湖南大学土木工程学院刘艳芝团队在《建筑钢结构进展》发表论文《自复位钢桁框的强度折减系数概率模型》，该研究提出自复位钢桁框体系概念，通过等效单自由度体系模拟其三折线滞回特征，结合182条脉冲型地震动开展非线性动力分析，构建包含6022万个强度折减系数的数据库，借助BP神经网络建立概率预测模型，为该类结构的抗震设计提供了精准理论支撑。
钢桁框因用钢量少、空间利用率高，在建筑工程中应用广泛，但传统钢桁框震后残余变形大，难以快速恢复功能。为提升其抗震可恢复性，研究团队创新性地在钢桁框节点区引入预应力钢绞线与形状记忆合金棒，构建混合自复位节点，形成兼具多重耗能与自复位能力的新型体系，其滞回响应呈现典型的三折线特征。
强度折减系数是抗震设计的核心指标，直接关系结构安全性。研究选取屈服位移比、屈服后刚度系数等关键滞回参数，以结构周期与脉冲周期的比值为变量，开展大规模非线性动力分析。结果表明，强度折减系数对滞回参数和脉冲型地震动高度敏感：随延性系数、能量耗散系数增大而显著提升，第一、二屈服后刚度系数的影响则与归一化周期密切相关;且脉冲型地震动下的强度折减系数均值更小、离散性更低。
基于分析结果，团队发现强度折减系数服从对数正态分布，进而采用BP神经网络拟合分布模型参数，建立概率预测模型。该模型输入6项关键参数，即可精准预测强度折减系数的对数均值与标准差，测试集决定系数均超0.96，拟合精度极高。
此次研究首次建立了自复位钢桁框在脉冲地震下的强度折减系数概率模型，突破了传统抗震设计的确定性分析局限，可根据结构重要性选取超越概率，确定个性化设计参数。该成果不仅完善了自复位钢结构的抗震理论体系，也为工程实践中震后可恢复建筑的设计提供了重要参考。
