浅谈结构工程中的消能减震技术

本文主要论述了消能减震技术的原理,并介绍了四种阻尼器的构造及应用。最后展望了消能减震技术在结构工程中的应用前景和发展方向。     

减震消能系统在结构抗震加固中的应用

本文将阻尼器系统安装于框架结构柱间进行抗震加固，取代目前包梁包柱的加固方法，具有经济方便适用，快捷的特点，通过三层框加的动力响应计算，减振效果十分明显，为将来抗震加固提供了一种新途径。     

消能减震结构的损伤集中分布研究

消能减震结构是一种应用前景非常广泛的结构抗震体系。利用能量平衡的原理,采用质点系振动模型,通过对建筑结构模型进行地震响应和能量耗散的时程分析,讨论了在结构中设置薄弱层即消能层,控制结构在地震中的损伤集中分布在结构消能层的理论可行性,研究了所布置阻尼器及结构薄弱层的参数对损伤的集中程度的影响。结果表明设置消能层能够集中损伤,并可以减少消能层上部主体结构的截面尺寸,达到节省建筑材料提高经济效益目的。     

复合摩擦消能减震结构分析

本文给出了复合摩擦消能减震装置的主要工作模式，恢复力模型以及减震结构体系在地震作用下的时程分析方法，并结合一个１０层钢筋混凝土框架算例，比较了单一摩擦和复合摩擦两种消能模式的减震效果，讨论了设计应用及需要进一步研究的问题。     

识别结构模态参数的神经网络方法研究

提出了在输入未知时基于频率呼应函数用神经网络识别结构模态参数的方法,并研究了不同的噪声水平和网络输入层点数目对网络输出误差的影响。讨论了网络对不同阶数模态参数的识别精度。数值结果表明此方法是可行的。     

贝叶斯方法在大跨度斜拉桥模态参数识别中的应用研究

为研究大跨度斜拉桥模态参数的不确定性,将遗传算法引入传统快速贝叶斯傅里叶变换法中,并采用高信噪比渐进估计值约束遗传算法的参数搜索空间,发展了一种大跨度桥梁的贝叶斯模态参数识别方法。利用悬臂梁数值模拟验证该方法的识别效率与精度;依托苏通大桥实测加速度数据应用上述方法开展大跨度斜拉桥的模态参数识别。在此基础上,探讨频带宽度系数对模态参数识别精度和不确定性的影响,并分析模态参数后验概率密度函数（PDF）的分布特征。结果表明,所提方法可有效识别大跨度斜拉桥的各阶模态参数;频率和振型的不确定性较低,而阻尼比的不确定性较高;将频带宽度系数限制在5～10有利于保证识别误差与不确定性的平衡;模态参数后验PDF符合高斯分布。     

消能减震伸臂桁架超高层结构抗震性能研究

随着结构总高度的不断刷新,如何使超高层结构满足抗震设计要求已成为工程界关注的主要问题。近年来超高层结构体系广泛采用了中间核心筒与外围框架相结合的结构形式,通过设置伸臂桁架来协调核心筒与框架间的受力和变形。本文针对一240米高超高层建筑结构,对比无伸臂桁架、一道伸臂桁架、二道伸臂桁架的抗震效果;提出在伸臂桁架与外框架间布置粘滞阻尼器,即通过在结构刚度较大、变形较大的部位引入附加阻尼来减小结构在强震作用下的反应,并对带5种不同阻尼器布置伸臂桁架结构的抗震效果进行了分析。本文将为今后消能减震伸臂桁架超高层结构研究打下基础     

考虑结构损伤的消能减震结构能量设计方法

与基于承载力和基于位移方法相比,基于能量的抗震设计方法能够更为全面的评估结构抗震性能。该文从能量的角度提出了一种考虑主结构损伤耗能的简化抗震设计方法,将结构滞回耗能设计由阻尼器和主结构共同承担,并据此用等效阻尼比将损伤引入到主结构,通过延性系数建立了结构损伤指数与等效阻尼比之间的关系,给出了阻尼器耗能求解公式及设计流程。该方法无迭代过程,且能在设计之初实现主结构的损伤控制。算例表明,该方法简单、实用,为消能减震结构设计提供了一个新方法。     

消能伸臂体系减震性能的参数变异性影响分析

为研究结构参数变异性对消能伸臂体系减震性能的影响,推导了该体系的有限元振动方程,同时提出地震响应简化分析的"Maxwell型阻尼器计算法",并结合Gauss-Hermite降维算法分析了确定性激励、随机地震激励作用的参数变异影响情况.结果表明:Gauss-Hermite降维算法既能保证精度又能提高计算效率;确定性激励时...     

