桥梁颤振气动导数识别的迭代法

本文提出一种利用自由振动响应通过年顿－拉夫逊迭代同时识别出桥梁全部8个颤振气动导的方法。此法具有对迭代初值要求不高，识别结果稳定的特点，并具有一定的抗噪声干扰能力。数字仿真与实物试验结果表明本文方法有效，可行。     

桥梁颤振气动导数辨识的随机激励法

针对桥梁颤振气动导数辨识提出非经典线性系统参数辨识的随机激励法,能够同步识别出桥梁模型中全部的八个颤振气动导数.该方法基于载荷辨识原理,避免讨论非经典线性系统模态矩阵对称性的问题.通过仿真算例,说明此方法识别结果稳定,并具有一定的抗噪干扰能力,在工程应用上具有一定的意义.     

桥梁气动导数的识别及模型参数对气动导数的影响

提出了一种利用节段模型的自由振动响应数据识别桥梁断面气动导数的新方法—总体最小二乘时域法，该方法试验装置简单，避免了识别过程中参数选择带来的影响并且具有很高的精度和收敛性。针对自由振动测试技术在高风速下因竖弯方向气动阻尼太大、信号衰减过快导致识别不能进行的问题，本文改变模型的质量、质量惯矩及扭弯频率比进行了一系列试验，说明可以通过增加模型质量和质量惯矩的方法得到足够用于桥梁颤振分析的气动导数。将得出的江阴桥模型的试验结果与Ｓｃａｎｌａｎ方法的结果进行了对比，并且根据它算出的颤振风速在全桥气弹模型上得到了验证。     

桥梁断面颤振导数识别的耦合自由振动方法

通过对系统复模态的特征分析发现,只要给定一个折减风速,就可以唯一地确定出系统的振动模态参数;反之,如果已知某一折减风速(或折减频率)时系统的振动模态参数,将可以确定出对应于该折减风速的桥梁断面各颤振导数。基于该思想,建立了从系统振动模态参数确定桥梁断面颤振导数的方法,该方法理论严密,并根本上克服了现有耦合自由振动颤振导数识别方法存在的缺陷。通过数值算例对该桥梁断面颤振导数识别方法的可靠性和适用性进行了有效的验证,且该识别方法能够对桥面颤振发散后的颤振导数进行识别。     

桥梁颤振导数自由振动识别的分段扩阶最小二乘迭代算法

研究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时域法。在可识别性研究的基础上，给出了最小二乘一次完成算法、倒置时序算法、分段识别算法和分段扩阶最小二乘迭代算法（SEO-ILS法）。随后SEO-ILS法用于桥梁颤振导数识别：先直接识别出系统矩阵，在识别出二自由度节段模型各不同风速下的等效刚度和等效阻尼矩阵后，即可同时提取8个颤振导数。风洞试验表明，文中方法有效可行。     

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。     

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。     

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。     

桥梁颤振数字仿真分析

本文用自动控制原理，将桥梁颤振系统分解成一个由若干线性滞后环节组成的控制系统。来对桥梁颤振系统进行数字仿真分析，采用尤格－库塔法求解系统的响应，从而能得到其它方法不能得到的系统任一环节的响应，便于主动控制技术在桥梁颤振抑制中应用，算例表明，此方法是可行，正确和方便的。     

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。     

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。     

参数辨识的特征系统实现算法（ERA）及实践

本文论述了特征系统实现算法(ERA)的基本原理和用于模态置信度评估的两个因子,利用模拟数据考核了自编ERA 程序及其抗噪能力,实施了汽车发动机悬置系统模态参数的辨识。实践表明,ERA 法具有良好的工程实用前景。     

识别桥梁断面颤振导数的快速相关特征系统实现算法

风洞试验是获取桥梁断面颤振导数最直接和有效的方法.由于高风速下各种噪声对振动信号的污染,造成高风速下颤振导数识别的难度加大,因此合理的算法选择显得特别重要.介绍了一种基于响应数据相关的特征系统实现算法(快速相关ERA),并提出了将该算法在桥梁断面颤振导数识别上的实现.然后以具有理论解的Theodorsen理想平板为例,通过数值仿真和系统识别得到了一定折算风速范围不同噪声水平下的颤振导数.识别的理想平板颤振导数与Teodorsen理论解的合理一致性,验证了算法的可靠性和鲁棒性.     

基于EMD处理信号的桥梁颤振导数识别

桥梁风洞试验采集信号都不可避免地被噪声污染,并且具有一定的非平稳性,因此导致桥梁颤振导数识别精度降低.为了提高识别精度,基于经验模态分方法分离信号固有模态函数,消除了高频噪声和低频非平稳趋势项.基于原始采集信号及由经验模态分解处理后的信号采用随机搜索方法识别了苏通大桥节段模型颤振导数,两种情况下的识别结果差异不容忽略.分析结果表明,经验模态分解是提高桥梁颤振导数识别精度的一种行之有效的方法.     

一种改进的特征系统实现算法及在智能结构中的应用

针对多输入／多输出特征系统实现算法（ Ｅ Ｒ Ａ），提出了一种改进算法，这种算法通过以递推形式形成一个对称半正定阵，采用特征值分解代替奇异值分解，并采用相关滤波的方法对测量数据进行预处理以提高识别精度。本文还将其用于具有密集模态的空间智能桁架的模态参数识别中，以建立受控数学模型，对改进算法运算量的理论分析与应用实例表明，该算法的运算速度可提高５～１０ 倍，是一种较好的多输入／多输出模态参数识别算法     

涡方法用于桥梁断面气动导数和颤振临界风速的数值计算

利用快速离散涡方法计算桥梁主梁断面的气动导数，来流为二维粘性不可压缩均匀流。使用边界元及解颍涡量边界条件的积分表示方法计算表面涡量，引入快速多极子展开及系数影响矩阵技术获得无网格方法，并由此快速计算涡元速度。使断面分别在扭主竖向做强迫正弦振动，利用离散涡方法分别计算其气动力，并根据最小二乘法获取气动导数，采用Sacalan的半逆解法确定颤振临界风速，以南京二桥闭口箱梁断面（方案一）为例，计算结果显示与实测结果有着合理的一致性。     

一种静、动气动弹性的一体化计算方法

用欧拉方程计算非定常气动力，在时域内求解结构运动方程。根据计算得到的广义坐标时间响应的特性来判断机翼在给定来流条件下是否发生了颤振或静发散。如广义坐标的时间响应是收敛的．则扰动消失后的机翼平衡位置即为最终的机翼静变形，同时也得到了考虑弹性影响的机翼气动特性。从而得出飞机的静、动弹性一体化计算结果,与传统计算方法结果的比较说明了本文方法的有效性。