基于SHMS的大跨度悬索桥模态参数识别及有限元模型修正.docx

基于SHMS的大跨度悬索桥模态参数识别及有限元模型修正
基于SHMS的大跨度悬索桥模态参数识别及有限元模型修正
摘要：模态参数识别是结构动力学研究中的核心问题之一，而大跨度悬索桥由于其特殊的结构形式及复杂的动力特性，其模态参数的准确识别尤为重要。本文在先前研究的基础上，利用SHMS算法，结合加速度响应数据，对大跨度悬索桥的模态参数进行识别，并根据识别结果对有限元模型进行修正。实验结果表明，该方法能有效地提高模态参数的准确性，并能更好地反映悬索桥动力特性。
关键词：大跨度悬索桥；模态参数；SHMS算法；有限元模型修正
1.引言
随着城市化进程的不断推进，大跨度悬索桥作为一种现代化的桥梁形式，受到了越来越多的关注。然而，悬索桥的特殊结构形式及其复杂的动力特性使得其模态参数识别成为研究的一个难点。准确识别大跨度悬索桥的模态参数对于桥梁的设计、施工和维护具有重要意义。因此，本文基于SHMS算法，旨在通过对加速度响应数据的处理，实现对大跨度悬索桥模态参数的准确识别，并进一步修正有限元模型，以更好地反映悬索桥的动力特性。
2.SHMS算法的原理
SHMS(StructuralHealthMonitoringSystem)算法是结构健康监测系统中常用的一种模态参数识别方法。其原理是通过将结构的动力特性与频域特性联系起来，从而实现对模态参数的识别。具体而言，SHMS算法通过计算结构的动态响应频谱，利用局部最小二乘法和广义阵的逆来识别结构的自然频率和阻尼比。该算法的主要优点是对非线性结构和信号加噪声有较好的适应性。
3.悬索桥模态参数识别方法
本文提出的悬索桥模态参数识别方法包括以下步骤：采集悬索桥的加速度响应数据、信号处理、计算动力响应频谱、应用SHMS算法识别模态参数。
首先，通过在悬索桥上安装一系列加速度传感器，采集桥梁的动态响应数据。然后，对采集的数据进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高数据的可靠性。
接下来，利用预处理后的数据，计算悬索桥的动力响应频谱。通过傅里叶变换将时域的加速度数据转换为频域的振动频谱，进而得到结构的频谱特性信息。
然后，应用SHMS算法对悬索桥的模态参数进行识别。SHMS算法通过计算结构的动力响应频谱，利用局部最小二乘法和广义阵的逆来识别结构的自然频率和阻尼比。
最后，根据识别结果，对悬索桥的有限元模型进行修正。有限元模型修正是通过调整模型的初始参数，使得模态参数与实测参数更加接近。修正后的模型能更好地反映悬索桥的动力特性。
4.实验结果
本文选取一座大跨度悬索桥作为研究对象，采集了其加速度响应数据，并将数据应用于模态参数识别方法。实验结果显示，通过SHMS算法，能够准确地识别出悬索桥的自然频率和阻尼比，并且识别结果与实际参数吻合度较高。修正后的有限元模型能更好地反映悬索桥的动力特性。
5.结论
本文基于SHMS算法，结合加速度响应数据，实现了对大跨度悬索桥模态参数的准确识别，并修正了有限元模型以更好地反映悬索桥的动力特性。实验结果表明，该方法能够提高模态参数的准确性，为悬索桥的设计、施工和维护提供了参考依据。
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