基于解析模式分解的密集工作模态参数识别

• 作者: 任伟新 王佐才
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 数学
• 关键词: 振动与波 环境激励 解析模式分解 随机减量技术 密集模态
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 理论与数值解法
• 页码范围: 18-24,30
• 页数: 8页
• 分类号: O241.82
• 字数: 4085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.06.005

摘要

长大跨度的桥梁结构或者高层建筑的工作环境振动响应中经常包含密集的模态成分,并会出现模态叠混现象,而传统的信号分析方法往往难以识别结构的密集模态参数.提出一种基于解析模式分解理论与随机减量技术相结合的方法识别环境激励下的结构密集模态参数.对于工作环境激励下的结构振动响应,通过随机减量技术可以提取结构的自由振动响应,利用解析模式分解方法对具有密集模态的自由振动响应进行有效的分解,对每一阶自由振动响应利用最小二乘拟合方法识别出频率与阻尼比.通过两层框架的数值模拟以及对密集频率的密集程度指数和信号时程长度等参数分析,其结果表明通过随机减量技术提取的自由振动响应可以有效的减少模态叠混的影响,虽然提取的自由振动响应的时程长度比实际的信号时程要短,然而解析模式分解仍然能够十分有效的对短时程具有密集模态成分的信号进行有效的分解.最后,通过对一具有密集模态的36层框架的数值模拟,以及对一具有密集模态的3层框架的振动台实验,验证该方法可以有效的识别出环境激励下的结构密集模态参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任伟新	合肥工业大学土木水利学院	73	183	7.0	10.0
2	王佐才	合肥工业大学土木水利学院	24	40	4.0	6.0