形状记忆合金阻尼器消能减震体系的控制研究

利用奥氏体SMA丝的超弹性和阻尼特性,设计了一种新型的SMA阻尼器,试验研究了该阻尼器在循环荷载作用下的力学性能,建立了基于塑性理论的一维理论模型,并对其力学性能进行了数值模拟.采用能量平衡方法对SMA阻尼器消能减震体系的参数进行了优化,给出了消能部件参数建议取值范围.最后以一幢十层剪切型钢框架结构为算例,分析了SMA阻尼器的减震效果.结果表明:该阻尼器具有良好的滞回耗能能力,能很好地控制结构的位移反应,适用于工程结构的抗震设计和加固.     

Bayesian identification of system parameters

Summary A common problem is that of identifying system parameters from short-term signal observations. If the signals have random components, and the parameters of interest are treated as random variables, then a Bayesian point of view provides at least one general approach to the problem. Although not too practical from a computational standpoint, this approach can give valuable insight into the fundamental limitations on how rapidly and accurately system parameters can be estimated, in situations where speed and accuracy may be critically important, and the number of unknown parameters is not too large.Two situations are discussed in this paper-that in which the input (driving) signals of the system are observable, and that in which they are not observable, but have known statistics. An example, involving the estimation of the natural frequency of a lightly damped second-order system in each of these situations is presented, in which the threshold effect in accuracy versus observation time is clearly illustrated.This work was supported by National Aeronautics and Space Administration Sustaining Grant No. NGR-34-001-005, Duke University.     

基于模糊聚类的模态参数自动识别

多参考点最小二乘复频域法（p-LSCF）是最近几年来提出的宽频带模态参数识别算法,该算法在抗干扰能力、识别密集模态、以及处理大阻尼复杂结构方面具有非常好的特性。区分真实极点与计算极点是该算法中非常重要的一步,这项工作通常是借助于稳定图由人工完成。对于复杂结构,这个过程尤其繁琐并且耗时。模糊聚类肥西已经在多个领域得到了成功的应用,通过将模糊聚类作为自动分析稳定图的工具引入到模态分析中,实现了模态参数的自动识别。     

高层建筑气弹模型模态参数识别

以某-492m高的超高层建筑为工程背景,讨论了3种不同方法对风洞试验气动弹性模型的固有频率、固有振型和阻尼比等模态参数的识别效果.首先采用初始激励自由衰减振动试验和频域分析方法(简称"初激励频域法")对该气动弹性模型的模态参数进行了识别.然后以TJ-2风洞中人工紊流风场为环境随机激励源,对该气动弹性模型进行了环境风随机振动试验,并分别采用环境风随机振动频域分析方法和基于响应相关函数的环境风随机振动时域STD方法对其模态参数进行了识别.结果显示:对于固有频率和固有振型,上述3种方法的识别结果比较接近;对于模态阻尼比,初激励自由衰减频域法的识别结果与具有钢芯棒悬臂结构的气动弹性模型模态阻尼比的经验范围相符,但环境风随机振动法的识别结果由于模型振动响应幅值较小而明显偏大.     

