برآورد ضریب رفتار لرزه‌ای قاب خمشی بتن مسلح دارای میانقاب ساندویچ‌‎پانل با استفاده از بیان ژن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی عمران، دانشگاه خلیج‌فارس بوشهر، بوشهر، ایران

2 استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه خلیج‌فارس، بوشهر، ایران

چکیده

در سال­ های گذشته میان‌قاب‌های ساندویچ‌‎پانل تبدیل به یکی از متداول­ترین میان‌قاب‌ها در سیستم قاب­ های ساختمانی شده ­اند. چگونگی رفتار این پانل ­ها همواره مورد توجه محققین و پژوهشگران بوده است. از طرفی مدل‌سازی و تحلیل این سیستم­ ها در نرم‌افزارهای شبیه‌ساز عددی بسیار وقت‌گیر است. از این‌رو نیاز به وجود رابطه ­ای برای محاسبه ضریب رفتار بدون نیاز به تحلیل­ های پیچیده در نرم‌افزار احساس می­ شود. در پژوهش حاضر به بررسی ضریب رفتار قاب­ های خمشی بتن مسلح دارای میانقاب ساندویچ‌‎پانل و همچنین به ایجاد رابطه­ ای برای محاسبه ضریب رفتار، بر اساس پارامترهای مختلف تأثیرگذار، پرداخته شده است و با استفاده از روش بیان ژن نسبت به برآورد ضریب رفتار قاب ­های خمشی بتن مسلح دارای میانقاب ساندویچ‌‎پانل اقدام شده است. رابطه ­ی ایجاد شده در پژوهش در برآورد ضریب رفتار مدل­ ها، دارای دقت 93 درصد است. همچنین پارامتر تعداد طبقات و نسبت طول دهانه به ارتفاع طبقه، به‌عنوان حساس­ترین متغیر در این نوع سیستم ­ها شناسایی شده ­اند و سایر پارامترها تأثیر چشمگیری بر مقدار ضریب رفتار نداشته ­اند. نتایج نشان می­ دهد که با افزایش تعداد طبقات در سیستم، ضریب رفتار نیز افزایش یافته و با افزایش نسبت طول دهانه به ارتفاع طبقات، ضریب رفتار کاهش یافته است.

کلیدواژه‌ها


  1. Einea, A. (1992) Structural and thermal efficiency of precast concrete sandwich panel systems. Doctoral dissertation, The University of Nebraska-Lincoln.
  2. Olin, J., Ratvio, J. and Jokela, J. (1984) Development of heat economy and construction of facade elements. VTT Technical Research Centre of Finland.
  3. Weixing, S. and Lixin, Z. (1997) Report of earthquake resistant test of the model of Evg-3d project, state laboratory for disaster reduction in civil engineering. Shaking Table Testing Division of Tongji University.
  4. Kabir, M.Z. and Hasheminasab, M. (2002) Mechanical properties of 3D wall panels under shear and flexural loading. In CSCE Conference(pp. 5-8).
  5. Rezaifar, O., Kabir, M.Z., Taribakhsh, M. and Tehranian, A. (2008) Dynamic behaviour of 3D-panel single-storey system using shaking table testing. Engineering Structures30(2), 318-337.
  6. Hashemi, S.J., Razzaghi, J., Moghadam, A.S. and Lourenço, P.B. (2018) Cyclic testing of steel frames infilled with concrete sandwich panels. Archives of Civil and Mechanical Engineering18, 557-572.
  7. Hwang, H.H. and Jaw, J.W. (1989) Statistical Evaluation of Response Modification Factors for Reinforced Concrete Structures. Buffalo, New York: National Center for Earthquake Engineering Research.
  8. Federal Emergency Management Agency (2003) NEHRP Recommended Provisions for Seismic Regulations for New Buildings and other Structures. FEMA.
  9. Salehi, Y.M., Moradmand, H. and Moghadam, A.S. (2010) The effect of modeling methods of masonry infill on seismic performance of RC moment resisting frames. Journal of Modeling in Engineering, 8(20), 27-37.
  10. Shooshtari, A. and Ghaznavi, H. (2008) Investigation of behavior coefficient of reinforced concrete buildings in seismic analysis. The 4th National Conference on new Finding in Civil Engineering. Tehran University (in Persian).
  11. Hashemi, S.Sh., Sadeghi, K., Vaghefi, M. and Shayan, K. (2017) Evaluation of ductility and response modification factor in moment-resisting steel frames with CFT columns. Earthquakes and Structures12(6), 643-652.
  12. Effati, M., Madandoust, R. and Fallah Zarjoo Bazkiyaei, Z. (2020) Evaluation of artificial neural network, neuro-fuzzy and multivariate regression modelling for prediction of concrete compressive strength via point load test. Journal of Modeling in Engineering, 18(62), 99-113.
  13. Bibak, H., Khazaie, J. and Moayedi, H. (2019) Prediction of optimal mixing design for stabilized soft clay soil using Artificial Neural Networks. Journal of Modeling in Engineering, 17(57), 147-158.
  14. Hashemi, S.Sh., Sadeghi, K., Fazeli, A. and Zarei, M. (2019) Predicting the Weight of the Steel Moment-Resisting Frame Structures Using Artificial Neural Networks, International Journal of Steel Structures19(1), 168-180.
  15. Hakim, S.J.S., Razak, H.A. and Ravanfar, S.A. (2015) Fault diagnosis on beam-like structures from modal parameters using artificial neural networks. Measurement76, 45-61.
  16. Arslan, M.H. (2010) An evaluation of effective design parameters on earthquake performance of RC buildings using neural networks. Engineering Structures32(7), 1888-1898.
  17. Jørgensen, C., Grastveit, R., and Garzón-Roca, J., Payá-Zaforteza, I. and Adam, J.M. (2013) Bearing capacity of steel-caged RC columns under combined bending and axial loads: Estimation based on Artificial Neural Networks. Engineering Structures56, 1262-1270.
  18. Lee, S. and Lee, C. (2014) Prediction of shear strength of FRP-reinforced concrete flexural members without stirrups using artificial neural networks. Engineering Structures61, 99-112.
  19. Ferreira, C. (2001) Gene expression programming: a new adaptive algorithm for solving problems. Complex Systems, 13(2), 87-129.
  20. Uang, C.M. (1991) Establishing R (or Rw) and Cd factors for building seismic provisions. Journal of Structural Engineering117(1), 19-28.
  21. ATC (1995) A Critical Review of Current Approaches to Earthquake-Resistant Design. ATC-34 Report, Applied Technology Council, Redwood City, California.
  22. Hashemi, S.Sh., Sadeghi, K., Vaghefi, M. and Siadat, S.A. (2018) Evaluation of ductility of RC structures constructed with bubble deck system. International Journal of Civil Engineering16(5), 513-526.
  23. Hashemi, S.J., Razzaghi, J. and Moghadam, A.S. (2018) Behaviour of sandwich panel infilled steel frames with different interface conditions. Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Structures and Buildings171(2), 166-177.
  24. Qiao, W., Yin, X., Zhao, S. and Wang, D. (2019) Cyclic loading test study on a new cast-in-situ insulated sandwich concrete wall, PloS one14(11), e0225055.
  25. Vecchio, F.J. and Emara, M.B. (1992) Shear deformations in reinforced concrete frames. ACI Structural Journal89(1), 46-56.