[发明专利]一种铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器及其应用方法在审
| 申请号: | 202110936898.3 | 申请日: | 2021-08-16 |
| 公开(公告)号: | CN113638305A | 公开(公告)日: | 2021-11-12 |
| 发明(设计)人: | 颜学渊;郭桐含;杨国;黄晓锋;缪颖;汤昌环 | 申请(专利权)人: | 福建九鼎建设集团有限公司;福州大学;福建闽清一建建设发展有限公司 |
| 主分类号: | E01D19/00 | 分类号: | E01D19/00;E04B1/98;E04H9/02;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司: | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人: | 郭梦羽 |
| 地址: | 350811 福建*** | 国省代码: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 挤压 复合 旋叶式粘滞 阻尼 及其 应用 方法 | ||
1.一种铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器,其特征在于:包括第一筒体(1)和第二筒体(2),第一筒体(1)设于第二筒体(2)内部,第一筒体(1)的外壁与第二筒体(2)内壁之间留有空腔(3),第一筒体(1)和空腔(3)内均填充有阻尼材料,第一筒体(1)的一侧内侧壁上设有内螺纹套筒(4),第二筒体(2)的一侧外侧壁上设有第一销头(5),另一侧外侧壁上设有呈活动贯穿设置的活塞杆(6),活塞杆(6)远离第二筒体(2)侧的端部上设有第二销头(7),活塞杆(6)贴近第二筒体(2)侧的端部自内螺纹套筒(4)穿入第一筒体(1)内,活塞杆(6)的杆壁开上设有与内螺纹套筒(4)螺纹相适应的外螺纹(8),活塞杆(6)通过外螺纹(8)与内螺纹套筒(4)螺接在一起,活塞杆(6)穿入第一筒体(1)内的杆壁上设有叶片(9),活塞杆(6)的杆壁上还设有挤压凸环(10),挤压凸环(10)设于活塞杆(6)处于空腔(3)内的杆壁上。
2.根据权利要求1所述的一种铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器,其特征在于:所述第一筒体(1)为橡胶保护套,第一筒体(1)的内部贴近其两侧端部位置均设有支撑套(11),支撑套(11)的外壁与第一筒体(1)的内壁呈贴紧设置,第一筒体(1)的内壁上还涂覆有石墨烯隔热层。
3.根据权利要求1所述的一种铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器,其特征在于:所述第二筒体(2)呈一侧端部为开放式结构设置,第二筒体(2)的此侧端部上设有覆盖第二筒体(2)此侧端部的端盖(12),端盖(12)通过设置连接螺栓(13)可拆卸连接于第二筒体(2)的此侧端部上,第一销头(5)设于端盖(12)上。
4.根据权利要求1所述的一种铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器,其特征在于:所述第二筒体(2)的内壁上设有固定块(14),固定块(14)处于空腔(3)内,固定块(14)上设有SMA绞线(15),SMA绞线(15)一端接于固定块(14)上,另一端接于活塞杆(6)上。
5.一种如权利要求1-4所述的铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器的应用方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤S1:将铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器接于斜拉桥的拉索上,之后在斜拉桥上布置监测点;
步骤S2:建立BP神经网络模型,并设置各网络参数;
步骤S3:对建立的BP神经网络模型实施粒子群算法优化,获得最优网络权值和阈值;
步骤S4:对建立的BP神经网络模型进行训练,并建立误差条件,建立的BP神经网络模型对其所输出的误差根据所建立的误差条件进行判断,若输出的误差满足误差条件,则转向步骤S5,若输出的误差不满足误差条件,则转向步骤S04;
步骤S5:训练完毕,训练完成的BP神经网络模型预测斜拉桥位移模型,并对危险的预测结果实行告警处理;
步骤S04:调整网络阈值,并转向步骤S4。
6.根据权利要求5所述的一种铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器的应用方法,其特征在于:所述步骤S1进行布置监测点时,使用加权算法将若干监测点分成不同的优先级,对不同优先级的数据预处理不同,监测点计算优先级的算法为:考虑地形因素、外部因素和受力条件因素,将前述因素作为输入条件并设定各占权重,最后引入优先级算法进行计算。
7.根据权利要求6所述的一种铅挤压复合旋叶式粘滞阻尼器的应用方法,其特征在于:所述步骤S3中粒子群算法优化的算法为:搜索前期设置权重随机选取,搜索后期引入一个变异操作,将此时的全局最优位置赋入随机性防止陷入局部最小值,算式为:Pg’=Pg*ξ*η;
其中,Pg’和Pg均为全局最优位置,ξ为一个带有随机值函数的值,η为高斯分布的随机向量;
ξ的算式为:ξ=srand(0,1)*rand(-1.5,1.5)。
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