基于改进EEMD算法的桥梁结构模态参数识别

对于桥梁结构而言,可以通过监测其模态参数值的变化情况来评判其健康状况。在对桥梁结构进行模态参数识别时,由于传感器采集的响应信号是在环境激励下监测的,所以信号中会含有部分的噪声,不仅会影响识别结果的精度,还会导致虚假模态的存在,所以实际运用中需要先对响应信号进行一定的预处理。现阶段被广泛运用的预处理方法是总体经验模态分解(EEMD)算法,虽然该算法是在EMD算法基础上改进得到的,但依然存在一定的缺陷。为了弥补这些缺陷,提出了一种新的分解算法,即互补自适应噪声的集合经验模态分解算法(EEMDCAN)。首先确定添加白噪声的幅值标准差和集成平均次数,接着引入了统计学中的聚类分析、相关性分析以及模糊综合评价算法来实现信号的自适应分解与降噪。最后利用所提算法对仿真信号进行分解与重构,并将所得结果与EEMD分解结果进行对比分析,以验证所提算法的可行性;同时为进一步验证所提算法能运用于实际桥梁结构中,以某大型斜拉桥为研究对象,利用改进算法对其加速度信号预处理,结果表明改进算法能够克服EEMD算法存在的模态混叠现象,能更好地对信号进行降噪与重构,且能保留响应信号中更多的有用信息,具有一定的实际运用价值。     

基于改进DATA-SSI和聚类分析的桥梁结构模态参数识别

桥梁结构的模态参数主要用于桥梁结构损伤识别及使用性能评估,在桥梁健康监测系统中具有十分重要的意义。目前较为常用的模态参数识别算法是随机子空间识别算法,主要包括协方差驱动的随机子空间识别算法和数据驱动的随机子空间识别算法。在利用随机子空间算法识别桥梁结构的模态参数时,首先需人为依据稳定图来进行系统阶次的确定,通过对稳定图定阶的不断研究,发现其依然存在模态失真和计算量大这两方面的缺陷,为此提出了新的定阶算法以实现系统阶次的自适应确定。其次需要人为参与稳定图中真实模态的辨识,这不仅降低参数识别效率,还导致筛选的结果带有一定主观性。为了避免人为参与定阶和真实模态的筛选,提高模态参数识别的效率,在现有随机子空间算法的基础上引入聚类分析算法,提出了一种改进的模态参数自动化识别算法,以实现系统阶次的自动化确定和稳定图中真实模态的自动化筛选。再通过一座试验桥验证了真实模态存在的规律。最后将改进算法运用于识别实际大型斜拉桥的结构参数。结果表明:改进算法能够实现实际桥梁结构的模态参数自动化识别,且识别结果具有可靠性。     

桥梁结构模态参数识别方法综述

随着传感技术、信号采集与处理等技术的发展,桥梁结构模态参数识别方法在桥梁结构健康监测领域已经得到普遍重视。然而,将这些方法应用于实际工程中遇到了很多困难。该文基于近20a来国内外振动信息的桥梁结构模态参数识别算法的研究和应用现状,重点回顾了桥梁结构模态参数识别算法,并对有待于进一步研究的问题进行了展望。     

桥梁结构运营模态参数识别方法对比

为比较不同桥梁运营模态分析理论和方法在实际桥梁长期运营中的识别效果和效率,以某大跨度斜拉桥健康监测系统1年的实测数据为依托,用探索性数据分析方法对桥梁实测数据进行评判,从实测数据中筛选符合识别方法基本假定的数据,分别运用频域和时域运营模态参数识别方法识别该桥主梁和斜拉索12个月的运营模态参数,并对识别结果进行对比分析。分析结果表明:不同构件可采用不同的识别方法,基于自适应总体平均经验模态分解的数据驱动随机子空间法对运营状态下斜拉桥主梁的密集模态参数识别效果最好;峰值拾取法能准确、快捷地识别运营状态下斜拉索的模态参数。     

强迫振动法结构模态参数识别

通过激励结构振动的方法,可以采集到结构的强迫振动时程。再对强迫振动时程采用随机减量法提取自由振动信号,并进行ITD识别,即可得到结构的模态参数。对随机减量技术与ITD识别技术的基本原理进行了介绍,并给出了一个实测信号的识别实例。     

