桥梁结构运营模态参数不确定性识别方法的对比研究
发布时间:2021-04-25 04:24
在桥梁运营模态参数识别研究中,环境干扰、模型简化、测试误差、识别算法等因素会引入不确定性,使得桥梁模态参数识别值与真实值之间不可避免地存在偏差。为了提高桥梁模态参数识别结果的可信性与鲁棒性,有必要对桥梁模态参数不确定性识别进行研究。常用的结构模态参数不确定性识别方法有两大类,经典频次方法和贝叶斯方法。因具有理论完善和运算高效的特点,贝叶斯方法中的FB-FFT法逐渐得到推广应用。然而,大跨复杂桥梁具有模态密集、响应信噪比低、响应非平稳的特性,这将直接限制FBFFT法的应用。针对大跨复杂桥梁模态参数不确定性识别研究中的不足,采用理论与应用相结合的研究思路,对FB-FFT法与基于FB-FFT的抽样法展开了对比研究。分别使用这两种方法对简支梁桥有限元模型和大跨斜拉桥实桥进行模态参数不确定性识别,并对识别结果进行对比分析。完成的主要工作有以下几点:(1)基于广泛的结构模态参数不确定性识别相关文献阅读,介绍了相关领域的研究现状,总结了目前研究中存在的不足,拟定了本文的研究内容与研究思路。(2)介绍了与结构模态参数不确定性识别相关的测试数据质量评判、结构频谱查看、不确定性识别等理论与方法,为克服FB...
【文章来源】:西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:90 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和研究意义
1.2 桥梁运营模态参数不确定性识别相关问题研究现状
1.2.1 环境激励下模态参数识别研究现状
1.2.2 模态参数不确定性研究现状
1.3 现有研究存在的问题
1.4 本文研究目标和研究内容
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
第2章 模态参数不确定性识别相关理论和方法
2.1 数据质量评判
2.2 频谱查看
2.3 经典频次方法
2.4 贝叶斯方法
2.4.1 贝叶斯基本理论
2.4.2 FB-FFT法
2.4.3 FB-FFT算法流程
2.5 基于FB-FFT的抽样法
2.6 本章小结
第3章 简支梁桥模态参数不确定性识别
3.1 简支梁桥数值模型
3.1.1 模型概况
3.1.2 响应模拟
3.2 不同噪声水平下的识别与对比
3.2.1 数据准备及质量评判
3.2.2 频谱查看
3.2.3 模态参数不确定性识别
3.2.4 对比分析
3.3 不同结构特性下的识别与对比
3.3.1 数据准备及质量评判
3.3.2 频谱查看
3.3.3 模态参数不确定性识别
3.3.4 对比分析
3.4 本章小结
第4章 斜拉桥模态参数不确定性识别
4.1 工程概况
4.2 竖桥向模态参数识别与对比
4.2.1 数据质量评判
4.2.2 频谱查看
4.2.3 模态参数不确定性识别
4.2.4 对比分析
4.3 横桥向模态参数识别与对比
4.3.1 数据质量评判
4.3.2 频谱查看
4.3.3 模态参数不确定性识别
4.3.4 对比分析
4.4 本章小结
第5章 结论及展望
5.1 结论
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目
本文编号:3158695
【文章来源】:西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:90 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和研究意义
1.2 桥梁运营模态参数不确定性识别相关问题研究现状
1.2.1 环境激励下模态参数识别研究现状
1.2.2 模态参数不确定性研究现状
1.3 现有研究存在的问题
1.4 本文研究目标和研究内容
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
第2章 模态参数不确定性识别相关理论和方法
2.1 数据质量评判
2.2 频谱查看
2.3 经典频次方法
2.4 贝叶斯方法
2.4.1 贝叶斯基本理论
2.4.2 FB-FFT法
2.4.3 FB-FFT算法流程
2.5 基于FB-FFT的抽样法
2.6 本章小结
第3章 简支梁桥模态参数不确定性识别
3.1 简支梁桥数值模型
3.1.1 模型概况
3.1.2 响应模拟
3.2 不同噪声水平下的识别与对比
3.2.1 数据准备及质量评判
3.2.2 频谱查看
3.2.3 模态参数不确定性识别
3.2.4 对比分析
3.3 不同结构特性下的识别与对比
3.3.1 数据准备及质量评判
3.3.2 频谱查看
3.3.3 模态参数不确定性识别
3.3.4 对比分析
3.4 本章小结
第4章 斜拉桥模态参数不确定性识别
4.1 工程概况
4.2 竖桥向模态参数识别与对比
4.2.1 数据质量评判
4.2.2 频谱查看
4.2.3 模态参数不确定性识别
4.2.4 对比分析
4.3 横桥向模态参数识别与对比
4.3.1 数据质量评判
4.3.2 频谱查看
4.3.3 模态参数不确定性识别
4.3.4 对比分析
4.4 本章小结
第5章 结论及展望
5.1 结论
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目
本文编号:3158695
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