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《中国铁道科学》2020,(5)
针对结构复杂的轴装式制动盘模态参数无法采用有限元法快速准确识别的问题,基于PolyMax模态参数识别原理,搭建制动盘模态试验系统;采用锤击法进行轴装式制动盘的模态试验,运用PolyMax法对采集的频响函数数据进行模态参数识别,提取制动盘前10阶模态、阻尼和振型参数,分析制动盘的模态特性和传感器附加质量对制动盘模态频率的影响。结果表明:传感器附加质量对制动盘结构模态频率无影响;制动盘振动模态形式主要有周向模态、径向模态和混合模态3种类型,在频率1 627 Hz附近存在频率几乎一致的重根模态,模态复杂性比较低,近似为实模态振型,满足循环对称结构的典型模态振型特征;PolyMax模态参数识别法能快速准确地识别轴装式制动盘的模态参数,可为制动盘动力学特性分析和结构优化设计提供基础。 相似文献
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大跨异型桥梁模态振型耦合严重,环境振动响应频率分布密集,直接利用随机减量技术(RDT)处理这类结构环境振动响应信号时,难以从随机减量信号中识别多模态的参数。由于解析模式分解(AMD)能有效将模态密集分布的振动信号分解为一系列单模态子信号,故结合解析模式分解和随机减量技术开展大跨异型桥梁模态参数识别研究。首先,对环境振动响应信号进行解析模式分解,获得一系列单模态子信号;然后,对每个子信号进行随机减量技术处理,提取随机减量信号,克服随机减量技术处理多模态信号的缺陷;最后,采用最小二乘法按照单自由度系统自由振动函数从随机减量信号中识别模态频率和阻尼比。通过三自由度振动系统仿真分析,研究该方法的可行性,分析随机减量技术参数对模态参数识别结果的影响。采用该方法识别了一座大跨曲线主梁人行拱桥的前4阶模态的频率和阻尼比,并与随机子空间法识别结果进行对比。结果结果表明:该方法可从多模态环境振动响应中有效识别结构的频率和阻尼比;阈值常数取1.5倍信号的均方根值、随机减量信号长度取10倍模态周期能更准确地识别固有频率和阻尼比。本文提出的方法能有效识别真实结构的模态参数,识别的前3阶竖弯模态阻尼比约0.45... 相似文献
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《铁道科学与工程学报》2017,(8)
提出一种基于连续跳车激振的大跨度桥梁阻尼识别的强迫振动法。该方法利用"共振"原理,让车辆以合适速度连续驶越障碍物使主梁经受与桥梁某阶频率相同的周期性脉冲荷载,使桥梁产生较大振幅的振动,从而增强测试信号的信噪比。给出基于连续跳车激振的结构阻尼比识别的基本理论,并以一大跨度悬索桥为例进行动力学仿真。复模态分析表明,当车辆固有频率是桥梁某阶受测模态频率的5倍以上时,车辆振动对受测模态阻尼比影响很小。采用连续跳车激励,当相邻障碍物的间隔△x与行车速度V和受测模态的固有周期T之间满足△x=VT,可以激振起桥梁大幅振动。当噪信比较小时,可以较准确地识别1阶反对称模态阻尼比;随着信噪比的降低,阻尼比识别结果精度有所降低。 相似文献
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结构频率特征是受电弓固有属性,分析受电弓结构固有频率特征对受电弓动态性能及可靠性具有重要意义。文章采用多点激励多点响应的方法对某型受电弓的正常工作状态进行模态测试与分析,得出受电弓正常工作状态下的固有频率、阻尼比及振型等模态参数。结果表明,在5.356、13.801、16.031、20.557 Hz等频率下,受电弓易发生共振,出现弓网分离现象,在设计时应尽量避开这些频率点。 相似文献
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《铁道学报》2015,(4)
