为研究多重调谐质量阻尼器(Multiple Tuned Mass Damper,MTMD)抑制桥梁单阶涡振的性能,建立桥梁结构-MTMD系统竖弯涡振广义单自由度动力方程,以某大跨度悬索桥为背景进行MTMD减振控制效果和参数优化分析。采用数值方法求解动力方程,获...为研究多重调谐质量阻尼器(Multiple Tuned Mass Damper,MTMD)抑制桥梁单阶涡振的性能,建立桥梁结构-MTMD系统竖弯涡振广义单自由度动力方程,以某大跨度悬索桥为背景进行MTMD减振控制效果和参数优化分析。采用数值方法求解动力方程,获得系统在简谐涡激力下达到稳态谐振时结构的动力放大系数和MTMD对结构的附加模态阻尼比,并与单一频率调谐质量阻尼器(Single Tuned Mass Damper,STMD)的减振控制效果进行对比,然后以附加模态阻尼比为目标对MTMD进行参数优化。结果表明:MTMD比最优参数STMD拥有更宽的控制频带和更好的减振效果,经优化后的MTMD减振性能优于最优参数STMD。实际应用MTMD时,应选择较大广义质量、5~7种频率规格,并根据二者找到无量纲频率范围和各TMD阻尼比的惟一最优取值。展开更多
为有效识别桥梁健康监测数据的异常,减少误预警、漏预警现象,保障桥梁监测数据的质量和有效性,针对大跨度斜拉桥长期监测数据的缺失、离群和漂移3类异常数据,提出基于时间序列压缩分割的监测数据异常识别算法。该算法将原始监测数据时...为有效识别桥梁健康监测数据的异常,减少误预警、漏预警现象,保障桥梁监测数据的质量和有效性,针对大跨度斜拉桥长期监测数据的缺失、离群和漂移3类异常数据,提出基于时间序列压缩分割的监测数据异常识别算法。该算法将原始监测数据时间序列通过基于序列重要点(Series Importance Point, SIP)的时间序列线性分段(Piecewise Linear Represent, PLR)算法(PLR_SIP)得到数条时间子序列;然后采用欧氏距离进行时间子序列的相似性分析,并基于改进的局部离群因子(Local Outlier Factor, LOF)算法计算每条时间子序列的局部离群因子;最后将其与设定的阈值相比较,从而识别出监测数据的异常。为验证该算法的准确性与工程实用性,对某公路大跨度斜拉桥健康监测数据进行异常识别。结果表明:采用PLR_SIP算法对原始时间序列压缩分割得到的时间子序列能够准确地反映原序列的变化趋势和范围;改进的LOF算法突破了传统LOF算法仅能识别离群值这类无持续时间异常的局限性,能够排除噪声的干扰,实现对离群、缺失和漂移3种异常的识别。该算法无需定义训练集,直接以原始监测数据作为算法的输入,同时能够自适应调整阈值参数,具有良好的可扩展性、实时性、准确性和高效性,适用于处理实时、大量的桥梁健康监测数据。展开更多
文摘为研究多重调谐质量阻尼器(Multiple Tuned Mass Damper,MTMD)抑制桥梁单阶涡振的性能,建立桥梁结构-MTMD系统竖弯涡振广义单自由度动力方程,以某大跨度悬索桥为背景进行MTMD减振控制效果和参数优化分析。采用数值方法求解动力方程,获得系统在简谐涡激力下达到稳态谐振时结构的动力放大系数和MTMD对结构的附加模态阻尼比,并与单一频率调谐质量阻尼器(Single Tuned Mass Damper,STMD)的减振控制效果进行对比,然后以附加模态阻尼比为目标对MTMD进行参数优化。结果表明:MTMD比最优参数STMD拥有更宽的控制频带和更好的减振效果,经优化后的MTMD减振性能优于最优参数STMD。实际应用MTMD时,应选择较大广义质量、5~7种频率规格,并根据二者找到无量纲频率范围和各TMD阻尼比的惟一最优取值。
文摘为有效识别桥梁健康监测数据的异常,减少误预警、漏预警现象,保障桥梁监测数据的质量和有效性,针对大跨度斜拉桥长期监测数据的缺失、离群和漂移3类异常数据,提出基于时间序列压缩分割的监测数据异常识别算法。该算法将原始监测数据时间序列通过基于序列重要点(Series Importance Point, SIP)的时间序列线性分段(Piecewise Linear Represent, PLR)算法(PLR_SIP)得到数条时间子序列;然后采用欧氏距离进行时间子序列的相似性分析,并基于改进的局部离群因子(Local Outlier Factor, LOF)算法计算每条时间子序列的局部离群因子;最后将其与设定的阈值相比较,从而识别出监测数据的异常。为验证该算法的准确性与工程实用性,对某公路大跨度斜拉桥健康监测数据进行异常识别。结果表明:采用PLR_SIP算法对原始时间序列压缩分割得到的时间子序列能够准确地反映原序列的变化趋势和范围;改进的LOF算法突破了传统LOF算法仅能识别离群值这类无持续时间异常的局限性,能够排除噪声的干扰,实现对离群、缺失和漂移3种异常的识别。该算法无需定义训练集,直接以原始监测数据作为算法的输入,同时能够自适应调整阈值参数,具有良好的可扩展性、实时性、准确性和高效性,适用于处理实时、大量的桥梁健康监测数据。