本文關(guān)鍵詞：基于環(huán)境激勵(lì)的橋梁振動(dòng)模態(tài)識(shí)別算法研究

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【摘要】：在橋梁建造和維護(hù)過程中,需要對(duì)橋梁的振動(dòng)模態(tài)進(jìn)行在線、實(shí)時(shí)的分析,急需一種不需要人工激勵(lì)進(jìn)行快速模態(tài)分析的算法。通過研究自然激勵(lì)技術(shù)NEx T(Natural Excitation Technique)與自回歸滑動(dòng)平均模型ARMA(Auto-Regressive and Moving Average Model),在常規(guī)的自然環(huán)境模態(tài)分析算法的基礎(chǔ)上構(gòu)造出一種快速求解NEx T-ARMA模型的算法進(jìn)行橋梁模態(tài)識(shí)別。相比于傳統(tǒng)的環(huán)境激勵(lì)模態(tài)參數(shù)計(jì)算方法,該算法不但降低了傳統(tǒng)算法的復(fù)雜度,而且采用了反饋的方式提高了計(jì)算精度。采用ANSYS建立有限元模型并搭建簡(jiǎn)易實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)分別對(duì)該算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果表明,該算法能夠有效地在自然激勵(lì)下提取出橋梁結(jié)構(gòu)的各階模態(tài),其中對(duì)前三階固有頻率的識(shí)別相對(duì)誤差降到1%左右。
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 橋梁結(jié)構(gòu) 模態(tài)分析 自然環(huán)境激勵(lì)法 自回歸滑動(dòng)平均模型
【基金】：國(guó)家“863”計(jì)劃(2014BAF08B01) 教育部新世紀(jì)人才資助項(xiàng)目 北京市支持中央高校共建項(xiàng)目(青年英才計(jì)劃)
【分類號(hào)】：U441.3
【正文快照】： 現(xiàn)代橋梁的振動(dòng)模態(tài)分析及參數(shù)識(shí)別技術(shù)是分析和解決各種復(fù)雜的橋梁結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)問題的重要手段之一,是理論分析、計(jì)算與實(shí)驗(yàn)研究密切結(jié)合的新技術(shù)。它在橋梁結(jié)構(gòu)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立和修改,橋梁實(shí)際振動(dòng)響應(yīng)的分析和預(yù)測(cè),橋梁結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)、振動(dòng)噪聲控制、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 朱宏平;余t，

本文編號(hào)：1040072