基于稳定图解析的桥梁模态参数全自动识别

桥梁模态参数识别是桥梁智能监测的重要内容,传统桥梁模态参数识别方法需要人工干预,不适合连续监测,且在传感器较少时可能失效。为解决该问题,提出改进的稳定图解析方法,实现桥梁模态参数全自动识别。首先,提出模态相似指标(Modal Similarity Criterion, MSC)度量模态相似性,解决传统模态置信度指标在传感器较少时可能失效的问题;然后,提出新的稳定图自动清洗方法,剔除稳定图中的大量虚假模态,同时提出改进的层次聚类算法自动解析清洗的稳定图,实现模态参数自动识别;最后,将提出的方法应用于一座斜拉桥和一座具有密集模态的连续梁桥Benchmark,并在极端传感器布置工况下验证所提方法辨别密集模态的可行性。结果表明：即使在发生振型空间混叠时,提出的MSC指标仍能有效辨别不同模态;提出的稳定图自动清洗和自动解析方法不需要任何人工设定的阈值,能够自动剔除虚假模态并得到准确的模态识别结果,同时能够准确识别发生振型空间混叠的密集模态。提出的自动识别方法不受结构刚度和加速度传感器布置位置和数量的限制,能够统一地应用于具有不同刚度和不同传感器布置工况的跨海桥梁集群监测。     

基于ANSYS的桥梁全模态颤振频域分析方法

提出了一种在ANSYS中直接分析大跨桥梁三维全模态颤振的有限元模型和频域方法。该有限元模型采用ANSYS的自定义单元Matrix27来模拟桥面受到的自激气动力，而将单元Matrix27的刚度或阻尼矩阵描述成风速和振动频率的函数。通过阻尼特征值分析，确定风一桥耦合系统的各复特征值，其中复特征值的实部为阻尼而其虚部则为振动频率；并给出了求解系统各阶复模态特性随风速变化的迭代算法。最后以一简支梁桥和一悬索桥算例验证了颤振分析模型和方法的正确性和可靠性。该方法能使桥梁设计人员和研究人员可以直接利用ANSYS来分析大跨桥梁的耦合颤振。     

环境激励下桥梁结构模态识别与损伤检测的新方法

已有的环境激励下模态参数识别的方法对模态频率的识别精度相对较高,而对位移模态的识别则误差较大。本文提出一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁的模态频率进行多次测量,用各次测得的频率值确定位移模态的新方法,使得位移模态识别的精度接近频率识别的精度,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并给出利用以曲率形式表示的单元模态应变能对结构进行损伤标定的基本方法。最后,通过数值模拟对该方法的有效性进行说明。     

传感器优化布置在桥梁结构模态参数测试中的应用

介绍了一种桥梁结构模态参数测试中传感器优化布置的局部次优方法,也就是逐步消减法,该法基于识别误差最小原则,力求使得感兴趣的模态向量尽可能的线性无关。首先根据矩阵理论,通过QR分解使得矩阵列向量组具有较大范数,然后以MAC矩阵的最大非对角元为目标函数,根据传感器的可选位置对MAC矩阵的贡献大小,从剩余传感器的可选位置中去掉对目标函数贡献最小的可选位置,直到传感器数目达到最理想的数目。这种方法简单而且计算效率高,最后通过一个工程实例,验证了该法的可行性和有效性,具有广阔的工程应用前景。     

基于频域分解法正交模态分离的阻尼比识别研究

频域分解法是一种频域模态参数识别方法，因其操作简单、抗噪声能力强而被广泛使用。虽然频域分解法对于振型和固有频率有着较高的识别精度，但是对于阻尼比的识别精度不够高，其原因是在多自由度结构下，求解阻尼比需要将固有频率窄带范围内的最大奇异值数据傅里叶逆变换到时域，并通过对数衰减法求解阻尼比，而窄带范围的数据很可能会受到其他阶模态的干扰，进而影响阻尼比的识别。因此提出了正交模态分离频域分解法识别结构的阻尼比。首先，通过结构响应计算出结构的输出功率谱矩阵，并使用频域分解法识别结构各阶固有频率和振型；然后，将识别出的固有频率和振型代入计算公式，使用振型正交等方法将各阶模态分离，并计算出各阶模态的增强输出功率谱函数，通过增强功率谱在频域计算出结构各阶的阻尼比；最后，在数值算例中对比了频域分解法以及正交模态分离频域分解法的阻尼比识别结果，并将理论应用于实桥的测试中，计算出该桥梁的前4阶阻尼比。结果表明：该方法可以将多阶输出功率谱矩阵分离成多个单阶的增强输出功率谱函数，并且通过分析增强输出功率谱函数的曲线直接在频域计算出结构的阻尼比，避免了在阻尼比识别中不同模态的相互干扰以及频时域转化带来的影响，提高了...     

数据驱动随机子空间算法的桥梁运营模态分析

以某自锚式悬索桥模型试验为研究背景,采用数据驱动随机子空间识别算法和改进稳定图方法对桥梁结构运营模态分析进行研究.为解决数据驱动随机子空间识别中的系统定阶和虚假模态问题,采用奇异熵增量进行系统定阶,并对稳定图进行改进,实现了虚假模态的识别与剔除,最终达到了精确识别桥梁结构模态参数的目的.采用模型试验在不同数据采集方案下的测试数据,识别该模型桥相应测试条件下的模态参数,将识别结果分别与ANSYS理论计算值、DASY-Lab模态参数识别结果进行比较,验证了所提方法及自编程序的正确性,该方法可应用于桥梁结构的运营模态分析中.     

