步行荷载人体动力参数智能识别算法

作者：曹亮; 周海蕾; 卢发明

来源：工程力学, 2023, 1-14.

• 步行荷载
• 人体动力参数
• 智能识别算法
• 振动舒适度
• 倒立摆模型

伴随着现代建筑结构“更轻和跨度更大”的发展趋势，结构设计呈现出从承载力极限状态控制向正常使用极限状态控制发生转变的趋势，可预见人致结构振动舒适度问题会愈发普遍。因此，准确地预测人致结构振动响应（加速度响应）和结构振动特性（频率和阻尼）是评估结构振动舒适度的必要前提。然而，人致结构振动响应的准确性与人致荷载模型息息相关。目前各设计规范提出的人致荷载多基于确定性，忽略了人体的差异性，即忽略了人致荷载的随机性。为便于人致结构振动舒适度分析时能考虑人致荷载的随机性及提高结构振动响应的计算精度，基于步行试验、理论研究（采用倒立摆模型模拟步行全过程及摄动法建立步行荷载理论模型）和各种智能算法（遗传算法、灰狼算法、蝙蝠算法、布谷鸟搜索算法、生物地理学算法、蚁狮算法），开发步行荷载人体动力参数(刚度kleg，长度l0，滚轴半径R，质量m和初始速度v0)智能识别算法。通过对25位测试者的步行荷载人体动力参数进行识别并与步行荷载试验数据对比分析表明，智能识别算法具有识别精度高、计算效率快等特点。

• 单位
  成都市建筑设计研究院; 土木工程学院; 湖南大学