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申请/专利权人：中南大学

摘要：一种基于形貌缺陷扫描的钢柱轴压性能预测方法，涉及钢柱轴压性能评估领域，该方法包括以下步骤：S1：三维形貌扫描；S2：三维设计模型匹配对齐；S3：钢柱形貌偏差高程分布获取；S4：建立有限元分析模型；S5：特征值屈曲分析，初始形貌缺陷拟合；S6：轴压承载分析，提取承载力和轴压失效特征；S7：神经网络预测模型构建；S8：钢柱轴压承载力和失效模式预测。本发明通过扫描钢柱表观形貌直接快速预测钢柱承载力和失效模式，有助于施工现场及时发现钢柱形貌偏差过大导致的钢柱承载力不足的问题，做到及时的变形纠正和加固控制，保障结构安全。

主权项：1.一种基于形貌缺陷扫描的钢柱轴压性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：三维形貌扫描；对于待评估的钢柱采用三维扫描仪对于钢柱表面进行三维形貌扫描，使得扫描区域覆盖整体钢柱及顶底端面，获得钢柱整体表观形貌的三维点云模型；S2：三维设计模型匹配对齐；导入钢柱三维设计模型，将三维设计模型底形心、三维设计模型形心轴、三维设计模型底端面依次与三维点云模型底中心点、三维点云模型拟合轴线和三维点云模型底端面进行特征匹配和模型对齐；S3：钢柱形貌偏差高程分布获取；以三维设计模型表面作为对照面，将三维点云模型表面与对应三维设计模型表面进行投影，计算得到相较于三维设计模型表面位置处三维点云投影以及扫描点偏差高程，同时得到三维点云偏差高程分布；S4：建立有限元分析模型；基于钢柱三维设计模型建立钢柱的有限元分析模型；S5：特征值屈曲分析，初始形貌缺陷拟合；采用有限元进行钢柱的特征值屈曲分析，得到钢柱整体屈曲模态、局部屈曲模态，选取所得到的不同整体屈曲模态和局部屈曲模态，并进行屈曲模态幅度缩放和叠加，组合得到拟合的初始形貌缺陷分布，即偏离三维设计模型表面的高程偏差分布；S6：轴压承载分析，提取承载力和轴压失效特征；将初始形貌缺陷分布导入有限元分析模型并更新有限元分析模型节点坐标，进行考虑初始形貌缺陷的钢柱轴压承载力计算，得到钢柱轴向极限承载力；定义钢柱承载力下降85%时为失效状态，提取失效状态时钢柱的失效形貌特征，即失效状态下钢柱变形面相较于三维设计表面位置的偏差高程分布；S7：神经网络预测模型构建；将初始形貌缺陷分布作为训练输入，以对应钢柱承载力大小和失效状态时的失效形貌特征作为训练输出，基于图神经网络建立并训练得到钢柱轴压承载力及失效形貌特征预测模型；S8：钢柱轴压承载力和失效模式预测；将待评估的钢柱经由步骤S1-S3得到的三维点云偏差高程分布导入所建立的图神经网络钢柱轴压承载力及失效形貌特征预测模型的输入层进行分析，输出层即得到钢柱在实际三维形貌缺陷下的轴压承载力及失效形貌特征。

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