不同軟件對網架的計算對比分析

馮哲鳴

1.概述

1.1 網架計算軟件介紹

空間結構在外形上屬于三維空間形體，在受力形式上需三向共同承擔荷載作用[1]。目前，國內諸多高校和科研設計院也研制了有各自特色的網架計算軟件，其中3D3S 鋼結構設計軟件是同濟大學獨立開發的CAD 軟件系列；MSTCAD 為浙江大學空間結構研究中心研究開發，并經過多項工程實際應用的考驗空間結構設計的軟件；MIDAS 是一種有關結構設計的有限元分析軟件。本文通過對這三個不同軟件的建模數據進行計算，并分析對比不同軟件的計算結果。

1.2 網架結構形式

網架有許多種形式，較為常用的網架結構形式可分為四種。

（1）由平面桁架系組成的兩向正交正放網架、兩向正交斜放網架、單向折現型網架。

（2）由四角錐體組成的正放四角錐網架、斜放四角錐網架等。

（3）由三角錐體組成的三角錐網架、抽空三角錐網架、蜂窩型三角錐網架。

（4）由六角錐體組成的網架結構[2]。

本文以跨度45m 的正交正放四角錐網架為例，通過3D3S 建模，分別導入MSTCAD 和MIDAS 并調整模型與3D3S 一致，在3D3S、MSTCAD、MIDAS 中進行分析得到計算結果，然后分別對各個節點的軸力、位移，地震周期和振型，支座反力等計算數據進行對比。

2.計算模型

結構計算模型為兩向正交網架，計算跨度均為45m，上下弦桿長均為3m，采用上弦支撐，鋼材為Q235B，彈性模量為2.06×105N/mm2，容重為7.697×105N/mm2,泊松比為0.3，截面為空心圓管，網架的支撐條件為固定鉸接，即Dx，y，z=1，Rx，y，z=0，網架面荷載為0.5KN/mm2恒荷載，0.5KN/mm2活荷載。

計算模型中考慮的工況為恒、活荷載以及地震作用，由于雪荷載相對活荷載較小，本課題不考慮雪荷載，僅考慮風荷載，同時也不考慮由溫度工況引起的變化，網架模型下圖1。

圖1 網架計算模型

3.計算結果對比

通過MIDAS、MSTCAD、3D3S 計算模型，可以得到網架的計算結果，下面就對桿件內力、桿件位移、周期振型在這三個結構設計軟件中的結果進行對比。

3.1 桿件內力

為了對比分析內力，選取恒+活的荷載組合。在MIDAS 中，首先分析梁單元的內力。為了方便數據對比，選取網架中內力最大的單元，首先分析Fx，可以看到，內力最大的梁單元在跨中附近，MIDAS 中Fx 最大的梁單元為編號781～782。選取781～782 段梁單元數據建立以下表1、表2、表3。對于Fy 和Fz，由于是網架，假設梁單元只承受軸向內力，而在模型中也驗證了這一點，故不對Fy 和Fz 進行分析。

表1 MIDAS 中軸向Fx 內力

表2 3D3S 中軸向Fx 內力

表3 MST 中軸向Fx 內力

從上述3 個表中，可以看到3D3S 的計算結果數據最大，MST 的計算結果和3D3S幾乎一致，MIDAS的計算結果最小。對比可以得到，在計算桿件內力的時候，MIDAS 與3D3S 計算結果相差在4%左右，3D3S 與MST 計算結果相差在0.1%左右，MIDAS 與MST 計算結果相差在4%左右。

3.2 桿件位移

把位移分為三個基本矢量方向，即Dx、Dy、Dz 三個方向，MIDAS 中可以把這三個基本方向進行組合，分別為Dxy、Dxz、Dyz、Dxyz。經過計算，可以得到網架在X 和Y 方向上的位移較小，網架的豎向位移較大，故重點分析位移Dz。在MIDAS 中，節點為369 的豎向位移Dz為-76.057585，3D3S 中節點369 的豎向位移Dz 為-66.296，而在MST 中節點369的豎向位移Dz 為-71.969。得到了3 個計算軟件的豎向位移的數據，其中MIDAS的豎向位移計算結果最大，3D3S 與MST幾乎一致，MIDAS 的計算結果相較于3D3S 大了14.7%。

3.3 周期與振型

眾所周知，在水平地震作用下網架結構的影響較小，所以目前網架結構設計多針對豎向地震，豎向地震作用對網架結構影響較大。計算模型中6 度和7 度烈度下不考慮豎向地震作用，僅考慮水平地震作用，而8 度需要考慮豎向和水平地震作用。在三個計算軟件中采用反應譜法，得到自振周期等數據，可以看到不同烈度下的數據，在3D3S中，8度烈度工況下，選取3個模態，周期分別為0.35614、0.18064和0.16640。在MST 中，周期分別為0.348、0.177 和0.163。從上述數據中，可以看到3D3S 與MST 的周期計算結果相差有限，約為2.35%左右。

4.結語

從本文的分析中，可以看到由于三個軟件計算的差異，導致3D3S、MST 和MIDAS 的計算結果均有不同的差距，但差距在相對微小的范圍內，屬于可控的誤差。整體來看MIDAS 相較于3D3S 與MST，計算偏差在4%左右，而3D3S 與MST 計算結果較為接近，數據相差非常小。