有偏心桥梁断面气动导数识别的分段扩阶最小二乘迭代法

应用拉格朗日方程,建立了风洞中弹性悬挂的二自由度桥梁节段模型质心的竖向和扭转运动方程,所建立的数学模型考虑了无风时竖向阻尼力中心和弹性中心与质心的偏心。提出了利用节段模型风洞试验的自由振动信号直接识别系统矩阵的分段扩阶最小二乘迭代算法(SEO-ILS法)。给出了无风时偏心节段模型物理参数及模态参数的识别方法,并用于无偏心平板模型和有偏心桥梁节段模型的气动导数识别。风洞试验表明,方法有效可行。     

桥梁断面颤振导数识别的加权最小二乘法

基于节段模型弯扭耦合自由振动试验,在现有的最小二乘迭代法中引入加权矩阵,给出了桥梁断面颤振导数识别的加权最小二乘迭代法(WLS法)。设计了一个节段模型仿真系统将WLS法与现有方法进行了比较,试验结果验证了WLS具有更好的识别精度和计算效率。最后基于MATLAB语言编制了颤振导数识别程序并应用于风洞试验中,通过不同识别方法的风洞试验结果对比验证了该方法的正确性与可靠性。     

基于自由振动响应识别桥梁断面颤振导数的人工蜂群算法

基于桥梁节段模型风洞试验自由振动衰减时程信号,提出了桥梁断面颤振导数识别的人工蜂群算法。基于最小二乘原理,将竖弯和扭转信号的整体残差平方和作为目标函数,使用人工蜂群算法对相关参数进行寻优搜索,识别出桥梁断面的颤振导数。与其他迭代算法相比,人工蜂群算法是受生物启发产生的寻优算法,对初值没有要求,从而避免了迭代初值对识别精度的影响。为考察人工蜂群算法在桥梁断面颤振导数识别中的有效性,进行了理想平板模型仿真以及某大桥节段模型风洞试验,结果表明,桥梁断面颤振导数识别的人工蜂群算法具有较好的稳定性和可靠性。     

基于自由振动响应识别颤振导数的特征系统实现算法

桥梁断面的颤振导数在研究桥梁风致颤振稳定性上扮演着重要的角色，通常通过节段模型风洞试验获得。提出采用时域特征系统实现算法来识别节段模型振动系统的模态参数，进而提取桥梁断面颤振导数的方法。为验证该方法的可行性，进行了二自由度流线型薄平板节段模型自由振动风洞试验，并将识别的气动导数值与Theodorsen理论解进行了比较。     

桥梁颤振导数的耦合强迫振动仿真识别

提出了一种新的桥梁颤振导数识别方法——耦合强迫振动识别法，并采用CFD仿真桥梁节段模型的耦合强迫振动，通过数值计算节段模型上的颤振自激力，识别出节段模型的颤振导数。以丹麦的大带东桥为例，用仿真耦合强迫振动法识别了该桥梁节段模型的8个颤振导数，并计算了颤振临界风速，其计算结果与风洞试验结果一致，证明了所提出的耦合强迫振动识别法及数值仿真识别方法是可行的。     

红光大桥风洞节段模型的动力学参数辨识

颤振气动导数识别是桥梁颤振理论研究的核心与关键问题,现有文献的主要方法是基于对系统自由振动响应数据的拟合,通过时域模态分析方法识别颤振气动导数.以柳州红光桥节段模型为背景,运用基于相关函数矩阵的特征系统实现法,通过分析桥梁节段模型在均匀流风场与紊流风场下的响应,分别辨识出桥梁模型的动力学参数,并进行比较,为实现最终的颤振气动导数的识别提供了宝贵的经验.     

桥梁颤振导数识别的时域法与频域法对比研究

同时提出了基于桥梁节段模型强迫振动风洞实验的颤振导数时域识别法与频域识别法。开发了一套两自由度强迫振动装置,用它进行了三种节段模型的强迫振动法风洞试验。用这同一批实验数据作了两种方法的对比研究。采用两种或多种数据处理方法,可以提高颤振导数识别结果的可信度。频域法自身包含有滤波过程,因而抗干扰能力强,识别的颤振导数曲线平顺光滑;时域法的定解方程对信号相位差较敏感,易受杂波干扰导致结果漂移或波动。     

基于反馈控制的桥梁节段模型干风洞实验仿真

在风场作用中,针对桥梁结构与风荷载耦合而表现出非自伴随动力系统的现象,提出了仅具有5个独立控制参数的桥梁节段主动控制模型来模拟含有8个颤振气动导数的节段风洞试验模型。该模型由刚体所受的分布力系可等效为集中力系原则出发,利用PID反馈控制技术所构造,其在数学力学模型方面与风洞试验模型完全一致。通过几何变换,干风洞实验测量的线位移信号可转换为角位移信号。同时,运用MIMO分析技术可简单而精确获取系统完备的频响函数矩阵,再采用基于复模态理论中左右特征向量的辨识算法识别控制参数。通过数值仿真,验证了主动控制模型的合理性,同时也显示了该模型在桥梁风振研究中的应用价值和推广意义。     

