基于同频弯扭耦合强迫振动的桥梁断面颤振导数识别方法改进

为拓展强迫振动法在桥梁断面颤振导数识别领域中的应用能力,采取让断面做2次同频异相的弯扭耦合简谐运动模式,理论推导出任意非零相位差条件下的桥梁断面颤振导数识别公式。以理想平板的Theodorsen解为气动力数据源,对该方法的识别能力进行数值验证,并在此基础上研究弯扭耦合运动相位差、高斯白噪声、整数倍频有色噪声对平板颤振导数识别结果的影响规律。基于Fluent软件,将该方法与计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)技术结合,识别得到丹麦大带东桥主梁断面的颤振导数。研究结果表明:当平板气动力不包含噪声时,在任意非零相位差取值条件下,按照该方法识别所得颤振导数结果与理论值完全吻合;当平板气动力含有高斯白噪声时,在考察的3个低水平噪声条件下(5%、10%、15%),颤振导数识别误差与高斯白噪声比例水平、折算风速均成正相关,但不同颤振导数对高斯白噪声敏感程度各异;当平板气动力包含整数倍频有色噪声时,3倍频、4倍频噪声对颤振导数的识别精度影响显著,其他低倍频噪声和超高倍频噪声的影响较小,在8个颤振导数的识别结果中,H_(2)^(*)、H_(4)^(*)、A_(2)^(*)、A_(4)^(*)对倍频有色噪声更敏感。应用该方法结合CFD数值模拟识别得到的大带东桥主梁颤振导数与既有文献结果吻合良好,经计算得到的颤振临界风速也较为接近。研究结果可满足同类桥梁颤振设计的工程计算需求。

桥梁断面颤振导数识别的随机搜索方法

建立了识别颤振导数的普适性更强的分析模型,该模型可适用于竖弯与扭转信号长度不同的情形;阐明总体最小二乘法加权理论,推导了对数衰减简谐函数平均值和标准差计算公式;提出随机搜索方法用于搜索信号特征的最佳拟合值;仿真算例表明,随机搜索方法是有效可行的,并且计算精度令人满意。融合随机方法,分别采用竖弯、扭转分项和总体最小二乘法对苏通大桥主梁断面颤振导数进行识别;识别结果表明,相对分项最小二乘而言,总体最小二乘并不能显著提高颤振导数的识别精度。

均匀流场拉条模型颤振导数识别试验研究

拉条模型作为介于全桥气弹模型和节段模型之间的一种气弹模型,在以往的研究中,常用来比较分析节段模型和全桥气弹模型试验结果的差异而使用,而没有利用该模型进行主梁断面颤振导数识别的研究报道。本文则引入模态参数识别方法进行拉条模型颤振导数识别,并设计了一个平板断面的拉条模型,在均匀流场下进行了颤振导数识别试验研究,与理想平板颤振导数理论解进行了比较,试验结果与理论解的吻合说明了拉条模型颤振导数识别方法的可靠性。

桥梁节段模型颤振导数识别的MITD时域优化

基于R.H.Scanlan提出的自由振动法求解桥梁颤振导数实验量很大,且在提取交叉导数的过程中,一方面要求模型的竖向运动和扭转运动在所有的风速下都具有相同的频率比和阻尼比是很难达到的,另一方面非耦合导数的识别误差将带到耦合导数中。基于Modified Ibrahim Time-domain Method(MITD)时域的改进方法,应用变尺度优化算法进行提取桥梁断面的全部颤振导数。研究结果表明,应用此方法具有解决非线性参数辨识问题的可行性。

基于能量等效原理的颤振机理及颤振导数识别

桥梁和风是相互作用的流固耦合系统,风对桥梁的作用效应可以分为阻尼效应和刚度效应。首先基于能量等效原理将Scanlan线性颤振自激力分为纯阻尼效应项H1^*、A2^*,纯刚度效应项A3^*、H4^*和既有刚度效应又有阻尼效应的双重效应项A1^*、H2^*、H3^*、A4^*。将颤振自激力进行积分运算分别求出其阻尼效应项的做功时程和刚度效应项的无功时程并从功能角度对经典耦合颤振驱动机理进行了研究,最后通过将耦合颤振微分方程转化为功能方程形式,提出了一种基于自激力瞬时做功的颤振导数识别方法并证明了该方法的可靠性。

运用希尔伯特黄变换的桥梁颤振导数识别

提出了一种基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)识别桥梁颤振导数的方法。根据HHT理论,首先利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)将桥梁节段模型风洞试验中实测得到的自由振动加速度响应信号分解成一系列本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量,对幅值最大的IMF分量作希尔伯特变换,得到其瞬时振幅和瞬时频率。通过信号处理,识别出结构的固有频率和模态阻尼比。其次,对自由振动时程进行时域拟合,获得结构的复振型。最后通过状态方程确定系统的8个颤振导数。数值仿真算例表明,该方法具有较好的抗噪性和可靠性,风洞试验也验证了该方法的可行性和有效性。

桥梁断面颤振导数的分状态多频强迫振动识别

为提高桥梁断面颤振导数的识别精度与效率,采用计算流体动力学方法建立了桥梁断面颤振导数分状态多频强迫振动识别方法,分别采用传统的弯扭耦合强迫振动识别法与分状态多频气动导数识别方法,对薄平板和大带东桥主梁断面的气动导数进行了识别,将两种方法对应的气动导数识别结果分别与已有文献结果进行了比较。结果表明:采用分状态多频强迫振动方法进行主梁断面气动导数识别精度与弯扭耦合强迫振动气动导数识别精度相当,但识别效率得到明显的提升。

桥梁节段模型气动导数的神经网络识别法

应用单层神经网络技术和风洞试验得到的桥梁节段模型加速度响应 ,提出了直接识别节段模型运动方程中的物理参数矩阵 ,进而一次识别全部 8个气动导数的方法 .该方法物理概念清晰 ,计算简单 ,便于实际应用 .仿真计算表明 ,方法计算结果稳定有效 ,即使在存在 5 % 10 %随机噪声污染情况下也能获得较好的精度 .最后应用该法识别了洞庭湖大桥节段模型的气动导数 .图 2 ,表 1,参