缩尺模型因经济性强、操作简便及试验周期短等特点在结构试验中得到广泛应用。但结构缩尺模型一般都是非完全相似的。以钢结构梁柱连接节点为例，足尺与缩尺模型的轧制钢构件很难保证在尺寸上满足完全相似条件，栓接节点也无法等比例缩小，因此几乎所有的钢结构缩尺模型都是非完全相似的，需要进行相似性分析与设计。然而传统相似理论只能解决相似模型设计中主要物理量的设计比例问题，不能解决不完全相似带来的相似误差问题。因此，本文以钢结构半刚性连接节点及框架为研究对象，对缩尺模型的非完全相似所引起的误差进行系统性研究，提出一种能够有效预测缩尺模型非完全相似误差的计算方法，全文的主要工作如下：
　　(1)基于相似理论及量纲和谐原理推导出半刚性钢结构梁柱连接节点的完全相似条件，引入半刚性节点刚度Ki作为一个独立参数。明确相似条件在预测相似误差时的局限性及改进的方向。基于Python编制了ABAQUS二次开发的半刚性节点自动建模及后处理程序，实现大批量非完全相似节点快速参数化分析。采用Spearman非参数相关系数对典型半刚性端板连接的主要几何参数进行筛选，通过对102个非完全相似模型结果的分析，从28个因素中优选得到了4个对节点相似目标影响最大的因素，为试验参数的科学选取提供前提条件。
　　(2)建立精细化节点有限元模型，与足尺模型试验结果相对比，分析了有限元模型的可靠性。研究了完全相似的缩尺端板连接节点模型与足尺模型应力分布的一致性。分析了端板厚度、梁截面高度、柱截面高度、螺栓规格等因素对梁柱端板连接及T型件连接节点的应力分布影响，阐述上述两种非完全相似半刚性连接模型的应力分布特点。分析塑性开展程度对梁柱双腹板连接节点应力分布的影响。明确以节点刚度为相似目标量时各个试验要素对端板连接、T型件端板连接、双腹板角钢连接、悬臂段螺栓连接四种半刚性连接形式的试验结果影响，获取了其中的最主要影响因素。
　　(3)建立相似误差预测的代理模型方法，构建不完全相似的节点模型数据库，基于不同因素将相似误差预测问题区分为三个层次，包括采用最小二乘法的单因素误差分析方法、基于响应面法的双因素相关误差估计方法、利用人工神经网络的多因素相关误差分析方法。以外伸端板连接和T型件连接为例，采用上述方法得到非完全相似误差预测公式。
　　(4)基于6个半刚性连接足尺模型与6个非完全相似缩尺模型的循环加载试验，考虑非完全相似对模型循环加载试验带来的影响。对比端板连接、T型件端板连接、双腹板角钢连接、悬臂段螺栓连接四种半刚性连接形式的足尺与缩尺模型试验现象。对12个节点模型试件的滞回曲线、骨架曲线、耗能能力、测试点应变进行归纳与分析。
　　(5)推导得到了包含节点刚度特征的半刚性钢框架完全相似条件。将非完全相似误差预测方法应用到半刚性钢框架的误差预测中，开发了ANSYS与MATLAB嵌套的循环迭代算法，通过计算2950组钢框架模型得到了各因素的灵敏度分布。以蒙特卡罗法为基础建立了50000组非完全相似的钢框架模型数据库，基于代理模型法中的人工神经网络方法预测了半刚性钢框架的相似误差。