经验模态分解在桥梁检测中的应用

文章介绍了经验模态分解（EMD）的原理、特点及其应用,编制了EMD算法程序并验证了程序的正确性,最后采用EMD方法对某桥梁基于环境激励条件下的实际信号进行分解,结果表明,该方法能有效对信号进行分解,是一种无需预设带宽的自适应高通滤波方法,适用于结构模态参数识别。     

桥梁颤振导数与广义颤振导数对比分析

从振幅和风速2种角度解释了桥梁自激气动力非线性的起因;提出了.广义颤振导数"概念,对其物理意义进行了解释;绘制了平板和苏通大桥主梁节段模型的广义颤振导数曲线,对比分析了各种广义颤振导数的特点,验证了广义颤振导数的优点.分析结果表明,相对传统颤振导数,广义颤振导数物理意义更为明确;根据以物理风速为横坐标的广义颤振导数曲线更易于理解桥梁自激气动力的非线性特点.     

悬吊双层闭口箱梁桥面风振性能

以悬吊双层闭口箱梁桥面为研究对象,通过风洞试验,针对结构静力耦合与气动干扰对悬吊双层闭口箱梁桥面风振性能影响进行了研究;采用变分模态分解方法对试验监测信号进行模态分解,识别颤振模态;通过振动形态矢量图与相位图对颤振弯扭耦合程度及弯扭相位差进行分析;根据最小二乘法识别颤振导数,基于激励-反馈原理,由颤振导数识别颤振气动阻尼。研究结果表明:在结构静力耦合与气动干扰共同作用下,下层断面发生软颤振,其竖向、扭转振动参与度系数分别为0.85、0.53,其颤振形态倾向于竖向振动;下层断面在自激气动力作用下发生颤振,自激气动力相位差减小导致颤振弯扭相位差减小为81.29°,而上层断面在结构耦合力作用下发生强迫振动,结构耦合力相位差决定上层断面弯扭相位差为100.81°;下层断面竖向振动气动阻尼主要来源于竖向速度自激升力负阻尼以及弯扭速度通过激励反馈所产生的耦合升力负阻尼,分别为60%和40%;下层断面转振动气动阻尼主要来源于扭转速度自激升力矩正阻尼以及弯扭速度通过激励反馈所产生的耦合升力矩正阻尼,分别为45%和50%。可见,对于悬吊双层闭口箱梁桥面,下层断面在竖向振动气动负阻尼驱动下发生偏于竖向振动形态软颤振,下层断面软颤振诱发悬吊双层桥面振动系统整体发生弯扭耦合软颤振。      

自激气动力有理函数系数的直接识别算法

有理函数系数识别是基于气动力有理函数逼近的桥梁颤振计算的前提条件. 有理函数滞后项的数量对其系数的识别结果影响较大，现有方法中一般仅考虑单滞后项的有理函数系数识别，易造成气动力描述上的失真，进而导致桥梁颤振计算结果不准确. 基于正弦信号的自激气动力在时域上与有理函数对等的原则，采用最小二乘拟合方法，提出了一种可计入多个滞后项的有理函数系数的直接识别算法. 以薄平板模型为对象，利用强迫振动风洞试验获得了自激气动力，采用该算法直接识别了计入不同滞后项的有理函数系数，并分析了滞后项数量对气动力重构精度影响以及对颤振临界风速计算精度的影响.通过自由振动颤振试验获得了实际的颤振风速，进而与采用识别出的有理函数计算的颤振风速进行对比，结果表明:颤振临界风速的试验值与计算值吻合较好，从而验证了本文所提识别算法的准确性；与现有的有理函数系数识别方法相比，本文提出的识别方法兼顾了效率和精度，可广泛用于实际桥梁断面自激气动力有理函数系数的识别中.      

