為實現橋梁結構模態(tài)參數的自動識別,基于隨機子空間法（SSI）生成的穩(wěn)定圖,綜合采用主成分分析（PCA）、k均值聚類法和層次聚類法,提出了一種橋梁結構模態(tài)參數自動識別方法.首先,基于模態(tài)驗證準則（MVC）向量的PCA分析結果,借助k均值聚類法初步剔除穩(wěn)定圖中的虛假模態(tài).然后,分析層次樹截斷簇數和有效模態(tài)數量的關系,得到最優(yōu)截斷簇數的確定準則.最后,建立了橋梁結構模態(tài)參數自動識別方法,并采用縮尺模型試驗和實測橋梁響應數據進行驗證.結果表明,所提方法能夠有效剔除穩(wěn)定圖中的虛假模態(tài),自動確定有效模態(tài)數量,提升了SSI生成的穩(wěn)定圖處理過程中的自動化程度,實現了基于環(huán)境激勵下結構響應數據的橋梁結構模態(tài)參數自動識別. 

【文章來源】：東南大學學報(自然科學版). 2020,50(05)北大核心EICSCD

【文章頁數】：7 頁

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框架模型照片

初始穩(wěn)定圖

根據表1中的MVC值初步剔除穩(wěn)定圖中的虛假模態(tài),由于阻尼比的離散性較大,將d(ξi, ξj)的閾值取值適當放大.各MVC的閾值取值分別為d(fi, fj)=0.03,d(ξi, ξj)=0.1,MAC(φi, φj)=0.95,MPC(φi)=0.2,MPD(φi)=0.8.初步剔除虛假模態(tài)后的穩(wěn)定圖見圖3.穩(wěn)定圖中部分虛假模態(tài)對應的極點已被剔除.采用k均值聚類法進一步剔除穩(wěn)定圖中的虛假模態(tài),將d(fi, fj)、d(ξi, ξj)、1-MAC(φi, φj)、1-MPC(φi)和MPD(φi)組成一個特征向量,對組成的特征向量進行PCA分析,提取PC1.采用k均值聚類法將圖3中的極點分為2組,質心坐標較大的簇為虛假模態(tài),刪除質心坐標較大的簇,結果見圖4.穩(wěn)定圖中僅殘存少量虛假模態(tài).

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3275084