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基于DIC技术和贝叶斯FFT方法结合的结构位移监测和模态参数识别
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作者 高权 吴玖荣 傅继阳 《广州大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期91-99,共9页
文章基于计算机视觉技术拍摄的一系列结构振动图像,运用数字图像相关(DIC)技术获取监测节点的亚像素振动位移数据,在此基础上,采用快速贝叶斯FFT方法对被测试结构的动力模态参数进行辨识。为了验证计算机视觉结构振动测试和快速贝叶斯FF... 文章基于计算机视觉技术拍摄的一系列结构振动图像,运用数字图像相关(DIC)技术获取监测节点的亚像素振动位移数据,在此基础上,采用快速贝叶斯FFT方法对被测试结构的动力模态参数进行辨识。为了验证计算机视觉结构振动测试和快速贝叶斯FFT方法相结合在结构模态参数识别中的有效性和准确性,以某实验室5.6 m跨钢桁架模型的振动视频为算例,针对结构有无构件损伤等6种不同工况条件下的振动视频数据,进行振动位移的提取,进而分析桁架不同位置处监测节点识别位移与实际位移之间产生的误差大小及其原因,并借助快速贝叶斯FFT方法,对从不同部位采集的振动视频数据进行结构动力模态参数识别结果的精确度和不确定性对比分析。实验结果表明,文章将DIC位移测量技术和贝叶斯FFT方法相结合,能够有效实现对结构动力模态参数的精准识别。 展开更多
关键词 振动测量 数字图像相关 快速贝叶斯fft 桁架结构
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环境激励下基于快速贝叶斯FFT的实桥模态参数识别 被引量:20
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作者 韩建平 郑沛娟 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期119-125,共7页
近年来,贝叶斯理论逐步应用于工程结构的模态参数识别、有限元模型修正及状态评估等方面。基于快速贝叶斯FFT的模态参数识别方法是针对某一共振频率带的单个模态,通过一个四维的数值优化问题得到模态参数的最佳估计,并通过对数似然函数... 近年来,贝叶斯理论逐步应用于工程结构的模态参数识别、有限元模型修正及状态评估等方面。基于快速贝叶斯FFT的模态参数识别方法是针对某一共振频率带的单个模态,通过一个四维的数值优化问题得到模态参数的最佳估计,并通过对数似然函数关于模态参数的二阶导数求得Hessian矩阵,使得基于贝叶斯的参数识别方法可以快速高效地进行。为了评估该方法在实际桥梁结构模态参数识别应用中的可行性及优越性,运用快速贝叶斯FFT方法对环境激励下一刚构-连续组合梁桥的竖向加速度响应进行了分析处理,识别了其模态参数的最佳估计,并根据模态参数的变异系数评估了其后验的不确定性。识别结果与随机子空间识别结果的对比表明,两种方法识别的频率和振型基本吻合,阻尼识别结果的差异仍然较大。 展开更多
关键词 模态参数识别 后验的不确定性 快速贝叶斯fft 随机子空间识别 刚构-连续组合梁桥
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拉索模态参数全过程自动化识别方法 被引量:1
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作者 安永辉 薛志林 +1 位作者 廖子涵 李宾宾 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期82-91,共10页
模态参数广泛应用于拉索索力识别与状态评估,其自动化识别是拉索实时健康监测的关键技术之一。贝叶斯FFT算法和深度神经网络可实现拉索模态参数识别的自动化和不确定性分析,其中,贝叶斯FFT算法可快速识别拉索模态参数且定量其不确定性,... 模态参数广泛应用于拉索索力识别与状态评估,其自动化识别是拉索实时健康监测的关键技术之一。贝叶斯FFT算法和深度神经网络可实现拉索模态参数识别的自动化和不确定性分析,其中,贝叶斯FFT算法可快速识别拉索模态参数且定量其不确定性,但需人工输入结构自振频带信息。为此,基于Retinanet模型和一维卷积神经网络,设计提出一种轻量化频带选择网络,使之能自动检测拉索的振动频带,进而提出一种拉索模态参数全过程自动化识别方法。提出的频带选择网络模拟人工频带选择过程,融合多频率分辨率下功率谱曲线估计信息,通过检测功率谱曲线峰值确定拉索振动频带。为验证所提算法的有效性,利用沪苏通长江大桥拉索施工阶段实测加速度数据构建训练集和测试集,完成拉索模态参数的连续自动识别。试验证明,频带自动选择网络准确性超过95%,单样本平均推理时间达到毫秒级,与贝叶斯FFT相结合可实现拉索模态参数的自动化实时识别。另外,通过拉索频率的连续识别成功检测到拉索张拉事件,验证了基于频率对拉索损伤识别的潜在可能性。 展开更多
关键词 拉索 模态识别 贝叶斯fft 深度神经网络
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浅谈气动阻尼识别方法
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作者 饶明航 谷任奇 李红义 《四川建筑》 2018年第5期157-160,共4页
气动阻尼研究对流固耦合问题具有重要意义,因此对气动阻尼识别方法的研究是必要的。文章首先对谱分析方法和时间序列法这两类方法进行了介绍和分析;其次,对时间序列法中以随机减量法为基础的HHT和小波分析进行了详细介绍,并进行分析和比... 气动阻尼研究对流固耦合问题具有重要意义,因此对气动阻尼识别方法的研究是必要的。文章首先对谱分析方法和时间序列法这两类方法进行了介绍和分析;其次,对时间序列法中以随机减量法为基础的HHT和小波分析进行了详细介绍,并进行分析和比较;最后,对谱分析方法中快速贝叶斯FFT方法进行了详细阐述和分析。 展开更多
关键词 气动阻尼 随机减量法 HILBERT-HUANG变换 小波分析 快速贝叶斯fft
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Bayesian operational modal analysis of a long-span cable-stayed sea-crossing bridge 被引量:7
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作者 Yan-long XIE Binbin LI Jian GUO 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第7期553-564,共12页
Sea-crossing bridges have attracted considerable attention in recent years as an increasing number of projects have been constructed worldwide.Situated in the coastal area,sea-crossing bridges are subjected to a harsh... Sea-crossing bridges have attracted considerable attention in recent years as an increasing number of projects have been constructed worldwide.Situated in the coastal area,sea-crossing bridges are subjected to a harsh environment(e.g.strong winds,possible ship collisions,and tidal waves)and their performance can deteriorate quickly and severely.To enhance safety and serviceability,it is a routine process to conduct vibration tests to identify modal properties(e.g.natural frequencies,damping ratios,and mode shapes)and to monitor their long-term variation for the purpose of early-damage alert.Operational modal analysis(OMA)provides a feasible way to investigate the modal properties even when the cross-sea bridges are in their operation condition.In this study,we focus on the OMA of cable-stayed bridges,because they are usually long-span and flexible to have extremely low natural frequencies.It challenges experimental capability(e.g.instrumentation and budgeting)and modal identification techniques(e.g.low frequency and closely spaced modes).This paper presents a modal survey of a cable-stayed sea-crossing bridge spanning 218 m+620 m+218 m.The bridge is located in the typhoon-prone area of the northwestern Pacific Ocean.Ambient vibration data was collected for 24 h.A Bayesian fast Fourier transform modal identification method incorporating an expectation-maximization algorithm is applied for modal analysis,in which the modal parameters and associated identification uncertainties are both addressed.Nineteen modes,including 15 translational modes and four torsional modes,are identified within the frequency range of[0,2.5 Hz]. 展开更多
关键词 Cable-stayed sea-crossing bridge Operational modal analysis(OMA) Bayesian modal identification Expectation-maximization(EM)algorithm
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