结合车辆-轨道耦合动力学及有限元谱分析技术,提出考虑扣件胶垫刚度频变特性的地铁隧道环境振动频域求解法。在理论与实测结果对比验证的基础上,探讨扣件胶垫刚度频变对地铁隧道环境振动频域分布特征的影响规律。结果表明:建立的地铁隧道环境振动频域求解法及其参数选取方法基本合理,并且在频域范围内有较好的预测精度;在地铁隧道环境振动中心频率25Hz以下,胶垫刚度频变的影响低于0.3dB,可不予考虑,但是频变的胶垫刚度会显著影响中心频率25Hz以上的近场地面高频振动响应,不仅影响其频域幅值大小,还将改变其频域分布;随着地铁轨道不平顺的持续恶化,如不考虑胶垫刚度的频变特性,仅提高胶垫刚度易导致地铁环境振动低频与高频预测结果出现顾此失彼的现象。 相似文献
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梯形轨道系统动力特性及减振效果试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用锤击法,对梯形轨道系统(简称梯轨)进行动力特性试验。利用变时基传递函数细化分析方法,解决力信号时域波形精度与加速度信号频率分辨率之间的矛盾,提高低频脉冲频响分析精度。根据锤头材料的锤击特性和试验研究的频率范围,分别选择尼龙和钢制锤头进行梯轨模态和减振特性试验研究。结果表明:梯轨的低阶模态分布比较密集,基频为48.6Hz,前3阶模态的阻尼比较高,1阶阻尼比最大,达到6.64%;梯轨的工作频率约为50Hz,在梯轨工作频率之上1/3倍频程中心频率处,传递损失不随锤击力的大小而变化,梯轨的振动衰减系数为常数;梯轨具有较高的减振作用,在0~1000Hz频段传递损失在45dB左右。 相似文献
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由于人工神经网络具有强大的模式识别能力,近年来被广泛用于结构的损伤识别.神经网络输入参数的选择直接影响损伤识别的效果,利用结构振动模态分析理论,验证了结构损伤前后的模态柔度差和模态振型差均有对基准有限元建模误差不敏感的特性,建立了以上述两种指标作为神经网络输入参数进行结构损伤程度识别的方法,从而避免因基准有限元模型误差对神经网络训练数据的影响,提高识别准确性.32 m简支箱梁的数值模拟结果表明,训练好的神经网络可以准确地识别出结构损伤程度,并且讨论了测量误差对识别结果的影响. 相似文献
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西宁北川河钢管混凝土拱桥的理论和实验模态分析 总被引:21,自引:0,他引:21
对西宁北川河钢管混凝土拱桥进行了理论与实验模态分析,该桥为中承式钢管混凝土系杆拱桥,净跨90m,桥面净宽2l.6m。本文首先介绍了现场环境脉动实验概况,利用频域中的单模态识别法(SDOFI)、峰值法(PP)和时域中的随机子空间识别法(SSI)分别进行桥梁动力参数识别;利用ANSYS建立了全桥三维有限元模型,并进行了参数修正,理论和实验模态分析结果具有相当好的吻合程度。参数分析表明:不同规范的动力特性计算结果是有一定差别的。此类测试和分析可以提供结构健康监测的基准模型,服务于结构状态评估和修复。 相似文献
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以动车某齿轮箱箱体为研究对象,通过有限元计算和锤击法试验分别得到了该齿轮箱箱体的模态频率及振型。为了验证有限元计算结果的准确性,根据振型相关性理论,对2种模态结果进行了相关性分析,验证了齿轮箱箱体仿真模型的有效性和计算结果的准确性,为减少样机试验奠定了基础。 相似文献
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程畅 《城市轨道交通研究》2018,(3):11-14,18