基于集成式神经网络的扁平箱梁颤振导数预测

扁平箱梁因具有较优的颤振性能,已被应用于绝大多数大跨径桥梁. 为便于桥梁设计者在大跨度桥梁初步设计阶段快速评估扁平箱梁的颤振性能,提出了一种基于集成学习的深度神经网络模型,用于快速预测扁平箱梁颤振导数. 首先采用强迫振动风洞试验获取了15种典型扁平箱梁的颤振导数,结合自由振动风洞试验和二维颤振计算验证了颤振导数的准确性;基于风洞试验数据,构建了大小为525的颤振导数数据集,以此数据集为基础,对所提出的集成式深度神经网络开展了模型训练和性能测试. 计算结果表明:所提出的集成式深度神经网络模型仅依靠扁平箱梁的气动外形特征即可准确且快速地预测不同折算风速下的8个颤振导数,且仅利用本文60%的数据集进行训练即可获取较高精度的预测结果;对比传统的多项式回归模型和单一人工神经网络模型,本文所提出的集成式深度神经网络模型预测精度更高,可直接应用到桥梁初步设计阶段的气动选型和颤振计算中.      

桥梁风振试验颤振导数识别的Ibrahim时域优化研究

基于R.H.Scanlan提出的自由振动法求解桥梁颤振导数实验量很大,且在提取交叉导数的过程中,一方面要求模型的竖向运动和扭转运动在所有的风速下都具有相同的频率比和阻尼比是很难达到的,另一方面非耦合导数的识别误差将带到耦合导数中.文中基于Ibrahim时域的改进方法,应用变尺度优化算法进行提取桥梁断面的全部颤振导数,研究结果表明应用此方法来解决非线性参数辨识问题比最小二乘法好.     

环境激励下钢筋混凝土拱桥模态参数识别

为正确选择模态参数识别方法,对某钢筋混凝土拱桥进行了环境振动试验,采用频域、时域和时频分析方法——峰值拾取法(PP)、随机子空间识别(SSI)以及基于经验模态分解(EMD)和随机减量技术(RDT)的方法——识别其模态参数;比较了3种模态参数识别方法的特点和识别结果,并与有限元法计算结果进行了比较.研究结果表明:峰值拾取法的识别速度快,识别的频率较可靠,但识别过程需要较多人工干预;随机子空间识别的理论体系完备,适合程序实现,识别过程能较好地抵消测试过程中噪声等的影响;由于模态混叠的影响,EMD-RDT识别结果具有一定随机性.     

基于ICEEMDAN的连续梁桥车致振动信号的HHT分析

改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN）是传统经验模式分解（empirical mode decomposition,EMD）方法的发展,在桥梁结构损伤识别领域具有较好的应用前景. 首先,以数值模拟信号为对象,采用ICEEMDAN方法进行桥梁车致动信号的数据分解和Hilbert谱分析,提取损伤引起的频谱特征变化和建立损伤识别方法;然后,利用该方法对实测振动信号的振型分量进行识别;最后,以实测信号的一阶振型分量为对象,对其Hilbert瞬时频率谱的特征进行了分析和讨论. 研究结果表明:模拟信号中的振型振动分量数比实测信号中多,其中模拟信号中不显著的高阶竖弯振动分量在实测信号中没有发现; 一阶振型振动分量的瞬时频率可作为桥梁损伤识别的特征参数,用于进行损伤有无、损伤定位甚至损伤定量的判断; 损伤识别效果受测点位置影响很小; 该方法不依赖有限元模型即可完成桥梁损伤有无的识别和损伤定位,且数据采集简单,具有实际工程中应用可行性.      

基于面元法及模型试验的船舶螺旋桨噪声预报方法

对某船螺旋桨噪声进行了预报.高频噪声预报采用模型试验方法进行.在国家重点试验室大型循环水槽中完成了桨模高频噪声的测量,测试结果经量纲一的量方法换算至实船.采用面元法计算非定常力,通过力与声级的关系换算出低频离散谱噪声.求解出螺旋桨随机连续性力.然后换算出低频连续谱噪声.从预报结果总结出螺旋桨噪声随频率的变化规律以及速度对噪声的影响.     

