外文翻译土木工程结构的模态分析实验Word格式文档下载.docx

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土木工程研究者研究的自然发展趋势是更好的利用现存的输入-输出模态识别技术来精确地识别土木结构主要的动态性能。

然而，在可控的方式下对庞大土木结构的激励是件困难的事。

幸运的是，传感器和模拟数字转换器的非凡技术已经能支持大型结构模态分析，这些大型结构以针对建筑环境和应用适当的随机激励模态识别方法为基础。

本文的主要目的是简要为我们阐述关于土木工程领域里实验性模态分析发展的观点，从输入-输出模态识别技术到只输出模态识别技术。

这里，研究人员经验的影响对我们的讨论有很大程度的影响。

输入-输出模态识别法

仪器和测试流程。

常见的模态测试以估计一组频率响应函数（FRFs）为基础，在几对点处沿着足够高的空间与频率分辨率关联外部作用力并产生与之一致的应答。

建筑物的FRFs函数需要一个结构链激励仪器来进行数据采集和信号处理。

对于中小结构建筑，可以使用一个铁锤来产生激励，这和在机械工程里的应用是一样的。

这个装置能提供一个先进的宽波段输入信号，所以它有能力产生不同的振动模式。

它的主要缺点是频谱估量（它能妨碍对模态阻尼因素的准确估计）产生的相对低的频率分辨率并且缺少能量来激励一些相关的振动模式。

为解决这个问题，一些实验室建立了特别的专门为其设计的脉冲装置来激励大桥。

另一个可供选择的是电动振动器，它也来源于机械工程学，可以应用与各种输入信号（随机波，多重正弦波，等等）。

在适当地一起控制频率和振幅时，使用一个信号发生器和一个功率放大器。

这些振荡器有能力在一个低的频率范围和更高的频率分辨率来激励建筑。

必要的正弦信号强度允许建筑的激励正好在共振的频率下，从而，形成了一个直接的模拟振态识别。

大型建筑的可控激励需要使用沉重的激励仪器。

以往对于大坝的动态测试常选择大规模偏心轮测试振动器，它能在多个频率和振幅反映正弦曲线的强弱。

这种技术的主要缺点是在低频率下产生的低强度振幅，测量应用力困难和如何抑制振动器和相关建筑的相对运动。

一个更好的选择是，使用一组宽频段，能覆盖大型土木建筑最感兴趣的频率范围来进行激励，它是一种液压伺服振荡器。

例如图2所示的这种类型的振荡器，把它安装在电子探针上来垂直的和从侧面激励桥或坝，如在阿森纳研究中使用的一个电子液压大规模反应振荡器。

一个建筑的动态反映通常用压电式、压缩电阻式、电容活力平衡式感应器来测量，因为他们具有相对低廉的成本和高效的敏感性。

这里有一种特殊特性的压电感应器，它不需要能量的供应并且在一个很宽的频率范围都能很好的操作。

然而，大部分的感应器都不能在低频率下应用。

与之相反的是，压缩电阻式和电容/力平衡式感应器能提供直流电或低频率响应的能力。

通过这些转换器转换出的电子信号通常都很小，所以必须通过调节单元放大，因此也需要提供抗锯齿，低通滤波器，以及模拟综合速度或水平位移的仪器。

动态数据的数据采集和存储需要使用模数转换（A/D）与量测链的卷积，原始数据必须在最开始时就进行分析和处理；

需要考虑操作中比例尺的改变，趋向去除和降低整数倍的取样率。

接着，使用加速消耗的时间乘以适当的时间窗（汉宁函数，锥形余弦，等）来减少泄漏物的影响，然后再将其细分成不同的块从而使用FFT法则来评价它的频谱平均数，自功频谱和交叉频谱。

