基于强震观测的拱坝模态参数识别的对比研究

大坝的强震观测是传感器测量的结构在地震激励下实际的振动反应。基于强震观测进行混凝土拱坝模态参数识别,可为结构的抗震分析、健康诊断和震损评估等提供基础。本文基于Pacoima拱坝的3次地震观测数据,分别采用"输入-输出"型和"仅考虑输出"型两类方法对大坝的模态参数进行了识别,并对不同地震记录下,不同方法的识别结果进行对比。同时,结合国内外不同学者通过数值计算、大坝原型动力试验和运行模态分析等方式得到的Pacoima拱坝模态参数识别的结果,分析了基于强震观测的模态识别结果与上述方式获得的模态参数的差异,并分析了差异产生的原因。相关的研究成果,可为后续的研究提供参考。

基于多参考点稳定图的斜拉桥模态参数识别

针对激励未知情况下,运行模态分析容易遗漏真实模态和产生虚假模态的问题,提出了基于特征系统实现算法的多参考点稳定图算法.该算法通过设置不同的参考点,利用自然激励技术结合特征系统实现算法识别模态参数,以阻尼比、基于输出矩阵的一致模态指标和模态置信度作为判别指标,确定可信度最高的模态参数.运用该算法和增强频域分解法对大跨度斜拉桥———崖门大桥的实测数据进行识别分析.结果表明,文中算法能准确地识别出低阶模态参数,能为有限元模型修正提供良好的基础.

渡槽排架结构环境激励模态试验

为获得渡槽排架结构动力特性,开展渡槽排架单向单输入多输出(SIMO)法、双向多输入多输出(MIMO)法环境激励模态试验,选用增强频域分解法识别纵向、横向、双向模态参数。结果表明,SIMO法纵向模态绝大多数谱峰明显、识别效果较好,纵向模态比横向模态丰富;MIMO法纵向或以纵向为主的谱峰大多数明显,横向或以横向为主、双向模态除双向第2阶(即横向第1阶)谱峰明显外,其他较小,甚至未能识别;排架柱以弯曲振动为主,纵向低阶、高阶模态横梁分别以平动或转动刚体振动、弯曲振动为主,横向模态横梁为平动或不动刚体振动;两种方法识别出的模态频率误差较小,SIMO法结果更为可靠,尤其是低阶模态。从低阶识别精度、试验工作量及操作便捷性而言,排架结构环境激励模态试验选择单向SIMO法优于双向MIMO法。

渡槽整体结构环境激励模态试验

为获得渡槽整体结构动力特性,开展单向SIMO法、双向MIMO法环境激励模态试验,选用增强频域分解法识别纵向、横向、竖向、横竖双向模态参数。结果表明:2种方法识别出的模态大多数谱峰明显、识别效果较好;纵向模态以排架结构振动为主,槽身整体平动或转动或不动;前4阶横向模态以排架结构振动为主,槽身整体平动或转动或横摇,第5阶模态后,绝大多数以槽身振动为主,排架几乎不动或振动幅度很小;竖向模态以槽身振动为主;横竖双向MIMO法识别出的模态同时包含横向、竖向模态分量;2种方法识别出的模态频率误差较小;从模态识别准确性、信息全面性而言,渡槽整体结构环境激励模态试验选择双向MIMO法优于单向SIMO法。

模态分析技术在胶印机结构振动中的实验研究

以含有一个递纸辊的单张纸胶印机递纸单元为研究对象,对此类传动系统的模态参数识别方法进行了研究。运用运行模态分析方法对单张纸胶印机递纸试验台的模态参数进行识别,得到在白噪声激励下参与单张纸胶印机递纸支架结构振动的模态阶次及振型,利用锤击实验模态方法验证其可行性。实验结果表明:采用基于EFDD的运行模态分析方法对单张纸胶印机递纸试验台进行模态参数识别是可行的。

基于增强频域分解法的装配式混凝土框架-剪力墙结构动力响应分析

为研究装配式钢筋混凝土框架-剪力墙结构的动力响应,本文通过模态参数识别方法对该类结构(以广州某大学宿舍楼为例)时程曲线、振型、自振频率、阻尼比等参数的动力响应规律进行研究。而后,将实测结果与盈建科建模分析软件的理论计算值进行对比。根据结构基本频率及振幅分布变化的对比结果,可对结构的动态性能作出合理可靠的评价,为装配式钢筋混凝土框架-剪力墙结构进一步的检查、鉴定提供指导意见。

基于频域分解法正交模态分离的阻尼比识别研究

频域分解法是一种频域模态参数识别方法,因其操作简单、抗噪声能力强而被广泛使用。虽然频域分解法对于振型和固有频率有着较高的识别精度,但是对于阻尼比的识别精度不够高,其原因是在多自由度结构下,求解阻尼比需要将固有频率窄带范围内的最大奇异值数据傅里叶逆变换到时域,并通过对数衰减法求解阻尼比,而窄带范围的数据很可能会受到其他阶模态的干扰,进而影响阻尼比的识别。因此提出了正交模态分离频域分解法识别结构的阻尼比。首先,通过结构响应计算出结构的输出功率谱矩阵,并使用频域分解法识别结构各阶固有频率和振型;然后,将识别出的固有频率和振型代入计算公式,使用振型正交等方法将各阶模态分离,并计算出各阶模态的增强输出功率谱函数,通过增强功率谱在频域计算出结构各阶的阻尼比;最后,在数值算例中对比了频域分解法以及正交模态分离频域分解法的阻尼比识别结果,并将理论应用于实桥的测试中,计算出该桥梁的前4阶阻尼比。结果表明:该方法可以将多阶输出功率谱矩阵分离成多个单阶的增强输出功率谱函数,并且通过分析增强输出功率谱函数的曲线直接在频域计算出结构的阻尼比,避免了在阻尼比识别中不同模态的相互干扰以及频时域转化带来的影响,提高了阻尼比的识别精度。