王二成
- 作品数：47 被引量：121H指数：7
- 供职机构：河北工程大学土木工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省教育厅科学技术研究计划更多>>
- 相关领域：建筑科学自动化与计算机技术矿业工程理学更多>>
- 装配式槽钢骨架轻质混凝土剪力墙抗震性能试验研究及有限元分析被引量：6
- 2019年
- 为研究装配式槽钢骨架轻质混凝土剪力墙抗震性能,对装配式槽钢骨架轻质混凝土剪力墙试件进行低周反复试验,分析了试件的破坏特征、滞回曲线、骨架曲线、刚度退化以及耗能能力。利用Abaqus有限元分析软件建立试件数值模型,模拟结果与试验吻合较好。在此基础上,研究暗柱数量、X形暗支撑对型钢骨架轻质混凝土剪力墙承载能力以及延性性能的影响。分析结果表明:设置3、2根暗柱试件的极限水平承载力相对于1根暗柱试件分别提高25.9%、8.3%,延性分别降低37.3%、17.3%;设置X形暗支撑试件的极限水平承载力、延性相对于无X形暗支撑试件分别提高46.9%、66.7%,屈强比减小,说明X形暗支撑能够更加有效改善结构的抗震性能。
- 李传浩王二成张京军张京军郑贤贤申彦利
- 关键词：抗震性能有限元分析
- 基于BP神经网络的压电智能结构振动系统辨识被引量：2
- 2008年
- 针对神经网络在压电智能结构振动控制中的关键问题之一——系统模型的神经网络辨识,用引入时延的多层前馈BP神经网络串—并联型结构对表面粘贴压电片的柔性悬臂梁进行非线性动态系统模型辨识。考虑压电片对梁的质量和刚度矩阵的影响和实验提取数据的繁琐问题,用有限元分析软件ANSYS对智能梁进行模态和瞬态响应分析,利用获取的系统动力响应时间序列对神经网络进行离线训练,通过MATLAB神经网络工具箱对算例进行仿真显示。
- 张京军王二成何丽丽高瑞贞
- 关键词：振动与波系统辨识BP神经网络压电智能结构
- 新型预制钢-混凝土组合梁受力性能分析
- 2023年
- 为降低预制钢-混凝土组合梁在安装施工过程中的经济成本,推动装配式建筑的发展,提出一种新型预制钢-混凝土组合梁。基于有限元软件ABAQUS建立了预制钢-混凝土组合梁试件非线性模型,研究其在单调载荷作用下不同参数对试件的破坏过程、承载性能和变形性能的影响规律。结果表明:新型预制组合梁的承载性能和变形性能均优于传统截面形式的预制组合梁;各个试件的破坏过程基本相似,均表现为典型的受弯破坏;悬臂段钢梁外伸长度和钢接头埋置长度的增加可以明显提升试件的变形性能,但对其承载性能的影响较小;增加梁内纵向钢筋配筋率明显提高了试件的承载力,但使得延性降低,在设计时新型预制钢-混凝土组合梁内纵向配筋率不宜超过1.5%。
- 王二成柴颖珂张子奇李格格肖俊伟
- 关键词：钢接头有限元分析
- 装配式型钢骨架轻质混凝土组合剪力墙抗震性能研究被引量：5
- 2019年
- 为研究装配式型钢骨架轻质混凝土组合剪力墙抗震性能,对型钢骨架轻质混凝土组合剪力墙进行了低周反复荷载试验研究。试验结果表明,剪力墙经历了整截面墙受力到墙柱组合体受力的过程,表现出较强的耗能能力和良好的延性,可避免发生脆性破坏。利用有限元分析软件ABAQUS建立了试件数值模型,模拟结果与试验吻合较好。在此基础上,对轴压比由0到0.8的9组组合剪力墙进行了单调加载分析,分析表明,随着轴压比的增加,组合剪力墙抗剪承载力呈现出先增大后减小的趋势,破坏形态逐渐由压弯破坏变为剪切破坏,延性逐渐降低,变形能力变差。
- 李传浩王二成张京军刘凯郑贤贤
- 关键词：组合剪力墙轴压比延性系数
- 压电智能结构神经网络预测控制
- 近年来，压电智能结构与振动主动控制技术相结合为柔性结构的振动控制开辟了一条新途径。然而，这种智能结构是一个力电耦合结构，具有非线性特性，并且压电片和主体结构的粘贴都存在着一定的不确定性，数学模型很难精确建立，这使得依赖于...
