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1钢-混组合梁抗弯承载力影响因素分析摘要：钢-混组合梁是在钢筋混凝土结构和钢结构基础上发展起来的，以钢筋混凝土为翼缘板，钢梁为腹板，两者以建立连接件连接而成的新型结构形式。其具有承载能力高、整体刚度大、抗火能力强、经济等特点。抗弯承载力是钢-混组合梁一个主要的力学性能。本文采用正交试验设计，分析了钢材强度等级、混凝土强度等级、钢梁的腹板厚度和混凝土横向配筋率等四个因素对组合梁抗弯承载力的影响程度。关键词：钢-混组合梁；抗弯承载力；正交试验；SPSS一问题提出与分析1.1钢-混组合梁概念混凝土具有很好的抗压性能，但抗拉能力很弱，宜用于受压结构；钢材既抗拉又抗压。对于一片普通的简支梁，在荷载作用下，梁的上部分受压，下部分受拉。对于钢筋混凝土梁，为了保证梁的上下部分同时达到屈服，一般采用的是在梁下部布设钢筋，起到抗拉的作用。但钢筋混凝土梁具有自重大、受拉区混凝土容易产生裂缝等缺点。由于钢材良好的抗拉与抗压力学性能，因此纯钢梁的力学性能也很好，但是钢梁具有不经济、耐火性能差等缺点。钢-混组合梁就是在钢结构和钢筋混凝土结构的基础上发展起来的一种新型结构形式。翼缘板采用钢筋混凝土，作为受压结构，腹板采用钢梁，作为受拉结构，两者之间通过剪力连接件连接成一个整体，这就构成了钢-混组合梁。钢-混组合梁结合了钢筋混凝土和钢材各自的优势，具有承载能力高、整体刚度大、抗火能力强、经济的特点[1]。1.2问题的提出在钢-混组合梁的力学性能中，抗弯承载力是一项重要的指标。钢-混组合梁由钢材和钢筋混凝土通过连接件连接而成，有许多因素会对组合梁的抗弯承载力产生影响。本文对钢材强度等级、混凝土强度等级、钢梁的腹板厚度和混凝土横向配筋率等四个因素进行分析，得出其对钢-混组合梁抗弯承载力的影响程度。这一问题属于多因素试验，而正交试验设计就能够分析此类问题。二数学模型、原理及算法2.1正交试验设计与正交表在科研和生产活动中，所研究或生产的对象往往受到许多因素影响，需要确定各个因素对对象的影响程度，并通过试验来确定各因素的最佳值。对于m因素n水平问题，如果进行全面试验，则需做nm次试验。对于因素较少的问题，试验次数少，能够实现全面试验。但是，当因素增加时，试验次数呈指数级增加，如5因素4水平的问题，试验次数为45=1024次，受限于时间、精力和资金，根本不可能全部做完。因此，对于多因素的问题，我们希望能够只做一部分试验就能找到各个因素的最佳值。正交试验就是为这一目的而设计的。正交试验设计利用现成的规格化表格—正交表来安排多因素试验，通过统计方法分析试验结果，就能够找出最优的试验方案。通过正交表设计的正交试验具有很强的代表性。因为正交表具有整齐可比性和均衡搭配性等两个性质。这就决2定了正交试验的两个特点：（1）每个因素的每个水平都出现了相同次数；（2）任意两个因素的每种水平的不同搭配在试验中都出现了，这就是说，对任意两个因素而言，试验是全面的[2]。以下以L9(34)为例介绍正交表。各符号和数字的意义为：L为正交表符号；9表示正交表所安排的试验次数；4表示正交表的列数，即最多可安排的因素个数；3为每个因素的水平数。L9(34)正交表如表1所示。表1L9(34)正交表列号试验编号A1B2C3D41111121222313334212352231623127313283213933212.2正交试验数据分析严格按照正交表进行正交试验后就需要对试验所得的数据进行分析。正交试验数据的分析方法有极差分析法和方差分析法两种。极差分析直观、简单、但是粗糙，没有把由因素水平的改变所引起的试验结果的波动与由试验误差引起的波动进行比较，同时也无法提供判断因素的作用是否显著的标准。方差分析能够提供更详细的结论，但是计算量较大。本文采用的方法是极差分析法。其一般步骤为：1、确定指标、因素、水平；2、选取合适的正交表，确定试验方案；3、严格按照正交表进行试验，记录试验结果；4、计算极差；5、根据极差大小排出因素的主次；6、选取较优生产条件；7、进行验证性试验。本文研究内容为分析钢材强度等级、混凝土强度等级、钢梁的腹板厚度和混凝土横向配筋率等四个因素对钢-混组合梁抗弯承载力的影响程度，数据来源显示该问题属于四因素三水平问题，正好可用L9(34)正交表来安排试验。三实验数据收集及预处理本文的数据来源于文献[3]中对钢-混组合梁进行参数分析所得的数据[3]。四个因素分别为混凝土强度等级、钢梁强度等级、钢梁腹板厚度、横向配筋率。每个因素都具有三个水平。混凝土强度等级水平为C40、C50、C60，钢梁强度等级水平为Q235、Q345、Q420，横向配筋率为6、8、10mm，横向配筋率为0.5%、30.7%、1.0%。不考虑因素间的相互作用。正交试验的因素水平表见表2。按照正交表安排试验后所得的试验数据结果见表3。