桥梁结构气动导数识别的理论和试验研究

论文摘要

气动导数是描述桥梁结构气动性能的重要参数。桥梁抗风研究的精细化,对桥梁结构气动导数的识别精度提出了更高的要求。如何准确有效地获得气动导数,已成为桥梁抗风研究的重要课题之一。本文针对这个问题进行了深入的理论和试验研究,主要研究内容与成果如下:1.在ILS法的基础上,本文提出了系统矩阵识别的分段扩阶最小二乘迭代算法（Subsection Extended Order Iterative Least Square Algorithm,简称SEO-ILS法）。SEO-ILS法能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,同时可得到复模态参数和实模态参数,可为自由振动法识别气动导数提供一种比较可靠的手段。2.对节段模型风振试验的信号预处理技术进行了研究。采用小波的信号分解和重构技术,先去除实测信号的高频噪声,再做无相位失真的低通滤波。无偏心节段模型参数的仿真识别表明,本文对信号的预处理技术能有效地提高识别精度。3.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。所建立竖向和扭转运动方程,不仅考虑了质量中心与弹性中心的偏移,而且考虑了质量中心与竖向阻尼力中心的偏移,使桥梁节段模型振动的数学模型更加完善。4.给出了利用SEO-ILS法识别气动导数的方法。通过平板气动导数的识别结果与理论解的对比,验证了SEO-ILS法识别气动导数的可靠性。桥梁节段模型风洞试验表明,SEO-ILS法的识别精度高,重复性和稳定性好。对于有偏心的桥梁结构,考虑偏心影响有助于气动导数识别精度的进一步提高。5.探讨了几种比较典型的桥梁断面的气动导数特性。通过改变SEO-ILS法识别平板模型气动导数时的计算参数,对其识别精度和气动导数的变异性进行了尝试性研究。研究结果表明,SEO-ILS法识别气动导数稳定可靠,无量纲风速较高时气动导数识别的变异系数小。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 概 述
• 1.1 桥梁的风致振动
• 1.1.1 风对桥梁的静力作用
• 1.1.2 风对桥梁的动力作用
• 1.2 桥梁颤振分析的基本理论
• 1.2.1 理想平板气动自激力公式
• 1.2.2 古典颤振分析理论
• 1.2.3 Scanlan 气动自激力模型
• 1.2.4 桥梁颤振分析的频域法
• 1.2.5 桥梁颤振分析的时域法
• 1.2.6 桥梁颤振稳定性的可靠性评价
• 1.3 桥梁风洞试验
• 1.4 桥梁结构的气动导数识别
• 1.4.1 基于流体力学数值模拟的气动导数识别
• 1.4.2 基于节段模型风洞试验的气动导数识别
• 1.4.3 紊流风场的气动导数识别
• 1.4.4 雷诺数效应和气动参数的不确定性
• 1.5 本文的主要研究内容
• 第2章 非经典线性系统的振动分析
• 2.1 基本理论
• 2.1.1 非经典线性系统的自由振动
• 2.1.2 模态参数与系统矩阵的关系
• 2.1.3 状态方程的解耦变换
• 2.2 状态向量与复模态位移分量和速度分量之间的关系
• 2.3 非经典线性系统的强迫振动响应
• 2.4 计算实例
• 2.4.1 算例一:三层剪切型框架
• 2.4.2 算例二:平板刚性节段模型风振试验
• 2.5 本章小结
• 第3章 节段模型参数识别的时域法
• 3.1 结构参数识别的时域法
• 3.2 用于节段模型参数识别的时域法
• 3.2.1 解析解拟合法
• 3.2.2 ITD 法
• 3.2.3 MITD 法
• 3.2.4 ULS 法
• 3.2.5 ILS 法
• 3.3 分段扩阶最小二乘迭代算法
• 3.3.1 可识别性研究
• 3.3.2 最小二乘一次完成算法
• 3.3.3 倒置时序最小二乘一次完成算法
• 3.3.4 分段扩阶最小二乘迭代算法
• 3.4 仿真识别
• 3.5 风洞试验
• 3.6 本章小结
• 第4章 信号处理和仿真识别
• 4.1 小波分析理论
• 4.1.1 小波变换
• 4.1.2 小波的多分辨率分析
• 4.1.3 小波对信号的多尺度信息表达
• 4.2 应用小波分析对信号去噪
• 4.2.1 小波去噪的基本原理和方法
• 4.2.2 小波阈值收缩法去噪
• 4.3 低通滤波和数值微分
• 4.3.1 无相位失真的低通滤波
• 4.3.2 牛顿多项式差分公式
• 4.4 无偏心节段模型参数的仿真识别
• 4.4.1 无偏心节段模型系统矩阵的仿真识别
• 4.4.2 无偏心节段模型物理参数的仿真识别
• 4.5 本章小结
• 第5章 桥梁断面气动导数识别
• 5.1 偏心节段模型振动分析
• 5.1.1 偏心节段模型的运动方程
• 5.1.2 偏心节段模型的振动分析
• 5.2 气动导数识别
• 5.2.1 SEO-ILS 法识别系统矩阵
• 5.2.2 气动导数的提取
• 5.3 偏心节段模型物理参数识别
• 5.3.1 偏心节段模型物理参数的识别方法
• 5.3.2 偏心节段模型物理参数的仿真识别
• 5.4 风洞试验
• 5.4.1 平板模型的气动导数识别
• 5.4.2 桥梁节段模型的气动导数识别
• 5.5 本章小结
• 第6章 气动导数特性的实验研究
• 6.1 湖南大学 HD-2 风洞简介
• 6.2 节段模型三自由度悬挂装置
• 6.3 平板模型气动导数识别的实验研究
• 6.3.1 平板气动导数识别的试验方案
• 6.3.2 平板气动导数识别结果与分析
• 6.4 气动导数特性的实验研究
• 6.4.1 平胜桥气动导数识别的试验方案
• 6.4.2 平胜桥气动导数识别结果与分析
• 6.4.3 平胜桥气动导数的对比与分析
• 6.4.4 矮寨桥气动导数识别
• 6.5 平板模型气动导数识别的变异性研究
• 6.5.1 模态频率和阻尼比的变异性研究
• 6.5.2 气动导数的变异性研究
• 6.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 附录 A 攻读学位期间的主要研究成果