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结构参数识别是结构抗震安全性能鉴定和健康诊断的基础。利用地震观测记录来识别结构模态参数,是地震工程领域备受关注的研究课题之一。本文利用三层平面框架结构的理论地震反应时程,对一维、多维和整体ARX模型三种模态参数识别方法进行了对比分析。结果表明：整体ARX模型的识别结果较为稳定且精度较高,更适合于进行多自由度结构参数识别。 相似文献
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利用混凝土拱坝地震记录识别的模态参数，可以揭示结构在地震过程中实际动力特性的变化情况，为结构地震反应分析和震后损伤评估提供重要信息。首先对模态识别常用方法的基本原理进行介绍；然后利用龙羊峡拱坝两次地震观测数据，采用"输入—输出"型和"仅考虑输出"型两类方法对大坝模态参数进行识别；最后将获得的模态识别结果与工程经验值和其他学者的研究成果进行对比，以分析评价识别结果的合理性。相关研究成果可为基于地震记录的混凝土拱坝模态参数识别的工程应用提供经验借鉴。 相似文献
3.
《地震工程与工程振动》2017,(2)
大坝的强震观测是传感器测量的结构在地震激励下实际的振动反应。基于强震观测进行混凝土拱坝模态参数识别,可为结构的抗震分析、健康诊断和震损评估等提供基础。本文基于Pacoima拱坝的3次地震观测数据,分别采用"输入-输出"型和"仅考虑输出"型两类方法对大坝的模态参数进行了识别,并对不同地震记录下,不同方法的识别结果进行对比。同时,结合国内外不同学者通过数值计算、大坝原型动力试验和运行模态分析等方式得到的Pacoima拱坝模态参数识别的结果,分析了基于强震观测的模态识别结果与上述方式获得的模态参数的差异,并分析了差异产生的原因。相关的研究成果,可为后续的研究提供参考。 相似文献
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基于Hilbert-Huang变换和随机子空间识别技术提出了两种土木工程结构的模态参数识别方法。方法一是基于Hilbert-Huang变换和自然激励技术,通过经验模态分解和Hilbert变换提取信号的瞬时特性,进而利用自然激励技术和模态分析的基本理论识别结构的模态参数;方法二是基于经验模态分解和随机子空间识别技术,通过经验模态分解对信号进行预处理,进而运用随机子空间识别方法处理得到的结构单阶模态响应以识别结构的模态参数。利用这两种方法,通过对一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录的处理,识别了该模型结构的模态参数。识别结果与传统的基于傅里叶变换的识别结果及有限元分析结果的对比验证了这两种方法的可行性和实用性。 相似文献
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模态参数是有效评估结构安全状况的关键参数,在结构抗震加固和健康诊断领域得到广泛应用。与频域法相比较,时域法直接利用实测的振动信号识别模态参数,不需要进行频域变换,减少数据处理带来的误差,并且可以实现大型结构的在线识别,真实地反应结构的现状。以同济大学12层钢筋混凝土标准框架振动台模型试验完整数据为对象,在详细介绍ITD法和复指数法2种时域法理论的基础上,通过编程选取结构不同测点的振动加速度时程数据,识别了小震和强震工况下12层钢筋混凝土框架模型振动台试验模型的模态频率和阻尼比,并结合移动谱识别结构模态参数的时变特性。结果表明:ITD法和复指数法可有效地识别结构的模态参数,自振频率的识别精度较高,而阻尼比的离散度较大;小震工况频率变化值不大,而强震工况频率值较初始时刻有明显的下降,这与试验现象是吻合的,进一步说明移动谱与这2种时域法相结合可以反应结构在塑性阶段的参数时变特性。 相似文献
7.
基于Hilbert-Huang变换和随机减量技术的模态参数识别 总被引：2，自引：0，他引：2
傅里叶分析的信号处理方法对非线性、非平稳信号的处理能力差,传统的模态参数识别方法也存在阻尼比识别精度不高的问题。基于Hilbert-Huang变换和随机减量技术提出了一种新的、实用的模态参数识别方法,首先对结构振动信号进行滤波处理和经验模态分解,得到若干阶本征模态响应,然后利用随机减量技术提取自由衰减响应,进而由Hilbert-Huang变换得到信号的瞬时特性,最后结合模态识别的基本理论识别结构的模态频率和模态阻尼比。为了验证这一方法的有效性,对12层钢筋混凝土框架模型振动台试验一测点的加速度记录进行了处理,识别了模态参数,识别结果与其它识别方法及有限元分析结果的对比表明该方法识别模态频率是可靠的,而模态阻尼比识别的精准性仍然难以确认。 相似文献
8.
