發(fā)布時(shí)間：2020-11-18 00:49

　　 隨著社會(huì)的發(fā)展,工程結(jié)構(gòu)越來(lái)越多,結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特性由結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)確定。一般通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別以獲取結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù),進(jìn)而分析結(jié)構(gòu)在役健康狀態(tài)�？紤]到運(yùn)行模態(tài)分析在實(shí)際振動(dòng)結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)以及頻域識(shí)分解法的優(yōu)點(diǎn),本文選用頻域分解法識(shí)別結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)。論文的主要研究工作及成果如下:(1)總結(jié)了頻域識(shí)別法的優(yōu)缺點(diǎn),選用了適用于環(huán)境激勵(lì)的頻域分解法作為模態(tài)參數(shù)識(shí)別法進(jìn)行研究。頻域分解法識(shí)別出的模態(tài)頻率、模態(tài)振型精度較高;但識(shí)別阻尼比時(shí)由于截?cái)嗾`差影響識(shí)別精度較低,本文以奇異向量在結(jié)構(gòu)固有頻率附近相關(guān)性極高為理論基礎(chǔ),對(duì)阻尼比識(shí)別方法加以完善,最終編程實(shí)現(xiàn)該方法,并用該方法對(duì)一個(gè)四自由度彈簧質(zhì)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)算例進(jìn)行模態(tài)參數(shù)識(shí)別,結(jié)果表明該算法識(shí)別精度較高且阻尼比識(shí)別精度令人滿意。但是頻域識(shí)別法不能很好的解決結(jié)構(gòu)密集模態(tài)問(wèn)題。(2)文中分析了密集模態(tài)形成原因以及常見的容易出現(xiàn)密集模態(tài)的結(jié)構(gòu)。對(duì)結(jié)構(gòu)密集模態(tài)振型及頻率的靈敏性進(jìn)行了分析,依據(jù)結(jié)構(gòu)擾動(dòng)后密集模態(tài)對(duì)應(yīng)的兩階振型在其子空間中旋轉(zhuǎn)角度一致且具有邊界這一特點(diǎn),將其應(yīng)用于實(shí)際工程結(jié)構(gòu)密集模態(tài)參數(shù)識(shí)別中。文中按照密集模態(tài)在頻域兩個(gè)峰的混疊程度將其分為兩類,以往的針對(duì)密集模態(tài)的參數(shù)識(shí)別方法只適用于混疊程度較低的一類,本文提出的以頻響函數(shù)為基礎(chǔ)的適用于密集模態(tài)的定階方法,適用于需要提前定階識(shí)別結(jié)果才能準(zhǔn)確的頻域識(shí)別法。(3)為有效解決結(jié)構(gòu)密集模態(tài)識(shí)別問(wèn)題,本文在頻域分解法的理論基礎(chǔ)上加以改進(jìn),該方法先對(duì)振動(dòng)結(jié)構(gòu)的加速度響應(yīng)數(shù)據(jù)的互功率譜密度函數(shù)矩陣做奇異值分解,然后對(duì)各頻率點(diǎn)第一個(gè)奇異值進(jìn)行分析,通過(guò)求解并對(duì)比其峰值處奇異向量與其左右附近頻率點(diǎn)的奇異向量間的角度,最終確定一個(gè)峰值處的模態(tài)階數(shù)。并用一個(gè)含密集模態(tài)的三自由度彈簧質(zhì)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行驗(yàn)證分析,算例表明,所提出的方法能有效解決兩類密集模態(tài)。(4)為減少人為參與,能做到自動(dòng)識(shí)別出結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù),從而為工程結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供進(jìn)一步可能性,文中采用尺度空間峰值檢測(cè)法自動(dòng)獲取奇異值曲線峰值,并對(duì)改進(jìn)的頻域分解法設(shè)置參數(shù)范圍,最后編程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。文中最后對(duì)一個(gè)實(shí)際橋梁的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,模態(tài)參數(shù)識(shí)別結(jié)果表明,該方法能自動(dòng)識(shí)別出實(shí)際工程中結(jié)構(gòu)含密集模態(tài)的模態(tài)參數(shù)。通過(guò)對(duì)比同一天三個(gè)時(shí)段的模態(tài)振型,驗(yàn)證了結(jié)構(gòu)密集模態(tài)特性。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TU317
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 頻域識(shí)別法發(fā)展歷程
        1.2.2 結(jié)構(gòu)密集模態(tài)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 結(jié)構(gòu)密集模態(tài)識(shí)別的主要問(wèn)題
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
2 密集模態(tài)下結(jié)構(gòu)特性分析研究及其對(duì)頻域識(shí)別的影響
    2.1 引言
    2.2 密集模態(tài)下結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)敏感性分析
        2.2.1 敏感性分析理論基礎(chǔ)
        2.2.2 數(shù)值算例驗(yàn)證與結(jié)果分析
    2.3 密集模態(tài)下結(jié)構(gòu)頻響函數(shù)特性分析
        2.3.1 頻響函數(shù)理論基礎(chǔ)
        2.3.2 密集模態(tài)下頻響函數(shù)特性分析
    2.4 基于頻響函數(shù)理論的模態(tài)定階方法的提出
        2.4.1 結(jié)構(gòu)密集模態(tài)定階方法理論推導(dǎo)
        2.4.2 三自由度結(jié)構(gòu)密集模態(tài)算例驗(yàn)證
    2.5 本章小結(jié)
3 基于頻域分解法的密集模態(tài)識(shí)別方法研究
    3.1 引言
    3.2 環(huán)境激勵(lì)信號(hào)特性研究
        3.2.1 白噪聲激勵(lì)信號(hào)數(shù)學(xué)特性
        3.2.2 常見環(huán)境信號(hào)特性分析
    3.3 頻域分解模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法研究
        3.3.1 理論基礎(chǔ)
        3.3.2 模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法研究
        3.3.3 四自由度稀疏結(jié)構(gòu)算例分析
    3.4 基于頻域分解法的密集模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法改進(jìn)
        3.4.1 改進(jìn)的頻域分解法的理論推導(dǎo)
        3.4.2 噪音模態(tài)特性分析
        3.4.3 算法流程與實(shí)施步驟
        3.4.4 三自由度結(jié)構(gòu)密集模態(tài)算例驗(yàn)證
    3.5 本章小結(jié)
4 基于頻域分解的密集模態(tài)結(jié)構(gòu)自動(dòng)識(shí)別方法研究
    4.1 引言
    4.2 峰值自動(dòng)拾取法引入
        4.2.1 峰值自動(dòng)拾取法分析
        4.2.2 基于尺度空間理論的峰值檢測(cè)法
        4.2.3 數(shù)值算例驗(yàn)證與分析
    4.3 改進(jìn)的頻域分解法的參數(shù)自動(dòng)化選取方法
    4.4 本章小結(jié)
5 實(shí)際工程的模態(tài)參數(shù)識(shí)別研究
    5.1 橋梁結(jié)構(gòu)及其監(jiān)測(cè)系統(tǒng)簡(jiǎn)介
    5.2 響應(yīng)數(shù)據(jù)分析與模態(tài)參數(shù)識(shí)別
    5.3 基于改進(jìn)頻域分解法的自動(dòng)模態(tài)參數(shù)識(shí)別
    5.4 結(jié)構(gòu)不同時(shí)段模態(tài)振型變化對(duì)比分析
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2888132