本文選題：超高層建筑 + 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)��； 參考：《建筑結(jié)構(gòu)學(xué)報(bào)》2016年12期

【摘要】：基于白噪聲激勵(lì)的貝葉斯譜密度識(shí)別方法,可在識(shí)別出結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的同時(shí),對(duì)識(shí)別結(jié)果的不確定性進(jìn)行評(píng)估。在貝葉斯譜密度法(BSDA)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出適合有色噪聲激勵(lì)的改進(jìn)參數(shù)識(shí)別方法(MBSDA),并對(duì)參數(shù)已知的合成信號(hào)進(jìn)行參數(shù)識(shí)別。通過兩種方法識(shí)別出的阻尼比、荷載等主要參數(shù)指標(biāo)的對(duì)比表明,MBSDA比BSDA有較高的準(zhǔn)確性。對(duì)位于深圳市高280 m的超高層建筑在近5年4次臺(tái)風(fēng)作用下的加速度響應(yīng)時(shí)程進(jìn)行參數(shù)識(shí)別,并評(píng)估結(jié)果的不確定性。結(jié)果表明:采用MBSDA和BSDA對(duì)結(jié)構(gòu)頻率進(jìn)行識(shí)別,二者結(jié)果基本一致,但前者識(shí)別得到的模態(tài)阻尼比略高于后者;由4次臺(tái)風(fēng)作用下的加速度響應(yīng)識(shí)別得到的阻尼比和結(jié)構(gòu)振動(dòng)加速度均方根之間不存在明顯的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性,所測(cè)超高層建筑的平均阻尼比為1.02%。
[Abstract]:The Bayesian spectral density recognition method based on white noise excitation can identify the structural modal parameters and evaluate the uncertainty of the identification results. On the basis of Bayesian spectral density method (BSDA), an improved parameter identification method suitable for colored noise excitation is proposed, and the parameters of synthetic signals with known parameters are identified. The comparison of the main parameters such as damping ratio and load between the two methods shows that MBSDA is more accurate than BSDA. The acceleration response time history of a 280m tall building in Shenzhen under the action of four typhoons in recent five years was identified and the uncertainty of the results was evaluated. The results show that MBSDA and BSDA are used to identify the structural frequencies, and the results are basically the same, but the modal damping ratio of the former is slightly higher than that of the latter. There is no obvious statistical correlation between the damping ratio and the root mean square of the structural vibration acceleration obtained from the acceleration response of the four typhoons, and the average damping ratio of the super-tall buildings measured is 1.022.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)亞熱帶建筑科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51278204)
【分類號(hào)】：TU973.3;TU317

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1920138