表2正交试验因素水平表因素水平混凝土强度等级（MPa）钢梁强度等级（MPa）钢梁腹板厚度（mm）横向配筋率（%）1C40Q23560.52C50Q34580.73C60Q420101.0表3试验结果数据表因素试验编号混凝土强度等级（MPa）钢梁强度等级（MPa）钢梁腹板厚度（mm）横向配筋率（%）极限弯矩（kN﹒m）1C40Q23560.596.792C40Q34580.7148.983C40Q420101.0144.934C50Q23581.0121.875C50Q345100.5160.096C50Q42060.7161.797C60Q235100.7132.028C60Q34561.0146.089C60Q42080.5177.98四实验本文采用SPSS19.0软件进行正交试验的极差分析。SPSS，全称为“统计产品与服务解决方案”，是一款专业数据统计软件，能够应用于自然、技术、与及社会科学的各个领域。采用SPSS进行极差分析的过程为：○1依次点击数据→正交设计→生成打开生成正交设计对话框。定义因素和水平，如图1和图2所示，先生成因素，后选定各因素，点击定义值，在其中进行水平的定义。定义完成后，在数据文件栏中选择创建新数据集，数据集名称命名为四因素三水平正交试验，将随机数初始值重置为对话框中填入任意正整数后点击确定提交；○2依次点击数据→排列个案打开排列个案对话框，选择A、B、C、D四个因素作为排列依据，选择升序，点击确定后软件会根据前面所定义的因素和水平自动生成L9(34)正交表。如图3、图4所示；○3在变量视图中定义新变量：极限弯矩，后在数据视图中将试验结果中的极限弯矩的数值输入；○4依次点击分析→一般线性模型→单变量打开单变量对话框，将因变量和4固定因子进行定义，打开模型对话框，设定模型，把构建项类型设定为主效应，打开选项对话框，将四个因素进行显示均值，比较主效应打勾，如图5至图7所示，之后软件将自动进行极差分析；图1生成正交设计对话框图2定义值对话框图3排序个案对话框图4自动生成L9(34)正交表5图5单变量对话框图6模型对话框图7选项对话框以上所有步骤即为SPSS进行极差分析的全过程。所有输入完成后，软件只需很短的时间就可以得出结果。如果进行手算，当数据量较少时，还能够勉强应付，但是当数据量庞大时，软件计算的优势就能完全体现出来了。五结果分析从SPSS软件的查看器中可以提取出极差分析的计算结果。将所得数据整理后列于表4。其中，Ⅰj表示第j列（因素）一水平试验结果的均值，Ⅱj表示第j列（因素）二水平试验结果的均值，Ⅲj表示第j列（因素）三水平试验结果的均值；Rj表示第j列各水平的极差。由表可知，极差大小顺序为：钢梁强度等级混凝土强度等级钢梁腹板厚度横向配筋率。因此，可以排列出因素的主次关系为：（主→次）钢梁强度等级、混凝土强度等级、钢梁腹板厚度、横向配筋率。由此可以看出钢梁强度等级对钢-混组合梁的抗弯承载力影响最大，其次为混凝土强度等级，钢梁腹板厚度和横向配筋率虽然对钢-混组合梁的抗弯承载力有影响，但是相比于钢梁强度和混凝6土强度来说，影响并不大。并且，组合梁的抗弯承载力随着钢梁和混凝土强度的提高而得到提高。表4正交试验极差分析表因素试验编号混凝土强度等级（MPa）钢梁强度等级（MPa）钢梁腹板厚度（mm）横向配筋率（%）极限弯矩（M）1C40Q23560.596.792C40Q34580.7148.983C40Q420101.0144.934C50Q23581.0121.875C50Q345100.5160.096C50Q42060.7161.797C60Q235100.7132.028C60Q34561.0146.089C60Q42080.5177.98极差计算Ⅰj130.23116.89134.89144.95Ⅱj147.92151.72149.61147.60Ⅲj152.03161.57145.68137.63极差Rj21.7944.6714.729.97六参考文献[1]孙林林.钢-混凝土连续组合箱梁稳定性研究[D].湖南：中南大学,2009[2]吴翊.应用数理统计[M].湖南：国防科技大学出版社，2005,8[3]杨哲光.高强工字型钢—混凝土板组合梁受弯性能分析及承载力计算[D].湘潭大学,2012.数据来源：=3&CurRec=1&recid=&filename=1013301619.nh&dbname=CMFD201401&dbcode=CMFD&pr=&urlid=&yx=&uid=WEEvREcwSlJHSldSdnQ1Y3REUTI3VDI4Z0dmRTNUNFlXbkJGVDRSRlBzMUd3WGJUOVJ5cDcydDY3bzFmVGl6VFNnPT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MjQ0NjRSTCtmWWVabUZ5RGhWN3ZLVkYyNkhiQzRIOWZOcHBFYlBJUjhlWDFMdXhZUzdEaDFUM3FUcldNMUZyQ1U=