桥梁结构模态参数识别中系统阶次的自动辨识算法

随机子空间算法作为时域模态分析的常用算法之一,存在系统定阶需人为参与这一缺陷。基于此,针对奇异值跳跃法难以确定高阶系统阶次这一问题,提出了将其与"对数化处理"进行融合以便快速确定奇异值的明显跳跃点;通过构建频率置信因子和振型置信因子用于确定真实阶次的取值范围;采用线性加权平均法构建置信系数以确定结构系统的真实阶次;将所提算法运用于某大型斜拉桥的模态参数识别,并将识别结果与现场试验值和有限元结果进行对比分析。结果表明,所提算法能够实现系统阶次的自动化确定和模态参数的自动化识别,且识别结果具有较好的精度和可靠性。     

实时工作模态参数数据驱动随机子空间识别

基于数据驱动随机子空间识别 (SSI) 算法,引入Hankel矩阵行块数 和列数 经验确定方法和模态传递范数(Modal Transfer Norm),采用奇异熵进行系统自动定阶方法,使识别过程自动化,实现工程模态参数的实时识别。应用Choleshy分解求解下三角矩阵 ,缩减了计算量,特别是连续两个时刻的窗口数据大量重叠时,大大减小了计算时间,从而满足实时识别时间上的要求。三跨连续梁桥数值算例和一座实桥测试数据结果表明,每次识别均在移动步长时间内完成,速度快、精度高,可有效运用于大型结构模态参数的实时识别。     

扫频激励下的飞机颤振模态参数小波辨识研究

为在大噪声环境下准确辨识飞机颤振模态参数,提出了一种适用于扫频激励的颤振模态参数小波辨识方法.该方法首先采用分数阶傅里叶变换对试飞数据时频滤波,随后由频响函数获得脉冲响应,并运用小波变换从脉冲响应中提取模态参数.该方法即利用了扫频信号在分数阶傅里叶域内的聚焦特性,又借助了Morlet小波的窄带滤波特性,显著降低了辨识过程中噪声的不利影响.讨论了算法性能,给出了适用范围,并采用仿真算例和实测试飞数据予以验证,结果表明该方法在大噪声环境下表现了较高的辨识精度.     

基于盲源分离的结构模态参数识别

提出一种结构模态参数识别的新方法。该方法以盲源分离理论中基于二阶统计量的AMUSE算法为基础,通过对测试数据Hilbert变换构建分析数据矩阵,通过求解不同时滞下数据协方差矩阵的广义特征值问题实现对结构模态参数的识别。数值算例结果表明,该方法不仅适用于实模态情况,同时适用于复模态情况,且计算简单,识别精度高,对测量白噪声有很好的鲁棒性。     

基于解析模态分解和希尔伯特变换的模态参数辨识新方法

针对航天器结构低频、密频的模态参数辨识问题,提出一种将解析模态分解(AMD)与希尔伯特变换(HT)相结合的模态辨识方法(AMD+HT),根据结构上任意一点的脉冲响应信号,对系统结构的频率和模态阻尼比进行参数识别。以箱型卫星模型为例,分别对固定状态下卫星帆板和卫星整体结构的低阶模态进行模态辨识,并与LMS数据采集系统分析结果和ANSYS有限元仿真结果对比,验证了该方法对低频、密频结构模态辨识的正确性和优越性。     

基于VMD的建筑结构模态参数识别

在建筑结构的健康监测、控制和状态评估中经常遇到的一个关键性问题是如何根据实测响应信号准确估计结构阻尼比及自振频率等模态参数。基于变分模态分解(VMD)提出一种新的结构模态参数识别方法。该方法首先对实测振动信号进行VMD分解,获得单模态信号,然后采用自然环境激励技术(NEXT)得到单模态信号的自由衰减响应,最后利用直接插值法(DI)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性及可靠性。利用该技术对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步验证了该方法的准确性和有效性。     

基于谱系聚类的随机子空间模态参数自动识别

针对随机子空间模态识别过程因人为参与造成识别结果不准确的问题,提出在随机子空间识别过程中引入谱系聚类算法实现模态参数自动识别。通过两种不同状态矩阵计算方法所得到的模态之间的相似程度以及各阶模态的能量剔除由噪声、模态过估计等因素引起的虚假模态;引入谱系聚类算法对结果进行拾取,以频率、阻尼比、模态振型、模态能量作为聚类因子计算结果之间的相似性,通过其将计算结果分为若干类,提取元素多于一定值的类作为拾取结果,实现结果的自动拾取。通过数值仿真和实例分析验证本文方法的有效性。