结构反应非弹性贡献值系统识别研究

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1、结构反应非弹性贡献值系统识别研究結構反應非彈性貢獻值系統識別研究台灣位處環太平洋地震帶中,結構物受到地震力作用的機會非常大,故在地震力作用後,結構系統之動力反應特性與強度變化,一直以來都是結構動力分析的主要對象。結構耐震設計必須考慮在地震力作用下結構物的動態行為。而為了解結構物之動態行為,則必須借助於系統識別方法。所謂系統識別乃是利用系統的真實量測反應,再配合系統的輸入資料,以逆運算方式來估測系統的參數值,之後更進一步建立系統之模式;換句話說,系統識別是利用量測輸出與輸入資料來建立系統模式的一種方式。一般說來,結構進行系統識別的主要目的為:<一>.結構

2、在設計時,可用來檢驗所採用的結構模式是否正確。<二>.從觀察識別的結果中,偵測出結構的整體或局部之動態行為是否發生改變,以供結構物在進行震後損壞評估時作為參考依據。<三>.可改進目前設計所使用之結構模式,進而使結構模式能更接近真實的行為。系統識別的過程通常會預先假設一線性模式,之後再經過一些最佳化的過程,能夠求出在給定模式下的對應參數,使其能符合給定的資料,且進一步符合系統的實際行為。另一方面,在外力作用下當結構系統呈現出非線性行為,甚至發生明顯之破壞,若使用假設的線性模式去進行模擬時,往往不能充分地表現其遲滯現象。因此對結構系統進行系統識別時,通常先

3、假設一非線性模式,再經由最佳化過程求得在給定模式下對應之參數值,以符合給定之資料。在過去已有許多的非線性遲滯系統模式被發展出來,而我們採用其中一個用途廣泛及相當可靠之非線性Wen模式來作為假設的非線性部分,期望能探討在此材料非線性情形下,方法之適用性。一般的結構系統識別依據描述系統的方式,可分為參數模式與非參數模式識別。所謂參數系統識別是利用識別技巧求得具有物理意義之系統參數,如結構物之勁度與阻尼比等。而非參數之系統識別,則是常假設系統的輸入與輸出間之關係,使用多項式或正交函數來描述;至於這樣的結果只有滿足數學條件而不具有任何物理意義。此外,又從識別時

4、所用的是時間域或頻率域資料,可分為頻率域與時間域識別。傳統之系統識別多為頻率域分析方法,但頻率域分析方法無法有效地分離兩個靠近的振頻,尤其當量測訊號有噪訊伴隨著。除此之外,當結構系統受強震作用後,若系統特性有所變化時,頻率域分析方法即無法掌握系統特性隨時間變化的情形。而時間域分析方法除了能改進上述的缺點外,另外由於量測訊號多以離散時間形式來記錄,使得時間域分析方法近來廣被接納與採用,尤其是離散時間域的識別方法。結構物的耐震設計是否有足夠之安全性,會直接影響民眾的生命財產安全。然而設計安全與否則無從得知,除非經過強震的考驗,但其付出代價相當高,因此在現有

5、的結構上裝置強震儀,收集地震資料,之後藉由系統識別方法來了解結構物的動態特性,進一步評估結構物的安全性,這即為近年來結構耐震評估方法的其中之一。測試結構物的動態特性有許多方法,例如可利用微振資料或強震資料來進行測試,只是微振資料的振幅值過小,雜訊與訊號之比較大,較不準確;而強震資料不易取得,有時可遇不可求。故有採用人為作用力來進行測試,其目的在於代替大自然的地震力,且能同時了解結構物之動態特性,譬如強迫振動試驗或振動台試驗等。因此要了解一個結構系統之動態特性,除了對結構系統進行系統識別工作外,另一重要工作則是收集該結構的反應與作用力資料。本文將處理不同

6、試驗的量測資料來驗證所提出的系統識別方法,進而落實於結構工程的安全評估、監測等實際應用。總之,本文研究重點可區分為線性與非線性系統識別技巧,在線性部分,本文將利用SRIM(SystemRealizationUsingInformationMatrix)之系統識別方法應用於實測地震記錄,進而識別出結構系統的阻尼與勁度矩陣,且在另一方面運用AFKF(AdaptiveFadingKalmanFilter)方式來決定卡式過濾法(KalmanFilter)的遺忘因子(forgettingfactor),藉由修正線性模型來觀察結構系統參數的時變性。而在非線性部分利

7、用最小模式誤差法(MinimumModelError),使用非線性Wen遲滯模式進行非線性識別,來重建出原系統的真實輸出與非線性行為部分。本文之研究目的在於希望藉由不同實驗量測資料包括結構物的外力擾動輸入與量測反應輸出,利用不同的系統識別技巧進行分析,進而探討結構物的動態行為與識別出結構系統是否產生非線性行為。本文之內容簡述如下:第一章:說明本文研究動機,且對一些線性與非線性系統識別方法的回顧及本文內容。第二章:介紹SRIM(SystemRealizationUsingInformationMatrix)系統識別技巧之理論基礎與識別出阻尼與勁度矩陣之過

8、程。第三章:敘述對於非線性問題來提供最小模式誤差法的理論架構,以識別出結構系統是否產生非線性行

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