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采用Bootstrap抽樣的靖遠(yuǎn)黃河大橋模態(tài)參數(shù)識別不確定性量化

發(fā)布時間:2022-01-20 13:08
  提出一種基于Bootstrap抽樣的模態(tài)參數(shù)識別不確定性量化方法,從整體和局部的角度評價模態(tài)參數(shù)識別結(jié)果的可靠性.首先,基于動力測試的加速度時程數(shù)據(jù),采用協(xié)方差驅(qū)動隨機(jī)子空間(SSI-COV)法識別不同測試組的模態(tài)參數(shù);引入Bootstrap抽樣方法,對多組模態(tài)參數(shù)識別結(jié)果進(jìn)行B次重復(fù)抽樣,得到Bootstrap樣本數(shù)據(jù),并通過其概率統(tǒng)計特征值衡量整體不確定性.然后,對單個測試組中不同時間段的識別結(jié)果進(jìn)行重復(fù)抽樣,分析并量化單個測試組的模態(tài)參數(shù)識別的不確定性.最后,以靖遠(yuǎn)黃河大橋試驗數(shù)據(jù)為例,對靖遠(yuǎn)黃河大橋豎向單個及多個測試組下的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行不確定性量化.結(jié)果表明:不同測試組識別的前3階固有頻率的均值分別為1.553 9,1.720 6,2.165 2,方差分別為0.076 1,0.042 9,0.096 5;單個測試組識別的前3階固有頻率的均值分別為1.526 5,1.788 0,2.306 0,方差分別為0.015 3,0.049 6,0.018 2;文中方法識別的固有頻率值總體較為穩(wěn)定. 

【文章來源】:華僑大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,41(04)北大核心

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

采用Bootstrap抽樣的靖遠(yuǎn)黃河大橋模態(tài)參數(shù)識別不確定性量化


豎向測點(diǎn)16穩(wěn)定圖(20 min)

靖遠(yuǎn),黃河,測點(diǎn),縱向


振動測試的測點(diǎn)布置,如圖2所示.靖遠(yuǎn)黃河大橋上、下游兩側(cè)共設(shè)置42個豎向測點(diǎn)(V1~V42),豎向測試采用垂直向加速度傳感器,分7組進(jìn)行量測,每組有6個可移動測點(diǎn);縱向和橫向的量測采用單側(cè)量測的方法,單側(cè)均布置20個測點(diǎn)(縱向測點(diǎn)L1~L20,橫向測點(diǎn)T1~T20),水平向加速度傳感器分別沿縱橋向和橫橋向布置,縱向測試和橫向測試均分為4組進(jìn)行量測,每組有5個可移動測點(diǎn).測點(diǎn)10為豎向、橫向和縱向三向量測時各組公用的參考點(diǎn).振動測試的采樣頻率為102.405 Hz,采樣時間為20 min.圖2 振動測試的測點(diǎn)布置(單位:m)

測點(diǎn),單位,靖遠(yuǎn),黃河


振動測試的測點(diǎn)布置(單位:m)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]環(huán)境激勵下橋梁結(jié)構(gòu)信號分解與模態(tài)參數(shù)識別[J]. 陳永高,鐘振宇.  振動.測試與診斷. 2018(06)
[2]快速特征系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)算法用于環(huán)境激勵下的結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別[J]. 蒲黔輝,洪彧,王高新,李曉斌.  振動與沖擊. 2018(06)
[3]橋梁結(jié)構(gòu)工作模態(tài)分析的不確定度量化[J]. 秦世強(qiáng),勾紅葉,賈宏宇,蒲黔輝.  振動與沖擊. 2015(08)
[4]環(huán)境激勵下基于快速貝葉斯FFT的實(shí)橋模態(tài)參數(shù)識別[J]. 韓建平,鄭沛娟.  工程力學(xué). 2014(04)
[5]模態(tài)參數(shù)不確定性分析的貝葉斯方法研究[J]. 易偉建,吳高烈,徐麗.  計算力學(xué)學(xué)報. 2006(06)
[6]橋梁健康監(jiān)測應(yīng)用與研究現(xiàn)狀(英文)[J]. 宗周紅,WANG T L,HUANG D Z,鄭振飛.  福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2002(02)

碩士論文
[1]基于環(huán)境振動模態(tài)參數(shù)識別隨機(jī)子空間方法與應(yīng)用[D]. 周晶.蘭州理工大學(xué) 2008
[2]基于隨機(jī)子空間法的梁橋模態(tài)參數(shù)識別[D]. 劉東霞.西南交通大學(xué) 2008



本文編號:3598881

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