- 王二成
- 关键词：压电智能结构预测控制有限元分析
- 文献传递
- 基于遗传算法的钢筋混凝土梁优化设计
- 2010年
- 针对传统结构设计中存在的问题,提出了用遗传算法对建筑工程中常用的钢筋混凝土梁进行了优化设计的研究。以梁的工程造价为目标函数,建立了满足混凝土结构设计规范中承载力、正常使用和构造要求的优化设计模型,根据模型特点,对遗传算法进行了改进,应用到混凝土梁优化设计中,提高了全局搜索能力,保证能够收敛到最优解。通过实例分析,结果表明,能够很快地收敛到最优解,应用到工程能够大大地降低成本。
- 王二成
- 关键词：遗传算法钢筋混凝土梁优化设计
- 基于卷积神经网络的混凝土路面裂缝检测被引量：28
- 2019年
- 混凝土道路路面中,裂缝的出现常常会导致重大的工程和经济问题。目前,利用计算机视觉技术进行裂缝检测时,需人工预先设计特征提取器对提取的图像特征进行分类,导致泛化能力较差和分类性能较弱。文中提出了一种基于卷积神经网络的裂缝检测方法,实现路面缺陷的自动化检测分类并提高路面裂缝检测效率与精度。首先,设计混凝土路面裂缝卷积神经网络,该模型基于AlexNet网络架构,从网络结构层次和超参数两个方面进行优化设计;其次,采用相机收集混凝土路面图像以获得学习数据,根据数据集大小、图像颜色因子的不同,分别创建了10000和20000张的灰色图与彩色RGB图4个数据集;然后,使用创建的4个数据集对设计的混凝土裂缝卷积神经网络进行训练,创建裂缝检测模型并与原始AlexNet模型相比较;最后,通过数据集大小、图像颜色因子与网络结构和超参数等影响因素对比两个模型。实验结果表明,通过增大数据集、使用彩色RGB图、调整网络结构和超参数,所提模型有助于提高分类检测精度。与原始AlexNet网络模型相比,所提网络模型的识别准确率更高,对彩色图像样本的识别准确率最高可达98.5%,同时避免了图像灰度的预处理,提高了裂缝检测的工作效率。
- 王丽苹高瑞贞张京军王二成
- 关键词：道路路面卷积神经网络图像分类
- 一种预制钢-混凝土梁柱连接节点结构
- 本发明公开了一种预制钢‑混凝土梁柱连接节点结构，包括预制柱、预制混凝土梁、连接钢板和高强螺栓，所述预制柱的外壁上设置有悬臂段钢梁，所述预制混凝土梁的内部设置有钢筋笼，且钢筋笼的两端均焊接固定有钢接头；本发明中，通过预制混...
- 王二成柴颖珂李格格张子奇肖俊伟
- 基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别
- 2024年
- 针对传统卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法在时空特征提取存在不足,提出了一种改进的Inception与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25 dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。
- 王二成肖俊伟李家豪吴雪柴颖珂李彦苍
- 关键词：钢框架损伤识别INCEPTION
- 基于改进遗传算法框架结构损伤识别被引量：5
- 2015年
- 为了准确快速地对结构进行健康检测,文章将遗传算法用于框架结构的损伤识别,以刚度系数损伤因子为设计变量,计算与测量出的结构固有频率和振型加权组合差值为目标函数;针对基本算法在选择交叉率和变异率时的问题,对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子流程进行了改进;将操作算子并行地施加在父代个体上,提高交叉率和变异率至100%,同时,对相似个体施加惩罚算子,以保持个体的差异性,既保存了父代中的较优个体,又不至于陷入局部最优。3层的钢框架单变量和多变量损伤算例分析结果表明,改进遗传算法能较好地识别出结构的损伤位置和损伤程度。
- 李慧丁万宁周明姬王二成
- 关键词：改进遗传算法损伤识别固有频率振型