基于振动台试验的RC框架模型修正及模拟损伤识别 总被引：1，自引：0，他引：1
利用有限元模型修正技术综合利用理论建模和实验建模的优点,可以得到更加符合结构实际的基准模型,为结构动力分析、损伤诊断及健康监测提供更可靠的依据。基于一12层钢筋混凝土框架模型振动台试验测点加速度记录,采用特征系统实现算法对该模型结构进行模态参数识别,识别结果与有限元分析结果之间存在明显的差异。采用基于灵敏度分析的参数型有限元模型修正技术,选择识别精度较高的实测模态频率为修正基准,以构件的弹性模量和密度为修正参数,对该框架的初始有限元模型进行了修正,得到基准有限元模型。进一步以基准有限元模型为标准,以构件弹性模量的降低模拟结构的损伤,对两种假设工况下的损伤结构进行修正,得到构件弹性模量的变化值并与假设的降低值对比,验证了有限元模型修正技术在结构损伤识别中应用的可行性。 相似文献
9.
《地震工程与工程振动》2015,(4)
本文介绍了结构识别的基本概念,针对传统的单模型识别忽视模型正确性而片面强调参数识别的精度问题,阐述了多模型结构识别的概念,即利用多个有限元模型来预测结构的测试结果,其研究重点在于如何从众多待选的模型群中,挑选出最符合实际并反映结构特性的模型簇。对一根实验室中的钢筋混凝土连续梁进行了分级静力加载试验,获得各级载荷下结构的位移和应变。对每一级加载后结构进行多参考点脉冲锤击法试验,获得各级损伤工况下的结构模态参数。利用Strand7-Matlab的交互访问技术,针对4个模型碎片进行了灵敏度分析,基于最大熵原理对连续梁进行了参数敏感位置的排序。最后分别运用模态数据进行基于误差界限阈值的多模型甄选研究,通过筛选得到11个候选模型,结果表明候选模型能够进一步用来预测连续梁结构在静载下的性能。 相似文献
10.
利用框架结构的整体振动模态信息进行局部损伤的判别具有明显的局限性。高阶模态逐渐被人们认识并用来进行局部物理参数识别并用来进行损伤判别。本文以弹性地基上独立基础的框架结构底层柱为研究对象,利用增加的质量块对柱子进行局部损伤的制造,利用脉冲锤击法和激振器扫频实验进行高阶模态对比测试,利用PolyMAX模态分析方法进行损伤前后高阶模态的识别,发现了“高灵敏度高阶模态”的存在。最后通过两端约束Euler梁的计算模型,通过高阶模态来识别物理参数以及地基参数,其中物理参数结果具有较好的可靠性。 相似文献
11.
2021年5月21日21时21分至22时32分,云南漾濞先后发生了M5.6级、M6.4级、M5.0级和M5.2级地震,位于大理的某高层建筑结构地震反应观测台阵获取了这4次地震的结构动力响应,观测数据同步性好,数据质量高。该高层建筑为框架剪力墙结构,地上26层,地下1层,三分量加速度测点共8个分别位于建筑的第1层、4层、7层、10层、13层、17层、20层和25层,数据实时传输至中国地震局工程力学研究所燕郊数据中心。本文对结构台阵的观测记录进行了初步分析,绘制建筑结构观测楼层的三向绝对加速度及其傅里叶幅值谱,检验数据同步性和质量,通过滤波和积分得到相对速度和相对位移,利用功率谱方法分析得到频率响应函数,并利用复模态指数函数方法得到两水平方向前三阶模态频率和振型。通过4次地震结构模态频率和振型的初步对比结果表明:主体结构基本完好,这与现场调查结果吻合。该结构台阵获取的前震、主震和余震反应记录,为后续开展深入的模态参数分析、地震损伤识别以及研究框架剪力墙结构的振动特性和抗震性能提供了宝贵数据。 相似文献
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This purpose of this paper is to study the dynamic characteristics of the Fei-Tsui arch dam using the seismic response data and the ambient vibration data. For the identification of dam properties from seismic response data, the multiple inputs from the abutment of the dam to represent the nonuniform excitations of seismic input motion are considered, and the ARX model is applied using the discrete-time linear filtering approach with least-squares approximation to identify the dynamic characteristics of the dam. The system modal dampings, natural frequencies and frequency response functions are identified. A comparison of the identified modal parameters is made among different seismic events. Post-earthquake safety evaluation of the dam can be made based on the identified model. Finally, the ambient vibration test of the dam is performed to identify the mode shapes along the dam crest. 相似文献
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Identification of model structure parameters via combination of AFMM and ARX from seismic response data 总被引：1，自引：1，他引：0
To identify the model structure parameters in shaking table tests from seismic response, especially from timevarying response records, this paper presents a new methodology by combining the online recursive Adaptive Forgetting through Multiple Models(AFMM) and offline Auto-Regression with eXogenous variables(ARX) model. First, the AFMM is employed to detect whether the response of model structure is time-invariant or time-varying when subjected to strong motions. Second, if the response is time-invariant, the modal parameters are identifi ed from the entire response record, such as the acceleration time-history using the ARX model. If the response is time-varying, the acceleration record is divided into three segments according to the accurate time-varying points detected by AFMM, and parameters are identifi ed by only using the tail segment data, which is time-invariant and suited for analysis by the ARX model. Finally, the changes in dynamic properties due to various strong motions are obtained using the presented methodology. The feasibility and advantages of the method are demonstrated by identifying the modal parameters of a 12-story reinforced concrete(RC) frame structure in a shaking table test. 相似文献
