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基于DATA-SSI算法的簡支梁橋模態(tài)參數(shù)識別研究

2020-04-14 04:53:01尹紅燕
商情 2020年12期

【摘要】實際工程中,可先在橋梁結(jié)構(gòu)上布置加速度傳感器以采集該結(jié)構(gòu)在運營狀態(tài)下各結(jié)構(gòu)部分的振動響應(yīng)信號,其次將該響應(yīng)信號作為隨機子空間算法的輸入數(shù)據(jù)以識別該結(jié)構(gòu)的自振頻率值、阻尼比及模態(tài)振型,最后通過對比分析該結(jié)構(gòu)對應(yīng)模態(tài)參數(shù)結(jié)果在不同時間段內(nèi)的具體變化情況,以便辨別該結(jié)構(gòu)是否處于良好的健康狀態(tài)。一旦結(jié)構(gòu)的參數(shù)出現(xiàn)突變的情況,表明其存在安全隱患問題,則可提前采取相應(yīng)的安全措施以盡可能避免安全事故的發(fā)生。

【關(guān)鍵詞】橋梁結(jié)構(gòu),隨機子空間算法,簡支梁橋,模態(tài)參數(shù)

1 引言

實際工程中,橋梁結(jié)構(gòu)的使用壽命基本為100年,而隨著其運營時間的不斷增加,其結(jié)構(gòu)自身的不同部位會發(fā)生不同程度的損傷。基于此,模態(tài)參數(shù)識別應(yīng)運而生,其實質(zhì)是通過在橋梁結(jié)構(gòu)上布置一定數(shù)量的傳感器,通過傳感器采集結(jié)構(gòu)在工作狀態(tài)下的振動響應(yīng)信號,其次通過某種模態(tài)參數(shù)識別算法識別其結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果,包括自振頻率、阻尼比及模態(tài)振型,并分析對比各參數(shù)結(jié)果隨時間的具體變化情況來辨別結(jié)構(gòu)是否處于良好的運營狀態(tài)。鑒于此,本文通過利用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動隨機子空間算法(Data driven Stochastic Subspace Identification,DATA-SSI)對某箱形簡支梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識別來簡單介紹模態(tài)參數(shù)識別算法在橋梁結(jié)構(gòu)中的簡單運用。

2 工程背景

2.1簡支梁模型

該簡支梁橋模型為30m跨度,截面為單箱單室箱型截面,高度為2m,寬度為9.8m。采用CIVIL MIDAS軟件建立該實體模型,主梁共11個節(jié)點,10個主梁單元,全橋模型見圖1所示。圖2為該橋梁結(jié)構(gòu)的節(jié)點布置圖。

2.2環(huán)境激勵及結(jié)構(gòu)響應(yīng)

為了模擬環(huán)境激勵下橋梁結(jié)構(gòu)的振動形式,在圖2中的2-10號節(jié)點處均施加豎直向下方向的白噪聲激勵,該白噪聲是采用Matlab軟件中的randn命令生成的均值為0,方差為1的隨機序列,時長為60s,采樣頻率為100Hz,圖3為節(jié)點6對應(yīng)白噪聲激勵的時程圖。

在實際工程中,橋梁結(jié)構(gòu)在環(huán)境激勵下會發(fā)生一定的振動,由于篇幅有限,本文僅給出了節(jié)點6對應(yīng)的加速度響應(yīng)時程曲線圖,見圖4所示。

3 模態(tài)參數(shù)識別

3.1模態(tài)參數(shù)識別一般流程

當(dāng)收集到橋梁結(jié)構(gòu)的振動響應(yīng)后,則可利用DATA-SSI識別算法對響應(yīng)信號進(jìn)行參數(shù)識別,其一般流程如下:

(1)在橋梁結(jié)構(gòu)上布置一定數(shù)量傳感器,

(2)利用傳感器采集各節(jié)點的加速度響應(yīng)信號,

(3)將響應(yīng)信號作為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動隨機子空間算法的輸入數(shù)據(jù),識別得到該結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果,包括頻率值、阻尼比及振型系數(shù),

(4)分析各模態(tài)參數(shù)值的具體變化情況以辨別該橋梁結(jié)構(gòu)是否處于良好的運營狀態(tài),即是否處于健康狀態(tài)。

3.2模態(tài)參數(shù)識別結(jié)果

該橋梁結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定圖,具體見圖5所示。

識別所得結(jié)構(gòu)前5階頻率值分別2.02Hz、8.58Hz、16.66Hz、3101Hz、39.08Hz,阻尼比分別為0.0146、0.0082、0.0124、0.0102及00057。為了驗證識別所得各階模態(tài)振型具有可靠性,同時因為篇幅有限,本文僅將第三階模態(tài)振型識別結(jié)果與理論振型作對比,具體見圖6所示。可知,所得振型圖具有可信度。

4 結(jié)語

本文通過將隨機子空間算法運用于識別某簡支梁橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù),可知在實際運用中可基于圖6所示基本流程圖采用DATA-SSI算法識別不同類型橋梁結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果。并通過識別出該結(jié)構(gòu)在不同時間段內(nèi)的模態(tài)參數(shù)結(jié)果,再通過對比分析各參數(shù)結(jié)果在不同時間段內(nèi)的具體變化情況來辨別該結(jié)構(gòu)是否處于良好的健康狀態(tài)。一旦結(jié)構(gòu)的參數(shù)出現(xiàn)突變的情況,則辨識其存在安全隱患問題,則可提前采取相應(yīng)的安全措施以盡可能避免安全事故的發(fā)生。

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作者簡介:

尹紅燕,女,漢族,河北衡水人,道路與鐵道工程碩士,講師,重慶交通職業(yè)學(xué)院,研究方向:道路橋梁檢測、施工。

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