Page 312 - 《振动工程学报》2026年第5期

第 39 卷第 5 期 振 动 工 程 学 报 Vol. 39 No. 5
2026 年 5 月 Journal of Vibration Engineering May 2026

橡 胶 支 座 剪 拉 变 形 竖 向 拉 伸 力 学 性 能 试 验

及 参 数 GA-BP 预 测 研 究

何文福 ， 王 静 ， 詹浩南 ， 王惠强 2
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（1. 上海大学土木工程系，上海 200444； 2. 无锡圣丰建筑新材料有限公司，江苏 无锡 214199）

摘要：地震作用会使得高层或大高宽比隔震结构的橡胶支座进入受拉状态，不同剪切状态下的支座拉伸力学性能区别较大。
本文对直径 100 mm 的叠层橡胶支座进行了竖向循环拉伸试验，编写 UHYPER 子程序，采用考虑拉伸损伤的 Yeoh 本构关系建
立支座精细化模型，研究支座在剪拉变形下的竖向拉伸力学性能和竖向拉伸刚度 GA-BP 神经网络预测模型。结果表明，橡胶
支座竖向拉伸滞回曲线为单纺锤形，其骨架曲线呈现双线性特征，屈服应力为 0.8 MPa。在剪切应变作用下，支座拉伸刚度和
承载力相应减小，在剪切应变为 300% 时，拉伸骨架曲线近似呈线弹性，且支座损伤加剧，竖向拉伸刚度 GA-BP 神经网络预测
模型相较于传统多线性拟合模型精度更高，可供工程人员参考。
关键词： 叠层橡胶支座；剪切变形；拉伸刚度；BP 神经网络
中图分类号：TU352.1 文献标志码：A DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.202404076

Experimental investigation and GA-BP prediction of vertical tensile performance

of laminated rubber bearings under shear deformation

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HE Wenfu ，WANG Jing ，ZHAN Haonan ，WANG Huiqiang 2
（1.Department of Civil Engineering，Shanghai University，Shanghai 200444，China；
2.Wuxi Shengfeng Construction New Materials Co.，Ltd.，Wuxi 214199，China）
Abstract： Under seismic conditions， tall or large-aspect-ratio seismically isolated structures subject rubber bearings to tension. The
mechanical properties of these bearings exhibit significant variations under different shear conditions. This study conducts vertical cyclic tensile
tests on 100 mm diameter laminated rubber bearings， develops a refined model using the Yeoh constitutive model considering tensile
damage，and investigates the vertical tensile mechanical properties and vertical tensile stiffness prediction model of the bearings under shear
deformation using the GA-BP neural network. Results indicate that the vertical tensile hysteresis loop of rubber bearings exhibits a single
spindle shape，with the skeleton curve displaying bilinear characteristics and a yield stress of 0.8 MPa. Under shear strain，the tensile stiffness
and bearing capacity of the bearings decrease correspondingly. At a shear strain of 300%， the tensile skeleton curve approximates linear
elasticity， accompanied by intensified damage to the bearings. The GA-BP neural network prediction model for vertical tensile stiffness
demonstrates higher accuracy compared to traditional multi-linear fitting models，providing valuable insights for engineering practitioners.
Keywords：laminated rubber bearings；shear deformation；tensile stiffness；BP neural network

建筑抗震设计规范 明确规定，隔震橡胶支座在 胶超弹性本构建立 ABAQUS 精细化模型，该模型可
[1]
罕遇地震下，竖向拉应力不能大于 1 MPa，而高层建 精确模拟支座拉伸刚度和拉伸承载力。
筑在地震作用下产生的倾覆力矩远远超过限值。这 文献 [4] 指出对隔震橡胶支座拉伸刚度和承载力
很大程度上限制了隔震技术在高层建筑上的应用。 按无剪切变形条件确定，与设计中隔震建筑出现隔震
为此，国内外大量的研究人员通过试验对隔震橡胶 层水平变形下的支座受拉状态存在明显差异，因此有
支座的拉伸性能进行了研究。刘亚东等 [2] 对 LNB300 必要对隔震橡胶支座剪切变形下拉伸刚度、拉伸承载
橡胶支座进行了竖向纯拉伸性能试验，研究表明支 力进行研究。受试验设备的制约，隔震橡胶支座的剪
[5]
座的拉伸刚度和屈服应力随滞回次数的增加有减小 拉性能研究相对不完善。村松佳孝等 对直径 500、
的趋势。张增德等 [3] 对 RB800 的天然厚橡胶支座进 800、1200 mm 的橡胶支座进行了不同剪切变形下的拉
行了竖向拉伸足尺试验，并采用考虑空穴损伤的橡 伸变形循环加载试验，随着剪切应变的增加，支座拉伸

收稿日期：2024-04-30；修订日期：2024-09-20
基金项目：国家自然科学基金面上项目（52378521，52078287）