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Output-only structural identification is developed by a refined Frequency Domain Decomposition(rFDD) approach, towards assessing current modal properties of heavy-damped buildings(in terms of identification challenge), under strong ground motions. Structural responses from earthquake excitations are taken as input signals for the identification algorithm. A new dedicated computational procedure, based on coupled Chebyshev Type Ⅱ bandpass filters, is outlined for the effective estimation of natural frequencies, mode shapes and modal damping ratios. The identification technique is also coupled with a Gabor Wavelet Transform, resulting in an effective and self-contained time-frequency analysis framework. Simulated response signals generated by shear-type frames(with variable structural features) are used as a necessary validation condition. In this context use is made of a complete set of seismic records taken from the FEMA P695 database, i.e. all 44 "Far-Field"(22 NS, 22 WE) earthquake signals. The modal estimates are statistically compared to their target values, proving the accuracy of the developed algorithm in providing prompt and accurate estimates of all current strong ground motion modal parameters. At this stage, such analysis tool may be employed for convenient application in the realm of Earthquake Engineering, towards potential Structural Health Monitoring and damage detection purposes. 相似文献
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The objectives of this paper are to present a comparison of the dynamic characteristics of a seven-storey reinforced concrete building (Van Nuys–Holiday Inn) identified from four recorded strong-motion response data (Whittier earthquake, Landers earthquake, Big Bear earthquake and Northridge earthquake). In the analysis, time-domain methods for estimating the system parameters and the modal properties of the building are studied. Both off-line and on-line identification algorithms are applied to these seismic response data. Under the assumption of a linear time-invariant system the ARX model and ARMAX model are used. Comparison of the identification results using different models are made. In addition, recursive procedures are adapted as on-line identification and the time-varying modal parameters are estimated. For structural systems under strong earthquake excitation, a recursive identification method, adaptive forgetting through multiple models (AFMM), is introduced to identify systems with rapidly changing parameters. Through the analysis of the seismic response data of the building subjected to four earthquakes the identification algorithm and the identification results are discussed. 相似文献
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This paper presents the application of system identification (SI) to long‐span cable‐supported bridges using seismic records. The SI method is based on the System Realization using Information Matrix (SRIM) that utilizes correlations between base motions and bridge accelerations to identify coefficient matrices of a state‐space model. Numerical simulations using a benchmark cable‐stayed bridge demonstrate the advantages of this method in dealing with multiple‐input multiple‐output (MIMO) data from relatively short seismic records. Important issues related to the effects of sensor arrangement, measurement noise, input inclusion, and the types of input with respect to identification results are also investigated. The method is applied to identify modal parameters of the Yokohama Bay Bridge, Rainbow Bridge, and Tsurumi Fairway Bridge using the records from the 2004 Chuetsu‐Niigata earthquake. Comparison of modal parameters with the results of ambient vibration tests, forced vibration tests, and analytical models are presented together with discussions regarding the effects of earthquake excitation amplitude on global and local structural modes. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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随机子空间方法在桥塔模态参数识别中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
基于环境振动的结构模态参数识别方法正逐渐成为国内外研究的一大热点。环境振动方法就是仅仅利用结构测试的输出信号进行结构的模态参数识别,随机子空间方法就是其中的一种。随机子空间法是近年来发展起来的一种线性系统辩识方法,可以有效地从环境激励的结构响应中获取模态参数。它属于时域的方法,该方法不需要进行FFT变换,它不仅可以识别结构的频率,而且可以识别结构的阻尼和振型。文章首先介绍了随机子空间的理论,然后用该方法对正在施工中的南京长江三桥的南塔进行模态参数识别,通过与其他方法的识别结果进行比较,证明随机子空间方法不失为一种有效的模态参数识别方法。 相似文献