人工智能驱动的斜放四角锥预应力复合网架结构数值分析与软件开发研究

本文主要探讨了人工智能与机器学习在斜放四角锥预应力组合网架结构（Prestressed Composite Space Truss, PCST）的数值分析试验研究以及软件开发中的应用。PCST作为一种新型空间结构，由钢缆、钢管和钢筋混凝土肋板组成，它巧妙地利用了混凝土抗压和钢材抗拉的特性，同时通过钢缆的预应力作用，显著降低了结构的位移。然而，尽管当前的研究主要集中在PCST的静力学和动力学行为上，关于优化钢缆预应力值、地震响应分析以及计算软件的开发仍有待深入。 论文首先介绍了预应力斜放四角锥组合网架（Prestressed Diagonal On Square Composite Space Truss, PDSCST）的概念，针对未解决的问题进行了详细分析。作者运用数值模拟方法，特别是基于静态有限元法和动态有限元法来模拟PDSCST的行为。这种方法结合了理论模型与实际工程的计算需求，旨在提供准确的结构性能评估。 静态行为部分，文章详细探讨了No.1高中项目中的PDSCST设计，包括其几何参数、材料属性以及受力分析。通过静态分析，研究者可以确定结构在不同荷载下的稳定性和安全性，比如自重、均布荷载以及集中力等情况下，钢缆预应力对结构性能的影响。 地震分析是另一关键领域，由于PDSCST结构可能在地震中面临动态荷载，因此作者考虑了地震加速度输入对结构动态响应的影响。通过地震动力学分析，可以评估结构在地震中的振动控制、能量吸收能力和抗震性能，这对于结构的抗震设计和优化至关重要。 此外，论文还着重于开发相关的计算软件，以提升设计效率和准确性。软件开发通常包括建立有限元模型的自动化流程，实现预应力计算、分析结果可视化、以及用户友好的界面设计。这样的软件不仅可以加速工程师的设计过程，还可以帮助他们快速识别并解决复杂问题。 总结来说，本文通过人工智能和机器学习技术，不仅深化了对斜放四角锥预应力组合网架结构的理解，而且推动了这一领域的技术进步，特别是在数值模拟、地震分析软件的开发方面。这对于提升空间结构设计的精确度和实用性具有重要意义，对未来工程实践有着深远影响。