既有多梁式桥梁的损伤识别

讨论了利用量测的柔度矩阵定位损伤的方法。分别选用模态柔度和模态柔度曲率两种方法对多梁式T型梁桥的损伤识别进行研究;并定性分析了测试噪声对损伤识别结果的影响。为反映实际多梁式桥梁的损伤识别情况,采用符合实际多梁式桥梁结构构形的计算模型模拟结构损伤。通过一个简支多梁式T梁桥的数值试验验证了所提方法的可行性。结果表明在量测模态与频率数不多的情况下,所讨论的方法可用于识别多梁式桥梁的损伤。     

Complex Mode Frequency Iteration Method for Flutter Analysis of 2-DOF Systems

For a vibration system with 2-DOF of bend and torsion, itscritical flutter wind speed can be calculated by using complex mode frequency iteration (CMFI) method based on MatLab 5.2, the results of which are in agree with those acquired by wind tunnel test. Not only critical flutter wind speed, but also vibration characteristic of a system under different wind speeds can be determined. CMFI method is suitable for both of separated-flow torsional flutter and classic coupling flutter analysis, which is presented by flutter analysis of an ideal thin plate and a bluff bridge deck. Furthermore, it is proved through the investigation of the relationship between flutter derivatives and its critical flutter wind speed that coupling aerodynamic derivatives are necessary for classic coupling flutter to occur.     

数字控制系统中的微分器

为了抑制微分器噪声输出和提高信噪比,文中列出了几种微分器的数值算法,并进而总结为一个计算公式。根据模拟电路经离散化得到的脉冲传递函数,既可作为带有低通滤波性能的微分器,又可作为微分状态估计器。本文所述的微分器无论在结构、计算速度等方面均优于一般状态空间方法设计的状态估计器。     

零相位数字滤波器在非平稳信号处理中的应用

研究零相位数字滤波器在进行非平稳信号滤波时的特点．选用一种典型带通零相位数字滤波器,以非平稳调幅信号作为滤波器输入,进行仿真分析．将零相位数字滤波器与小波包分解重构和经验模态分解方法的滤波能力进行了比较．探讨了零相位数字滤波器在处理非平稳调幅信号时存在的过渡过程,及对滤波结果幅值和频率的影响．论述了滤波误差与滤波器参数、输入信号特性和信噪比等因素的关系．提出了分段零相位滤波器方法,改善了滤波器性能．最后,以一个实测的振荡信号对上述分析进行了验证．为在非平稳信号处理中,正确使用零相位数字滤波器提供了参考．     

颤振临界风速计算值与试验值的一致性

为了准确把握扁平箱梁的颤振性能,采用节段模型风洞试验和颤振计算相结合的方法,研究了扁平箱梁断面在不同风攻角下颤振临界风速计算值与试验值的一致性.首先通过强迫振动风洞试验获得了某箱梁断面模型颤振导数;然后通过耦合颤振闭合解法获得了不同动力参数条件下的颤振临界风速;最后通过弹簧悬挂节段模型风洞试验测试获得了相同参数条件下的颤振临界风速.计算值和试验值对比结果表明:在0°攻角下扁平箱梁模型颤振临界风速的计算值与试验值保持一致,6种工况下两者差异分别为0.12%、0.50%、4.90%、4.10%、4.84%和1.43%;当风攻角为3°和5°时,颤振临界风速的计算值与试验值较难保持一致,最大差异值可到10.4%;通过对比颤振因子在计算和试验条件下的离散性,在排除非线性气动力和结构阻尼的影响后,推测造成此差异的原因是耦合颤振运动中相位角的变化引起了颤振导数的变化.      

基于Rao-Blackwellised粒子滤波的岩石声发射信号去噪

针对声发射数据采集过程易受随机噪声干扰,提出了Rao—Blackwellised粒子滤波的信号降噪方法。在地震波模型的基础上,建立了声发射信号的状态空间模型。由于两者在某些方面有相通性,从而把降噪问题转为在状态空间模型下的滤波问题。首先,通过对构造信号的仿真实验,验证Rao—Black—wellised粒子滤波能够用于信号滤波;其次,利用Rao—Blackwellised粒子滤波,对石灰岩声发射信号进行降噪处理,并取得较好的滤波效果,从而为处理声发射数据提供一条新途径。     

基于信号预处理和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号复杂和非平稳的特点,及故障信号常常淹没于各种噪声的情况,先利用消除趋势项和小波降噪对包含故障信息的信号进行预处理,再应用Hilbert变换对信号进行包络解调和频谱分析,提取滚动轴承故障特征频率,并判断其故障模式.对滚动轴承内圈、外圈和滚动体故障的诊断试验,证明了信号预处理和希尔伯特(Hilbert)变换相结合的方法对滚动轴承内圈和外圈局部损伤故障的诊断是有效的和可行的,但不能很好地检验出轴承滚动体的故障特征