冲击荷载进行桥梁模态试验的研究

桥梁模态中多通过天然脉动作为激励力,但是很多情况下由于脉动信号的不可控制性而导致试验结果较差,而将力锤的脉冲激励应用到实际桥梁测试中可得到理想的试验结果。分析了不同试验方法在桥梁中使用的特点,对不同激励方法得到的试验效果进行比较,指出在不同情况下使用不同试验方法的效果和限制。介绍了力锤具有能量集中的优点,且其频率范围符合桥梁的特性。最后通过实例介绍力锤激励的方法,并通过试验得到较好的桥梁竖向动力特性。     

一种基于高精度模态测试的桥梁构件刚度识别方法

提出了一种利用高精度低阶测试模态对桥梁构件抗弯刚度通过导入最佳参数进行平差的最小二乘解识别方法。通过对一座3跨变截面连续箱梁实桥梁体抗弯刚度结合桥梁现场检测工作及数值模拟计算识别结果表明,此方法对于多种测试误差表现相当稳定,可较好地满足工程精度要求。     

Levenberg-Marquardt法与Gauss-Newton法相结合在桥梁结构静力参数识别中的应用

目前用于服役桥梁结构静力参数识别的算法主要有Gauss-Newton(G-N)法和Levenberg-Marquardt(L-M)法,但是两种方法各有缺点,G-N法不能有效地处理奇异和非正定矩阵以及对初始点要求苛刻,L-M法虽然能克服G-N法迭代矩阵奇异的缺点,但由于阻尼因子的存在使得识别结果精度较为粗糙。结合二者的优缺点提出:先采用L-M法进行初步识别,再由L-M法初步识别结果作为G-N法的初始值进行再识别的方法,通过MATLAB自编程序实现对实际结构参数的优化求解,从而提高参数识别精度。文中最后以一连续粱的数值模拟试验验证了该法的有效性,比较结果表明,本文方法的识别精度要达到L-M法的2倍之多,能大大地提高识别结果的精度,从而保证了识别参数的可靠性,为服役桥梁结构的进一步状态评估提供了结构模型可靠的量化信息。     

斜拉桥施工控制中的参数识别

大跨径斜拉桥施工控制中 ,影响参数的识别是判别实际值与理论值误差的有效途径 ,是通过调整参数使结构受力均衡的关键。在各施工梁段中 ,根据状态变量的实测值与相应理论值的判别 ,利用最小二乘法和引入加权矩阵 ,对影响参数进行误差识别 ,据此可作为对未施工梁段的相应参数进行误差预测和调整分析的依据。以广州鹤洞大桥为工程算例 ,说明了该方法的运用     

基于模态综合理论的斜拉桥时域抖振分析方法

基于大跨度斜拉桥风致抖振时域分析的复杂性,为提高时域分析效率,引入模态综合理论,提出一种斜拉桥抖振时域分析方法,并通过算例自编程序验证其正确性与可行性。考虑自然风的相关特性,采用谱解法将三维随机风场简化,横桥向和顺桥向风速谱采用沿高度变化的Simiu谱,竖向风速谱采用Lumley—Panofsky谱,编制程序实现大跨度斜拉桥随机风场的数值模拟,得到施加于结构上的风荷载时程。研究表明,大型结构的动力响应主要受若干低阶振型控制,因此在斜拉桥时域分析过程中引入模态综合理论,实现了抖振力和自激力的时域化过程,并且全面地考虑了气动阻尼、气动刚度和气动耦合作用的影响,有效地解决了考虑自激力的时域化过程复杂、计算代价过大的问题;最后通过编制程序对一座大跨度斜拉桥进行不同风速下的抖振时域分析,验证了其实用性。     

部分地锚斜拉桥结构参数分析

部分地锚斜拉桥既保留了传统斜拉桥的特点,又添加了新的元素,减小了塔根部主梁的拉(应)力,是大跨径斜拉桥发展的思路之一。该文设计了一座全长1788 m的部分地锚斜拉桥方案,通过有限元计算的方法,对该结构进行了参数分析,主要研究了地锚段长度、主梁刚度和桥塔刚度三方面参数的改变对结构静力性能的影响。在得到了恒、活载作用下,不同参数的结构受力响应,归纳分析后和其他文献进行了验证,得出了具有普遍意义的结论。     

崖门大桥施工过程的参数识别与调整措施

参数识别与施工调整是斜拉桥施工监控中的关键步骤，介绍了崖门大桥主梁节段重量识别方法以及主梁施工控制原则、主梁标高与施工索力的调整措施、多索力调整方案的制定等。所介绍的方法简单实用，调整措施得力，操作性强，为大桥的成功修建打下了基础。