新疆維吾爾自治區隔震結構的設計和檢測

何斌

（喀什大學土木工程學院，新疆 喀什 844008）

1 引言

隔震技術在地震設防高烈度區的推廣應用， 是伴隨相關技術科研發展、技術工藝改進和政策法規完善而進行的。 《新疆維吾爾自治區住建廳關于自治區減隔震技術應用的通知》（新疆建抗［2014］第2 號）和配套的《新疆維吾爾自治區建筑隔震技術應用導則》規定了隔震設計的基本要求，提供了設計的基本路線指導。2021 年版的《建設工程抗震管理條例》（國務院第744 號令）進一步規范減隔震技術使用范圍，將進一步促使該技術在新疆的使用。

本文就隔震結構設計的既有技術路線進行簡要總結，采用SAP2000 軟件進行模擬驗證。 對隔震結構有效性檢驗技術通常采用振動臺試驗方法， 并提出采用脈動法作為補充檢驗方法及相應方案。

2 隔震結構設計

2.1 隔震設計流程

隔震設計的基本目標是上部結構可以達到抗震設防烈度降低1 度的設計要求[1]。 在此目標下首先進行上部常規結構的設計，確定其動力特性和結構內力；其次，進行隔震層設計，包括隔震支座的布置和型號選擇，明確隔震層的動力參數設置；再次，進行包含上部結構和隔震結構的整體抗震計算，通常采用時程分析方式，提取結構反應，以明確是否達到隔震設計的目的。 同時提供上部結構設計所需要的數據；最后，進行隔震支座的驗算和各種構造設計。

2.2 隔震設計軟件之比較

我國結構設計在1990 年代已經步入電算時代，本文建議采用SAP2000 軟件進行數值計算；該軟件是CSI 公司推出的較為成熟的行業設計軟件[2]，在V20 版本中提供較多隔震支座模 型 模 擬 單 元， 如Plastic （Wen）、Rubber Isolator、Friction isolator 和High Damping Rubber Isolator 等。 常規設計和分析中使用Rubber Isolator 來模擬LRB。

3 隔震層設置對結構動力反應的影響

3.1 高烈度區案例分析

由于日照和風沙等自然環境限制， 新疆的學校或醫院建筑宜采用內廊式。 取某5 層教學樓的一榀典型框架作為計算對象，計算模型如圖1 所示。 通過比較非隔震結構與隔震結構在8 度區的時程分析結構， 其中， 隔震支座采用3 種不同參數，確定隔震層設置對結構動力反應的影響。 案例的基本參數如表1 所示，采用SAP2000V20 建模。

圖1 教學樓典型框架計算模型

取時程曲線的位移作為衡量結構時程反應的結果， 見表2。 其中，F1~F5和WF分別表示各層和屋面層左側節點的水平位移絕對最大值。

表2 常規結構與隔震結構最大水平位移比較 mm

通過對以上的常規結構和隔震結構進行比較， 可以得出以下結論：（1）采用隔震結構，上部結構的層間位移差呈現出減少狀態，即內力將會減少；（2）多遇地震和罕遇地震比較，內力減少幅度將會增加。

因此，需要根據不同的隔震要求，進行隔震層的支座設計。

3.2 低于設防烈度地震下結構的反應

除了對應抗震設防烈度進行時程分析外， 還可以通過將其峰值加速度進行折減， 以模擬更低烈度下的地震影響或環境振動影響。 仍然采用3.1 節案例采用地震時程函數Elcentro進行分析（工況一：30 gal；工況二：10gal；工況三：1gal），主要考慮地震時程分析的最大加速度。

取各層左側節點的水平位移絕對最大值作為衡量結構時程反應的結果（見表3）。

表3 隔震結構最大水平位移 mm

可以從層間位移的表現中發現， 當地面激勵加速度相當小，類似地面的環境振動時，隔震層還是能體現出一定量的位移，但其動力特性更多體現彈性段特性。

4 隔震結構動力參數測試

4.1 利用SVSA進行隔震結構動力參數測試

SVSA 是同濟大學土木工程學院自主開發的脈動法測試技術，已經在較多工程案例中得到應用。 該設備由壓電式加速度傳感器、 多通道信號采集儀及SVSA 信號采集分析軟件組成[3]，如圖2 所示。

圖2 SVSA設備

4.2 整體測試方案

對于規則的多層結構，由于層數并不是很多，可以通過在頂層及各層的質心均設置X、Y 和Z 的3 個方向加速傳感器，如圖3 中的圓形圖標所示。 通過獲得加速時程曲線數據識別獲得結構的頻率和阻尼，然后與理論計算的數據進行對比。

圖3 測點布置圖

SVSA 的采樣頻率可以高達1 000 Hz。 由于采用加速度傳感器進行采樣，因此，直接獲得的數據為樓蓋3 向的加速度時程。 程序可以直接采用直接積分方法獲得速度時程和位移時程。 在采樣過程中，由于周邊人員走動、沖擊荷載存在等因素，以及硬件本身可能存在的系統誤差等原因， 所獲得的時程曲線會發生 “飄” 的現象，可以對原始數據進行濾波，然后再進行時域或頻域的后續處理。 例如， 通過對所得的時程數據進行FFT 變化，采用半功率點法識別頻率和阻尼。

5 自動監測和人工智能

基于類似SVSA 的采集系統， 可以實現無人管理的自動監測。 形成海量的數據為機器學習或深入學習提供可能性。 傳統的建筑反應識別，是通過經驗判斷和簡單的數學模型進行。這是由于在設計中采用的 “糖葫蘆串” 模型或者 “魚骨架” 模型所判定的諸如頻率和振型等結構動力特性相對較為簡單，從而利用這些模型進行地震反應的計算結果與實際情況的實測數據有一定程度出入。 因此，試圖通過實測數據反推結構的動力特性實現難度較大。

自動監測為建筑結構在地震或者其他激勵下的海量反應數據提供了可能性； 這樣就可以建立數據庫， 為研究建筑結構、地震激勵和反應數據的對應關系提供足夠樣本。 采用深度學習建立模型可以進行訓練，如采用卷積神經網絡（CNN）或者循環神經網絡（RNN）的方式。 這種方式較原先的計算機處理精度可能會有較大幅度提高。

最近應用于自注意力機制的Transformer 模型或者圖形增強技術的Diffusion 模型， 則為研究思路提供了更多可能。Transformer 可能通過自主學習的方法， 從實測數據中提取結構反應的特征和歸納；Diffusion 則能加強反應形成的圖像的可讀性。 對于海量的數據歸納和整理在一定程度可以通過構建專門的prompt 進行，也可以通過新圖像識別技能進行判定建筑物反應是否在預測范圍內。 雖然上述模型的發展尚處于應用初期，但是前景可以預期。

6 結語

本文簡述了隔震設計及其實現方法， 指出設置在設防烈度條件及低于設防烈度下隔震層的有效性， 提出采用脈動法識別隔震結構的動力特性。 由于隔震設計更多是采用計算機模擬， 因此， 下一步工作應著重研究既有隔震建筑的現場表現，尤其是地震中的反應。新疆由于地處亞歐地震帶，8 度及以上的地震設防高烈度區較多，且有感地震頻發，適宜進行大規模的現場試驗。