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时间:2019-03-19
《桥梁颤振导数识别和气弹响应分析的风洞试验和cfd方法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、同济大学桥梁工程系博士后学位论文桥梁颤振导数识别和气弹响应分析的风洞试验和CFD方法姓名:祝志文申请学位级别:博士后专业:土木工程指导教师:顾明20071201同济大学博十后研究1:作报告摘要颤振导数识别和气弹系统响应分析是大跨度桥梁风致振动的重要研究内容之一。基于节段模型风洞试验和计算流体动力学(CFD),本文提出了桥梁断面颤振导数识别和桥梁气弹系统响应分析的一些方法。阐述了自由振动系统模态参数识别的特征系统实现算法(ERA)、协方差块Hankel矩阵算法(CBHM)和相关特征系统实现算法(ERA/DC)的基本原理
2、,及其在桥梁断面颤振导数识别上的实现。应用这些算法进行了薄平板和实际桥梁断面颤振导数的识别,通过本文结果与风洞试验或理论解的对比,证明本文三种时域系统识别方法均可应用于桥梁断面颤振导数识别,且均具备对噪声模态的剔除能力。与ERA算法相比,ERA/Dc算法得到的系统状态矩阵不直接包含系统输出项,提高了对噪声模态的剔除能力。CBHM算法和ERA,DC均基于时域数据相关,相当于对数据进行了滤波处理,有利于噪声模态的剔除。研究了强迫桥梁断面运动的321l多阶跃激励和指数脉冲激励等广谱激励及在CFD计算中的实现;提出了基于系统
3、输入和输入,通过系统识别获得桥梁断面绕流场系统离散时间气动模型的方法;提出了基于离散时间气动模型进行气动力仿真和颤振导数识别的方法。为验证本文方法的正确性,进行了薄平板和实际桥梁断面颤振导数的识别,所识别的颤振导数的合理性证明了本文方法的可靠性。本文方法仅需在竖弯和扭转方向分别作一次CFD模拟,就可在位移输入定义的频带上建立离教时间气动模型,通过气动模型仿真可识别任意折算风速下的颤振导数,从而显著缩短CFD计算获取颤振导数的时间,大大提高颤振导数的识别效率。提出了基于离散时间气动模型进行桥梁气弹系统响应分析的新方法。
4、该方法通过结构动力学方程求解位移响应和离散时间气动模型仿真气动力的耦合实现桥梁气弹响应预测。由于将传统桥梁气弹响应分析中的非定常CFD计算用离散时间气动模型的仿真来代替,而气动模型仿真计算量远运小于CFD计算量,故能大幅度降低气弹响应分析的整体计算量,显著提高桥梁气弹响应分析的计算效率。进行了单、两自由度薄平板系统气弹响应分析。研究表明,任意一个自由度的激励将激发起系统两个自由度方向的同时振动;系统任意一个自由度方向的气弹位移响应和气动力时程均有系统两个振动模态参与。气弹系统以某一系统频率发生的振动,是一个自由度方向
5、的主运动和另一个自由度方向的耦合运动以一定的参与程度组合形成的牵连运动。关键词:颤振导数,气弹响应,桥梁断面,风洞试验,CFD,系统识别,气动模型桥梁颤振导数识别和气弹响应分析的风洞试验和CFD方法ABSTRACTIdentificationofflutterderivativesandpredictofaeroelasficresponseareoneofthemostimportantemphasistodealwithwind.inducedvibrationoflong-spanbridges.Basedon
6、、vindtunneltestandcomputationalfluiddynamics(CFD),severalnovelapproachesarepresentedinthispaperastoidentifybridgedeckflutterderivativesorpredictaeroelasticresponseofbridges.Theessenceofthreealgorithms。i.e.,theEigensystemRealizationAlgorithm,theCovarianceBlockHa
7、nkelMatrixandtheEigeusystemRealizationAlgorithmwithDataCorrelation,whichareemployedtoidentifymodalparametersof疔∞vibrationsystem.isdescribedastoidentifyflutterderivativesofbridgedecks.n忙threealgorithmsareappliedtoidentifyflutterderivativesofthethinplateandrealbr
8、idgedecks.GoodagreementbetweenpresentresultsandthosefromwindtunneltestorTbeodorsentheoreticalsoIntionsvalidatestheeffectivenessofpresentmethods.Thestudiesalsoshowtllalthethr
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