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时间:2020-03-25
《环境激励下斜拉桥模态参数识别方法研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、桥梁建设2016年第46卷第4期(总第239期)40BridgeConstruction,V01.46,No.4,2016(TotaIIyNo.239)文章编号:1003—4722(2016)04—0040一05环境激励下斜拉桥模态参数识别方法研究刘杰1’2,张瑞云2,王海龙1’3,张志国2(1.西南交通大学土木工程学院,四川1成都610031;2.道路与铁道工程安全保障省部共建教育部重点实验室(石家庄铁道大学),河北石家庄050043;3.河北建筑工程学院土木工程学院,河北张家口075024)摘要:为准确、有效地识别环境
2、激励下斜拉桥的模态参数,选取目前较优的NExT—SSI与FRF—PolyMax2种模态识别算法进行研究,并提出稳定图与功率谱峰值相结合的真假模态甄别方法。以一座单塔双索面斜拉桥为例验证识别算法和模态甄别方法的有效性,结果表明:NExT—SSI与FRF—PolyMax2种识别算法均可较准确地获得环境激励下斜拉桥的模态参数,FRF—PolyMax法精度更高;所提出的稳定图与功率谱密度函数峰值相结合的模态甄别方法可弥补稳定图法的不足,识别的模态参数更加真实可靠。关键词:斜拉桥;环境激励;模态参数识别;FRF—PolyMax法;N
3、ExT—SSI法;稳定图;功率谱峰值;模态甄别中图分类号:U448.27;TU311.3文献标志码:AStudyofIdentificationMethodsforModalParametersofCable-StayedBridgesUnderAmbientExcitationLIUJie1~,ZHANGRui-yun2,W,ANGHai-long1~,ZHANGZhi-guo2(1.SchoolofCivilEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031,Ch
4、ina;2.KeyLaboratoryofRoadwayandRailwayEngineeringSafetyControlofMinistryofEducation,ShijiazhuangTiedaoUniversity,Shijiazhuang050043,China;3.SchoolofCivilEngineering,HebeiUniversityofArchitecture,Zhangjiakou075024,China)Abstract:Toaccuratelyandeffectivelyidentifyth
5、emodalparametersofcable—stayedbridgesundertheambientexcitation.twomodalidentificationalgorithmsoftheNExT—SSIandFRF—Poly—Maxthathavebeenwellappliedatpresentwereselectedandstudiedandthescreeningmethodforthetrueorfalsemodes,usingthecombinedstabilizationdiagramandpowe
6、rspectrumpeakvalues,wasproposed.Acable—stayedbridgewithasinglepylonanddoublecableplaneswascitedasanexampleandtheeffectivenessoftheidentificationalgorithmsandthescreeningmethodwasveri—fied.TheresultsdemonstratethatboththeidentificationalgorithmsoftheNExT—SSIandFRF—
7、PolyMaxcanaccuratelyacquirethemodalparametersofthecable—stayedbridgesundertheambientexcitationandtheaccuracyoftheFRF—PolyMaxalgorithmisevenhigher.Theproposedscreeningmethodusingthecombinedstabilizationdiagramandpowerspectrumpeakvaluescanmakeupthedeficienciesofthes
8、tabilizationdiagrammethodandthemodalparametersidentifiedbythescreen一收稿日期:2016—04—01基金项目:河北省自然科学基金项目(E2013210104);河北省交通厅重点研究项目(Y一2010024);河北省科学技术厅科技计划项目(
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