新疆维吾尔自治区隔震结构的设计和检测

何斌

（喀什大学土木工程学院，新疆 喀什 844008）

1 引言

隔震技术在地震设防高烈度区的推广应用， 是伴随相关技术科研发展、技术工艺改进和政策法规完善而进行的。 《新疆维吾尔自治区住建厅关于自治区减隔震技术应用的通知》（新疆建抗［2014］第2 号）和配套的《新疆维吾尔自治区建筑隔震技术应用导则》规定了隔震设计的基本要求，提供了设计的基本路线指导。2021 年版的《建设工程抗震管理条例》（国务院第744 号令）进一步规范减隔震技术使用范围，将进一步促使该技术在新疆的使用。

本文就隔震结构设计的既有技术路线进行简要总结，采用SAP2000 软件进行模拟验证。 对隔震结构有效性检验技术通常采用振动台试验方法， 并提出采用脉动法作为补充检验方法及相应方案。

2 隔震结构设计

2.1 隔震设计流程

隔震设计的基本目标是上部结构可以达到抗震设防烈度降低1 度的设计要求[1]。 在此目标下首先进行上部常规结构的设计，确定其动力特性和结构内力；其次，进行隔震层设计，包括隔震支座的布置和型号选择，明确隔震层的动力参数设置；再次，进行包含上部结构和隔震结构的整体抗震计算，通常采用时程分析方式，提取结构反应，以明确是否达到隔震设计的目的。 同时提供上部结构设计所需要的数据；最后，进行隔震支座的验算和各种构造设计。

2.2 隔震设计软件之比较

我国结构设计在1990 年代已经步入电算时代，本文建议采用SAP2000 软件进行数值计算；该软件是CSI 公司推出的较为成熟的行业设计软件[2]，在V20 版本中提供较多隔震支座模 型 模 拟 单 元， 如Plastic （Wen）、Rubber Isolator、Friction isolator 和High Damping Rubber Isolator 等。 常规设计和分析中使用Rubber Isolator 来模拟LRB。

3 隔震层设置对结构动力反应的影响

3.1 高烈度区案例分析

由于日照和风沙等自然环境限制， 新疆的学校或医院建筑宜采用内廊式。 取某5 层教学楼的一榀典型框架作为计算对象，计算模型如图1 所示。 通过比较非隔震结构与隔震结构在8 度区的时程分析结构， 其中， 隔震支座采用3 种不同参数，确定隔震层设置对结构动力反应的影响。 案例的基本参数如表1 所示，采用SAP2000V20 建模。

图1 教学楼典型框架计算模型

取时程曲线的位移作为衡量结构时程反应的结果， 见表2。 其中，F1~F5和WF分别表示各层和屋面层左侧节点的水平位移绝对最大值。

表2 常规结构与隔震结构最大水平位移比较 mm

通过对以上的常规结构和隔震结构进行比较， 可以得出以下结论：（1）采用隔震结构，上部结构的层间位移差呈现出减少状态，即内力将会减少；（2）多遇地震和罕遇地震比较，内力减少幅度将会增加。

因此，需要根据不同的隔震要求，进行隔震层的支座设计。

3.2 低于设防烈度地震下结构的反应

除了对应抗震设防烈度进行时程分析外， 还可以通过将其峰值加速度进行折减， 以模拟更低烈度下的地震影响或环境振动影响。 仍然采用3.1 节案例采用地震时程函数Elcentro进行分析（工况一：30 gal；工况二：10gal；工况三：1gal），主要考虑地震时程分析的最大加速度。

取各层左侧节点的水平位移绝对最大值作为衡量结构时程反应的结果（见表3）。

表3 隔震结构最大水平位移 mm

可以从层间位移的表现中发现， 当地面激励加速度相当小，类似地面的环境振动时，隔震层还是能体现出一定量的位移，但其动力特性更多体现弹性段特性。

4 隔震结构动力参数测试

4.1 利用SVSA进行隔震结构动力参数测试

SVSA 是同济大学土木工程学院自主开发的脉动法测试技术，已经在较多工程案例中得到应用。 该设备由压电式加速度传感器、 多通道信号采集仪及SVSA 信号采集分析软件组成[3]，如图2 所示。

图2 SVSA设备

4.2 整体测试方案

对于规则的多层结构，由于层数并不是很多，可以通过在顶层及各层的质心均设置X、Y 和Z 的3 个方向加速传感器，如图3 中的圆形图标所示。 通过获得加速时程曲线数据识别获得结构的频率和阻尼，然后与理论计算的数据进行对比。

图3 测点布置图

SVSA 的采样频率可以高达1 000 Hz。 由于采用加速度传感器进行采样，因此，直接获得的数据为楼盖3 向的加速度时程。 程序可以直接采用直接积分方法获得速度时程和位移时程。 在采样过程中，由于周边人员走动、冲击荷载存在等因素，以及硬件本身可能存在的系统误差等原因， 所获得的时程曲线会发生 “飘” 的现象，可以对原始数据进行滤波，然后再进行时域或频域的后续处理。 例如， 通过对所得的时程数据进行FFT 变化，采用半功率点法识别频率和阻尼。

5 自动监测和人工智能

基于类似SVSA 的采集系统， 可以实现无人管理的自动监测。 形成海量的数据为机器学习或深入学习提供可能性。 传统的建筑反应识别，是通过经验判断和简单的数学模型进行。这是由于在设计中采用的 “糖葫芦串” 模型或者 “鱼骨架” 模型所判定的诸如频率和振型等结构动力特性相对较为简单，从而利用这些模型进行地震反应的计算结果与实际情况的实测数据有一定程度出入。 因此，试图通过实测数据反推结构的动力特性实现难度较大。

自动监测为建筑结构在地震或者其他激励下的海量反应数据提供了可能性； 这样就可以建立数据库， 为研究建筑结构、地震激励和反应数据的对应关系提供足够样本。 采用深度学习建立模型可以进行训练，如采用卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）的方式。 这种方式较原先的计算机处理精度可能会有较大幅度提高。

最近应用于自注意力机制的Transformer 模型或者图形增强技术的Diffusion 模型， 则为研究思路提供了更多可能。Transformer 可能通过自主学习的方法， 从实测数据中提取结构反应的特征和归纳；Diffusion 则能加强反应形成的图像的可读性。 对于海量的数据归纳和整理在一定程度可以通过构建专门的prompt 进行，也可以通过新图像识别技能进行判定建筑物反应是否在预测范围内。 虽然上述模型的发展尚处于应用初期，但是前景可以预期。

6 结语

本文简述了隔震设计及其实现方法， 指出设置在设防烈度条件及低于设防烈度下隔震层的有效性， 提出采用脉动法识别隔震结构的动力特性。 由于隔震设计更多是采用计算机模拟， 因此， 下一步工作应着重研究既有隔震建筑的现场表现，尤其是地震中的反应。新疆由于地处亚欧地震带，8 度及以上的地震设防高烈度区较多，且有感地震频发，适宜进行大规模的现场试验。