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    基于COV-SSI算法在橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別中的運(yùn)用

    2020-07-09 10:37:00尹紅燕
    新紀(jì)實(shí) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:橋梁結(jié)構(gòu)斜拉橋

    尹紅燕

    【摘 要】目前,模態(tài)參數(shù)識別算法被學(xué)者廣泛運(yùn)用于識別橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果,而隨機(jī)子空間算法作為模態(tài)參數(shù)識別算法中的主要算法之一。

    【關(guān)鍵詞】橋梁結(jié)構(gòu);隨機(jī)子空間算法;斜拉橋;模態(tài)參數(shù)

    現(xiàn)階段,模態(tài)參數(shù)識別算法被廣泛學(xué)者所接受,其主要原因是因?yàn)樵撍惴軌蚝芎玫淖R別出各種結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果[1],包括固有頻率值、阻尼比以及模態(tài)振型。鑒于此,該算法被橋梁學(xué)者運(yùn)用于識別橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果,并通過分析這些參數(shù)隨時間的變化趨勢來間接辨識該橋梁結(jié)構(gòu)的各項(xiàng)性能指標(biāo);當(dāng)頻率值發(fā)生較大變化時,則表明該橋梁結(jié)構(gòu)的各構(gòu)件發(fā)生了一定程度的變化,此時則可安排相關(guān)技術(shù)人員去現(xiàn)場實(shí)際檢測結(jié)構(gòu)是否真的存在損傷,進(jìn)而達(dá)到提前預(yù)知結(jié)構(gòu)的運(yùn)營狀態(tài)[2]。

    一、COV-SSI算法基本原理

    隨機(jī)子空間算法[3]主要分為兩大類,即基于協(xié)方差驅(qū)動隨機(jī)子空間識別法(Covariance-Driven Stochastic Subspace Identification, COV-SSI)和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動隨機(jī)子空間識別法(Data driven Stochastic Subspace Identification ,DATA-SSI)。對比分析兩種算法,本文選擇COV-SSI為參數(shù)識別算法,主要原因?yàn)樵撍惴ㄏ啾菵ATA -SSI,在計(jì)算過程中添加了協(xié)方差計(jì)算,雖然耗時長,但識別結(jié)果更為準(zhǔn)確。

    COV-SSI算法的基本步驟如下所示:

    (1)通過傳感器采集結(jié)構(gòu)的振動響應(yīng)信號,并構(gòu)造Toeplitz矩陣,即:

    (8)

    (2)奇異值分解(SVD);

    (9)

    (3)求解擴(kuò)展可觀矩陣和擴(kuò)展可控矩陣;

    (10)

    (4)求解和;

    (11)

    (5)根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣和輸出矩陣識別出結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果。

    根據(jù)以上5個步驟便能識別出橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果,各步驟中的相關(guān)參數(shù)及詳細(xì)的算法流程見文獻(xiàn)[3]。

    二、工程概況

    本文以某斜拉橋?yàn)楣こ瘫尘?,利用COV-SSI算法識別其主梁的模態(tài)參數(shù)結(jié)果。

    (一)橋梁概況

    橋梁的主跨為380m,邊跨為130m,對該橋梁結(jié)構(gòu)按照20倍的縮放比例進(jìn)行試驗(yàn),其對應(yīng)的橋型布置圖見圖1所示。該斜拉橋的主梁上共設(shè)置11個傳感器用于收集其主梁在各時間的振動響應(yīng)信號。

    圖 1 橋型布置圖

    (二)識別結(jié)果

    識別得到該橋梁結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定圖,見圖2所示。根據(jù)該圖可知:

    1.該斜拉橋的前7頻率值分別為1.16Hz、2.54Hz、2.93Hz、4.06Hz、4.67Hz、6.15Hz、8.19Hz;

    2.該大型斜拉橋的前7階頻率值均在0-10Hz內(nèi)。

    圖2 穩(wěn)定圖結(jié)果

    COV-SSI算法不僅能識別出橋梁結(jié)構(gòu)的固有頻率值,還能有效識別出其模態(tài)振型結(jié)果。因篇幅有限,本文僅展示第三階模態(tài)振型識別結(jié)果,見圖3所示。

    圖 3 識別模態(tài)振型圖

    為了驗(yàn)證該階模態(tài)振型與理論振型具有相似性,本文利用MIDAS CIVIL建立三維模型,并通過特征值分析,識別其第三階模態(tài)振型,如圖4所示。

    圖4 理論模態(tài)振型圖

    對比圖3和圖4可知,COV-SSI算法能夠有效識別出該斜拉橋的模態(tài)振型,且識別的相似度達(dá)到90%。

    隨著橋梁結(jié)構(gòu)的正常使用,其各結(jié)構(gòu)會發(fā)生不同程度的損傷,一旦損傷達(dá)到一定的程度便會發(fā)生破壞。鑒于此,有相關(guān)學(xué)者提出了:通過識別橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果,分析這些參數(shù)結(jié)果在不同時間段內(nèi)的變化情況,進(jìn)而間接地辨識其運(yùn)營狀態(tài)是否處于良好的階段。本文提出了利用COV-SSI算法識別橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù),并簡單介紹了該算法的基本理論,最后以某大型斜拉橋試驗(yàn)為背景進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別。

    參考文獻(xiàn):

    [1]劉宇飛,辛克貴,樊健生,崔定宇.環(huán)境激勵下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識別方法綜述[J].工程力學(xué). 2014(04).

    [2]章國穩(wěn).環(huán)境激勵下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)自動識別與算法優(yōu)化[D].博士學(xué)位論文.重慶:重慶大學(xué).2014.

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