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环境激励下大型桥梁结构模态参数识别比较研究
| 论文题名： | 环境激励下大型桥梁结构模态参数识别比较研究 |
| 关键词： | 快速贝叶斯算法;特征系统实现法;随机子空间法;刚构-连续组合梁桥;环境激励;模态参数识别 |
| 摘要： | 虽然土木工程结构的动力响应信号的分析与处理并非是最终的目的，但是它是结构的有限元模型修正、状态评估与损伤识别过程中的一个极其重要的环节。通过处理结构的动力响应信号，更精确地识别结构的模态参数是国内外一直研究和努力的方向。但是即使是广泛应用的随机子空间法和特征系统实现法，系统阶次的确定和Hankel矩阵的构建直接影响了识别结果的精度;而且多数模态参数识别方法在应用时，均存在阻尼比的识别精准性较差的问题。因此，对模态参数识别方法进行比较研究，从而从中选择具有优势性的识别方法是十分必要的。 本文首先简要介绍了环境激励下模态参数识别相关的基本理论和方法，然后重点介绍了特征系统实现法和基于贝叶斯理论的快速贝叶斯FFT算法，而且针对一刚构-连续组合梁桥环境激励下的竖向响应数据，采用上述两种算法和随机子空间法识别了该结构的模态参数，并将三种算法的识别结果进行对比。主要结论如下: (1)相对于特征系统实现算法或是其它的传统的模态参数识别算法，快速贝叶斯FFT方法具有明显的理论优势; (2)由随机子空间算法、特征系统实现算法和快速贝叶斯FFT算法三种方法对一刚构-连续组合梁桥的模态参数识别结果的对比表明，不仅快速贝叶斯FFT算法识别的模态参数具有较强的可靠性，而且具有由各模态参数的后验不确定性来表明识别参数的精准性这一优势。这一优势对各模态参数尤其是阻尼比的精准性确认具有极大的意义; (3)通过采用不同采样时间下快速贝叶斯FFT方法的识别结果进行对比，表明了随着采样时间的增长，用于模态参数识别的FFT数据的增加，模态参数的后验不确定性基本上都有所减小，这表明识别的模态参数的精度均有所增加。 |
| 作者： | 郑沛娟 |
| 专业： | 结构工程 |
| 导师： | 韩建平 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州理工大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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