最后，用频率响应函数来获取可以使用的估计量H1或H2。

对频率响应函数的自动评价需要适当的软件进行分析和信号处理，这些功能已经存在于商业性的傅里叶分析软件中。

这些分析软件有时可以放在一台笔记本电脑PCMCIA卡中，这样就允许通过一个输出通道或通过输出-输入通道或振动筛控制法进行数据采集。

输入-输出模态识别法。

这是一种宽领域各种各样的输入输出模态识别法，它即可以应用与频率响应函数的评价也可以应用于相应的脉冲响应函数（IRFs），还能通过相反的函数转换的得到。

这些方法尝试实现在测量与理论函数，采用不同最佳化程序，不同层次简化之间达到互相配合。

相应的，通常根据以下的标准把它们分类：

•应用领域（时间或频率）

•剂型（间接或模态和直接）

•数字方法分析（SDOF或MDOF-单自由度或多自由度）

•数字输入和类型估计（SISO,SIMO,MIMO,MISO-单输入单输出，单输入多输出，多输入多输出，多输入单输出）

早期的识别法是在频率范围中发展起来的。

对于单一SDOF公式（例如振幅顶点，曲线拟合，相反方法），为与测量与邻近的共振频率单自由度系统的FRF理论相适应，该公式发展起来。

在更复杂的MDOF方法-有理分式多项式（RFP），复杂的指数频率（CEFD），聚参考频域PRED-最合适的实际测量和FRFs理论也是全球范围广泛应用的频率。

时间范畴法，是指在数据中存在大量频率和大量数值时提供的最好结果，因为在估计中会出现频谱估计的频率分解和泄露问题，所以使得这个方法不断改进发展。

用得最广的方法既有间接的-复杂指数法（CE），最小指数复杂指数法（LSCE）,聚参考频域法（PRCE），爱布雷因时间域（ITD）,本征系统实现的方法（ERA），也有直接的-混合自身回归移动平均过程（ARMA）。

