面普遍为700*700;
3、观察荷载布置——各层荷载分布不均,1层和3层局部有开洞,1-4层左侧梁上线荷载14相比右侧梁上线荷载8较大。
针对以上分析结果,位移比计算一般看强制刚性楼板假定下的结果,对于错层位置,软件计算结果失真,不具有控制意义,需补充手算,程序高级参数中提供了采用自定义位移指标统计节点范围可过滤掉错层部位失真位移比,使得结果更加合理;另外框架梁柱荷载分布不均,构件截面尺寸却基本相同,会导致材料利用率比较低,也是引起指标不容易通过的一个因素,存在可优化空间。查看结果可发现框架梁配筋率多在0.7%以下,底层框架柱轴压比在0.2-0.5之间,配筋率2.5%左右。
智能截面优选
智能截面优选步骤同高级指标控制,分为划分设计组,定义调整策略(设置备选截面库),设置目标和约束几个步骤。划分设计组按框架梁柱受力属性进行设置:第五层出屋面小房间暂不调整,1-4层框架梁、柱各统一分成单独设计组,备选截面从PKPM截面库中挑选,梁选择6-10米跨典型荷载备选截面,柱选择400-900,高宽比1-1.2,截面优选设置梁柱配筋率范围和连续梁宽一致,柱配筋率不大于2%,迭代计算20次(让程序自动迭代终止)。
截面优选完,柱子截面类型增多,最大尺寸为900*900,梁高最大为1000,位移比由1.41降至1.29,其他指标均无新增超限。
对比优选前后构件截面尺寸,由初始的统一梁柱截面尺寸,优化为各层根据梁跨荷载采用不同的截面尺寸,优化后,框架梁截面在300*600到400*1000不等,框架柱截面在500*500到900*900不等,框架梁配筋率有所提高,柱子配筋率基本控制到2%以下,框架梁柱使用率提升。同时整体造价由初始的71.99万元降低至63.26万元,节省造价12%。
整体指标调整
经过第一步构件截面优选,各层梁柱截面根据各自的受力采用了不同的截面尺寸,梁柱使用率提升,同时整体指标位移比降低至1.29,除此之外无指标超限。
同前文初步调整,执行总信息-计算构件对整体指标灵敏度,得到对位移比调整的关键构件,返回智能辅助截面-指标灵敏度分析,查看指标灵敏度,并自动分组,设置调整策略,迭代计算。
迭代完成后,程序返回指标最优的模型,并做一些规整处理,最终得到的模型截面尺寸符合实际情况,位移比也由1.29降至1.19,满足初始设定目标要求,同时也未新增其他指标超限,总造价由62.66万元增加到62.74万元。
总结:
经过以上两步智能截面优选和高级指标调整,该工程位移比由1.41调整到了1.19,达到了调整扭转不规则的目标,同时项目总造价由初始的71.99万元降低至62.74万元。
在该项目调整的过程中,我们可以发现:
1、在使用PKPM-AID进行模型调整之前,可先对整体模型做一步分析,分析初始建模荷载参数等有无问题,构件承载力是否富裕等;
2、工业院的项目考虑到对造价控制不是很严格,初始模型构件截面类型比较单一,直接使用PKPM-AID调整大指标效果可能不会很理想;
3、对于受力属性不同的构件,先进行构件截面优选,提升构件材料使用率,之后再进行指标调整,效果会更好;
4、在使用PKPM-AID进行模型调整的过程中,构件分组和调整策略的设置比较关键,分组影响到调整的效果优劣,调整策略会影响到优化后的模型是否实际;
5、新版本增加的指标灵敏度功能在整体指标调整过程中让设计分组更加合理,能快速筛选出关键构件,从而得到比较好的指标调整效果。

QQ好友
新浪微博
微信扫一扫