為實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的自動(dòng)識(shí)別,基于隨機(jī)子空間法（SSI）生成的穩(wěn)定圖,綜合采用主成分分析（PCA）、k均值聚類法和層次聚類法,提出了一種橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法.首先,基于模態(tài)驗(yàn)證準(zhǔn)則（MVC）向量的PCA分析結(jié)果,借助k均值聚類法初步剔除穩(wěn)定圖中的虛假模態(tài).然后,分析層次樹(shù)截?cái)啻財(cái)?shù)和有效模態(tài)數(shù)量的關(guān)系,得到最優(yōu)截?cái)啻財(cái)?shù)的確定準(zhǔn)則.最后,建立了橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別方法,并采用縮尺模型試驗(yàn)和實(shí)測(cè)橋梁響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證.結(jié)果表明,所提方法能夠有效剔除穩(wěn)定圖中的虛假模態(tài),自動(dòng)確定有效模態(tài)數(shù)量,提升了SSI生成的穩(wěn)定圖處理過(guò)程中的自動(dòng)化程度,實(shí)現(xiàn)了基于環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)的橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動(dòng)識(shí)別. 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,50(05)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

框架模型照片

初始穩(wěn)定圖

根據(jù)表1中的MVC值初步剔除穩(wěn)定圖中的虛假模態(tài),由于阻尼比的離散性較大,將d(ξi, ξj)的閾值取值適當(dāng)放大.各MVC的閾值取值分別為d(fi, fj)=0.03,d(ξi, ξj)=0.1,MAC(φi, φj)=0.95,MPC(φi)=0.2,MPD(φi)=0.8.初步剔除虛假模態(tài)后的穩(wěn)定圖見(jiàn)圖3.穩(wěn)定圖中部分虛假模態(tài)對(duì)應(yīng)的極點(diǎn)已被剔除.采用k均值聚類法進(jìn)一步剔除穩(wěn)定圖中的虛假模態(tài),將d(fi, fj)、d(ξi, ξj)、1-MAC(φi, φj)、1-MPC(φi)和MPD(φi)組成一個(gè)特征向量,對(duì)組成的特征向量進(jìn)行PCA分析,提取PC1.采用k均值聚類法將圖3中的極點(diǎn)分為2組,質(zhì)心坐標(biāo)較大的簇為虛假模態(tài),刪除質(zhì)心坐標(biāo)較大的簇,結(jié)果見(jiàn)圖4.穩(wěn)定圖中僅殘存少量虛假模態(tài).

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3275084