所有上面所介绍方法逐渐发展，被麻省国际学院广义地描述着，渐渐成为完全的可以实现获取、分析、处理和识别的自动系统，取代了最初的相互作用程序。

除此之外，最佳的表现方法已经应用于功能很强的模态分析软件。

一种特殊的模态识别方法，叫做调和正弦方法相当于测验的特别类型，该类型以一种在每一个自然频率中正弦激励的应用为基础，并能通过质量偏心振动。

强迫振动的例子。

经典的作用在土木工程结构的输入输出识别测试既能对物理模型也可以对技术原型进行测试。

图4和5展示了一个Jindo桥（南韩），对于它的大量测试来对悬索力进行分析和与之相关的以地震响应来计算的分析。

几个强迫振动的测试使用电子动态振荡器（在布里斯托大学和结构研究所）它有两种可供选择的配置。

第一个是分散式附加质量的缆索，根据相似的理论来使电缆的附加质量理想化并考虑横向缆索的振动。

在第二个阶段，无分散质量的添加的缆索，但等效的质量在它们的末端聚集。

这个研究显示出不同的形式在多种模式下的存在；

一些纯正的线缆模式和其他耦合方式的存在。

每一种集的概念,提出了一种常见的形状为甲板和塔和不同的线缆的运动。

与自然相一致的频率是非常接近的，总是在一个触及系统的全球模型附近。

几个大型土木工程的结构，像建筑物、大桥或大坝，在以前也已经经过强迫振动的测试，他们使用的大型激励设备存在于好的装备试验室。

这是例子EMPA，卡特尼和其他的研究人员测试了大量的桥和大坝。

图7到9的展示了几个卓越行动的例子，展现了瑞士Norsjö

大坝的在一些特定振动方法下的精确识别。

只输出模态识别。

与大桥、建筑、大坝强迫振动测试相关联的主要问题源于在很低频率范围内以足够的能量并且可控制的激励它们是非常困难的。

对非常大的柔性的结构，如斜拉桥或吊桥，加以强迫激发需要非常重且昂贵的器材通常在大部分动力学实验室是不存在的。

图10显示令人印象极深的振荡器，它们曾经激励过Tatara和Yeongjong大桥。

幸运的是，随着转换器和A/D转换器技术的发展，使得它可以精确测量非常低的周边环境如风和交通激发的动态响应。

这些技术发展刺激了只输入模态识别方法的发展。

因此，只输出模态识别测试成为一个土木工程领域极为重要的替换技术。

它允许精确地识别大型结构的模态特性，使得在调试阶段或在它的使用寿命中测试而不中断他的正常使用。

设备和测试程序。

现代的力平衡加速器很适于在0-50Hz进行测试而对高频率的振动显得非常迟钝。

它们对周边环境振动试验的测试有重大理论意义。

在这样一个测试中，建筑周围环境的响应被一个或多个混合定位传感器和一个流动传感器在不同定位点通过不同结构在不同的阶段捕获。

这些点以前常有条件受制于空间分辨率需要恰当的描绘大部分有关振动的方法（通过有限元模型），此时参考点必须与相应的节点有足够的距离。

力平衡感应器需要适当的能源供应，并且它们的模拟信号经常用一个A/D转换卡通过16位相对较长的电缆传输到一个数据采集系统。

这个系统可以应用在一个普通的个人电脑上。

这些数据采集和处理系统，特别为周围环境振动测试而设计的，应经别设计制造出来了（图16）。

它和经典实验模态分析采用的常用傅里叶分析是相同的。

大部分应用于大型土木结构的只输出模态识别测试已经成为通过长电缆为世界范围内所应用。

为了这个方案的实现消耗了大量时间并进行了大量繁重的实验。

无线系统正在发展来避免这个问题，或是至少通过地区数字化和局域网络的单电缆传输彻底的减少电缆的长度。

一个非常有效的可选方案是集中使用基于三维GPRS监视器引导的地震同步记录仪。

只输出模态识别方法。

周围环境的激励通常提供多样的输入和一个宽的频谱组合，因此激励出数量显著的振动方法。

为简单起见，只输出模态识别方法假设输入激励信号是一个零均值的高斯白噪音。

这就表示真正的激励信号能被表示成一个合适滤波器受激励于白噪音的输出。

一些附加的没有物理意义的计算极点作为假设的白噪音结果出现。

这有两个主要的只输出模态识别方法族-非参数法在频域和在时域的参数方法中发展而来。

这个基本的频域方法（顶点采集），已经在模态识桥和建筑物应用几十年，仅在12年前还由菲尔波便利的运行。

这种途径可以引导对图形运作模式的评估，是以平均功率谱一体化密度（ANPSDs）为基础且周围环境的响应转换为包括所有测试点的函数。

这就促使应用于UBC和EMPA的模态识别和形象化软件快速发展。

频域方法是随后通过使用一个单一价值的规格响应矩阵分解改进的，这一矩阵含有一种SDOF系统的功率谱密度。

这样一种方法，频域分解（FDD）,是有邦克施行的，并且随后加强成为提取模态阻尼因子估计。

这个最接近的方法（EFDD）,是通过对衰退和自动执行反傅氏变换系统的功率谱密度函数检查的估计获得。

这种时域参数方法包含一种适当的数学模型来产生动力学行为模型（通常是时间离散，随机模型的状态）的机会，并且模态参数的价值可以被识别，所以该模型与实验数据在一些适当的标准状态下可以被识别。

这些方法可以直接应用于描述时间序列的响应或是，作为一种选择，来响应相关函数。

对这些函数的评价可以被作为基于使用FFT算法或在随机衰减模式（RD）应用。

只输出模态识别方法的一个特殊方面的基础上有关联函数拟合响应的可能性，出于对这种以经典理论为基础从而产生识别方法的脉冲响应函数。

这些方法中的一些是伊卜杜拉时域（ITD）,多样的参考伊卜杜拉时域（MRITD）,最小二乘复杂指数（LSCE）,多晶硅参考复杂的指数（PRCE）,协方差随机子空间识别（SSI-COV）。

一个替代的方法允许响应时间序列直接应用是随机的依照数据处理子空间识别（SSI-DATA）.注意到随机衰减技术经常与像时域方法如伊卜杜拉式也能成为频域方法（如PP,PDD和EFDD）应用的基础。

这就导致了自由振动响应，它来自于功率谱密度能被评价在FFT法则的使用上，因此要降低噪音影响（RD-PP,RD-FDD和RDEFDD方法）。

这些方法，如图12所示，已经执行应用。

图12同时也显示出五种