运用子空间辨识数值算法直接辨识出轨道交通车辆动力学系统的状态方程,对系统矩阵进行特征值分解后获得模态频率和阻尼比,运用稳态图来确定系统的物理极点,最后获得所识别系统的模态参数。利用此法,对轨道交通车辆垂向仿真模型进行了模态参数辨识研究。研究结果表明:如以轨道不平顺作为车辆输入、以车体和构架的位移响应作为系统输出进行辨识,则即使在噪声信号较大时,仍能获得良好的识别效果;运用仿真模型的加速度输出信号进行辨识时,车辆模态参数的识别精度受噪声影响很大;当噪声信号为原信号的5%时,以构架加速度作为输入、车体振动响应作为输出,仍能有效地识别车体的模态参数。 相似文献
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基于模态参数的工程结构损伤识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了结构故障诊断的技术手段以及应用振动诊断进行结构损伤识别的研究现状。应用有限元程序进行模态分析和频响分析,得到在不同损伤度的条件下轮对局部模态频率和振幅幅值的变化趋势。提出基于频率移动和模态振型变化来判断结构损伤。 相似文献
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为了深入研究大跨度公轨两用悬索桥的动力特性,以贵州省在建的马岭河三号特大桥为研究对象,基于Midas/Civil建立全桥三维离散单元有限元模型,采用子空间迭代法进行模态分析,得到该桥的自振频率和振型,并采用控制变量法,分析主塔刚度、主缆刚度、加劲梁刚度、吊杆刚度、恒载集度、中央扣和横向抗风支座等六类结构关键参数对其动力特性的影响。研究结果表明:该桥基频为0.172 Hz,对应振型为主梁1阶正对称侧弯,该桥自振频率较同等跨径的普通公路悬索桥高,结构整体刚度较大;增大主塔刚度,主塔侧向振动频率提高;增大主缆刚度,主梁1阶竖向振动和扭转频率提高;增大吊杆刚度,纵飘频率有一定程度提高;增大加劲梁刚度,主梁侧弯和主梁扭转振型频率的提高显著,有助于提高结构的横向刚度和改善结构的颤振性能;而增大恒载集度,以主梁振动为主的侧弯、竖弯、扭转振型的自振频率均有不同程度的降低;中央扣和抗风支座能有效提高结构的整体刚度。 相似文献
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《中国铁道科学》2017,(6)
针对高速铁路多跨简支梁桥墩—梁间振动强耦合的特点,采用复合随机子空间模态分析方法和冲击振动试验法相结合的信号处理方法,对高寒地区高速铁路简支梁桥的下部结构在1个完整冻融循环周期内4次动力测试结果进行分析,并对桥梁下部结构的模态参数进行识别,分析冻融循环对桥梁下部结构模态参数的影响规律。结果表明:随着冻结深度的增加,桥墩各阶横向振动频率均会增大,且全桥横向交错振动频率的增大趋势最为显著,最大增幅达36.8%;墩身高度是影响桥梁下部结构模态频率的主要设计参数,墩高对全桥横向交错振动模态的影响大于全桥横向整体摆动模态,随着墩高的增加,全桥横向交错振动频率在3~9 Hz之间变化,全桥横向整体摆动频率在2~4Hz之间变化;冻融循环作用下地质条件对桥墩的模态频率几乎没有影响。 相似文献
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环境随机激励下高速客车的工作模态分析 总被引:6,自引:0,他引:6
根据线性系统在环境激励下各输出点响应之间的相关函数与脉冲响应函数具有相类似的数学表达式,得出了互相关函数理论可同多种经典时域模态分析方法(如:多参考点LSCE法)相结合进行环境激励下模态参数识别的方法。在试验台上以白噪声激励模拟环境激励,对新试制的300km/h高速铰接式试验客车进行了工作状态下的模态试验和分析,并与传统的模态识别法(FRF)进行了对比和分析。试验结果显示,二种方法对模态频率和阻尼比的识别误差分别不超过5.4%和9.9%。这表明,利用环境激励法进行系统工作状态下的模态参数识别是行之有效的,该法可推广应用于在实际线路上运行的各类车辆的模态试验和分析。 相似文献