平行分离双幅桥气动导数识别的混合强迫振动试验法

自由振动试验法(FreeV法)用于平行分离双幅桥气动导数识别时,由于人工初始激励不同,节段模型产生的气动干扰不同,进而导致气动导数识别结果规律性差,识别数据离散性大。为此,提出了混合强迫振动试验法(MFV法),并对比分析了MFV法和FreeV法识别出的气动导数,以及基于MFV法和FreeV法的二维颤振分析结果与节段模型测试结果。研究结果表明:无论是上游桥还是下游桥,MFV法识别的气动导数均离散性较小,随折算风速的变化规律明确;而FreeV法识别的气动导数离散性较大,随折算风速的变化规律较差,尤其是受气动干扰效应影响较大的下游桥;基于MFV法预测的颤振临界风速与节段模型测试结果较为接近,而基于FreeV法预测的颤振临界风速与节段模型测试结果的偏差较大,尤其是下游桥,偏差更为显著;相比于FreeV法,MFV法能更为准确地模拟平行分离双幅桥的气动干扰效应,其颤振预测结果更准确。     

基于超声电机作动器的翼段颤振主动抑制

研究采用超声电机作为作动器来实现含控制面的翼段颤振主动抑制。首先,通过实验获得超声电机的频率响应,经过非线性最小二乘法进行物理参数识别,建立了超声电机作动器的传递函数模型。然后,设计了具有控制面的翼段颤振实验模型,建立了机翼-控制面的三自由度气动弹性方程,设计了输出反馈的次最优控制律。数值仿真和风洞试验结果表明,以超声电机作为控制面作动器可以有效地抑制机翼颤振,并将颤振临界速度提高了13.4%。     

识别桥梁断面18个颤振导数的梯度下降算法

桥梁断面颤振导数识别问题可转化为最小二乘优化问题,提出了梯度下降算法求解该优化问题,提取桥梁主梁断面18个颤振导数。梯度下降算法在随机搜索过程中引入反馈机制,能够快速搜索到最优解,可用于系统参数识别,并且能够保证精度。采用该算法识别了苏拉马都大桥主梁断面18个颤振导数,并且与随机子空间方法识别结果进行对比分析。给出了现有弹簧悬挂系统自由振动方法识别桥梁断面颤振导数高风速时稳定性较差、侧向颤振导数识别精度相对较低的原因。试验方法是影响颤振导数识别精度的决定性因素,识别方法是相对次要因素。     

Investigation of Turbulence Effects on the Aeroelastic Properties of a Truss Bridge Deck Section

This paper presents the flutter derivatives (FDs) extracted from a stochastic system identification (SSI) method under different turbulent flows. The objective of the study is to investigate the effects of oncoming turbulence on the flutter of suspended long-span bridges using a section model wind-tunnel test. Several wind-tunnel tests were performed on a truss bridge deck section with different oncoming turbulent properties involving reduced turbulence intensities and turbulent scales. This study includes an investigation of the effect of oncoming flows on modal dynamic responses. The transient and buffeting response data from the wind-tunnel test are analyzed using the system identification technique in extracting FDs, and the difficulties involved in this method are discussed. The time-domain SSI is applied to extract all FDs simultaneously from one and two degree-of-freedom (1DOF and 2DOF) systems. Finally, the results under different conditions are discussed and conclusions are formed.     

桥梁断面颤振导数的CFD全带宽识别法

由于需要在不同折算风速下重复进行大量试验或CFD(Computational Fluid Dynamics)模拟,现有风洞试验和CFD方法识别桥梁断面颤振导数耗时且效率低。提出一种基于CFD离散时间气动模型,快速识别感兴趣折算风速带宽内任意折算风速下桥梁断面颤振导数的全带宽识别法。该法基于任意拉格朗-欧拉描述的有限体积法和多层网格技术,首先计算作用在桥梁断面上的非定常气动力,CFD模拟时强迫桥梁断面以单自由度竖弯或扭转方式振动,位移模式为定义在感兴趣的频率范围内的指数脉冲时间序列。然后利用得到的气动力和该指数脉冲输入,通过系统识别建立起反映桥梁断面气动力系统特性的离散时间气动模型。随后利用该气动模型仿真桥梁断面在简谐位移激励下的气动力响应,并由该模型的输入和响应通过系统识别得到桥梁断面的颤振导数。该法在竖弯和扭转方向各仅需一次CFD模拟,就可构造离散时间气动模型,使得颤振导数识别的计算量显著降低。开展了三汊矶大桥加劲梁断面颤振导数识别和颤振临界风速计算,研究结果与风洞试验的一致性,证明了方法的可靠性和高效性。     

桥梁节段模型颤振导数的确定

本文提出了一种以节段模型受到初始脉冲激励后的自由振动的阻尼和频率作为基本参数，在时域内识别二元非流线型体颤振导数的方法。在这一方法中，非耦合导数的确定与常规的方法没有根本的不同，而耦合导数是在指定的折算风速下根据各主振方向上的模型参数以及相应的非耦合导数通过求解非线性代数方程组得到。与目前常用的Ｓｃａｎｌａｎ方法相比，略去了实验必需的纯单一模态振动的要求，从根本上减少了对风洞实验技术的要求和工作量，而且识别精度有明显的提高。     

增设主梁下风侧翼板抑制悬索桥架设阶段颤振的研究

本文首先建立了下风侧附加翼板桥梁主梁截面的自激气动力模型。以某悬索桥设计方案为工程背景,应用多模态颤振分析方法,分析了该桥架设阶段颤振临界风速的发展趋势。以其中最危险的架设阶段为例,研究了主梁下风侧设置翼板这种控制措施对系统颤振的控制效果。分析表明,主梁下风侧附加翼板对于悬索桥架设阶段的颤振是一种有效的气动控制措施。