输电塔压杆失稳及失稳后状态的识别

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输电塔结构塔身竖向主杆是其主要的受力杆件。在强风等外荷载作用下,竖向主杆会发生受压失稳,从而可能导致输电塔发生倒塌。因此,及时识别输电塔竖向主杆的工作状态,及时诊断主杆失稳损伤,防止由于主杆失稳破坏而导致输电塔发生倒塌是十分必要的。研究表明,输电塔结构的竖向主杆不仅要受到轴向压力作用,还要承受弯矩作用,为典型的压弯构件。在考虑初始几何缺陷、几何与材料非线性的情况下,此类压弯构件会发生弹塑性失稳。本文通过研究输电塔竖向主杆轴向刚度的退化规律来分析其发生弹塑性失稳的过程。利用有限元分析软件ANSYS,本文建立了输电塔竖向主杆的有限元模型。首先仅在主杆杆端施加轴向压力作用,对其进行屈曲分析,得到杆端轴向压力与其轴向刚度的关系曲线;接着在主杆杆端同时施加轴向压力与弯矩作用,对其进行屈曲分析,得到杆端轴向压力、杆端弯矩与其轴向刚度的关系曲面。本文以输电塔竖向主杆刚度的折减来模拟失稳损伤,提出了主杆损伤的分步诊断法。首先,把输电塔结构塔身部分沿纵向化分为若干子区域,在输电塔塔头顶部沿x方向施加一个脉冲激励,获取损伤前后各子区域节点层处的加速度时程响应,采用bior6.8小波函数把加速度时程响应信号进行分解,通过构建损伤前后的三阶小波包第一频带能量曲率变化率指标来判定损伤主杆可能所在的子区域;然后,应用模态应变能和区间估计理论,确定可能损伤区域中各杆件模态应变能的变化值和基于概率的可能损伤区域中所有杆件的模态应变能变化的区间上限的估算值,以它们的差作为损伤指标定位发生失稳损伤杆件的具体位置;最后,采用神经网络法来评估主杆的损伤程度。为了验证该分步诊断法的可行性,本文作了数值仿真分析。结果表明,该分步诊断法能够准确的识别输电塔竖向主杆的失稳损伤。
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