基于橋梁節(jié)段模型風洞試驗自由振動衰減時程信號,提出了橋梁斷面顫振導數(shù)識別的人工蜂群算法�；谧钚《嗽�,將豎彎和扭轉(zhuǎn)信號的整體殘差平方和作為目標函數(shù),使用人工蜂群算法對相關參數(shù)進行尋優(yōu)搜索,識別出橋梁斷面的顫振導數(shù)。與其他迭代算法相比,人工蜂群算法是受生物啟發(fā)產(chǎn)生的尋優(yōu)算法,對初值沒有要求,從而避免了迭代初值對識別精度的影響。為考察人工蜂群算法在橋梁斷面顫振導數(shù)識別中的有效性,進行了理想平板模型仿真以及某大橋節(jié)段模型風洞試驗,結(jié)果表明,橋梁斷面顫振導數(shù)識別的人工蜂群算法具有較好的穩(wěn)定性和可靠性。 

【文章來源】：工程力學. 2020,37(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

ABC法和MLS法識別結(jié)果對比Fig.7ComparisonontheidentifiedresultsforABCmethodandMLSmethod

?渥枘岜?h=0.007，扭轉(zhuǎn)阻尼比α=0.002。豎彎信號的權(quán)值取扭轉(zhuǎn)信號的最大值，扭轉(zhuǎn)信號的權(quán)值取豎彎信號的最大值。將計算的理論參數(shù)代入式(7)中進行求解，得到仿真模型在各個風速下自由衰減時程。3.2顫振導數(shù)識別3.2.1添加白噪聲的識別結(jié)果仿真計算風速增量為2m/s，為考察人工蜂群算法在混有測量噪聲時的識別精度，對無噪聲，添加2%白噪聲、5%白噪聲、10%白噪聲水平的情況進行仿真，由于無噪聲的結(jié)果和理論解完全吻合，這里不再單獨列出。各個工況顫振導數(shù)識別結(jié)果如圖2所示。從圖2可以看出，在2%小噪聲情況下，各個風速下用人工蜂群算法識別出的顫振導數(shù)和Theodorsen理論解非常吻合，識別值幾乎完全等于理論值；在5%中等噪聲情況下，識別值與理論值有較少的偏差，其中*2H和*3H識別值與理論值在低風速區(qū)間有一定的偏差，*4A和*4H的識別值和理論值在高風速區(qū)間有一定的偏離；在10%大噪聲情況下，除顫振導數(shù)*4A、*2H、*3H和*4H在部分風速下偏差較大外，其余顫振導數(shù)的識別值與理論值相差較小，且所有識別值與理論值趨勢性完全相同。在中高等白噪聲水平下，顫振導數(shù)中有部分圖2不同白噪聲水平下識別的顫振導數(shù)和Theodorsen理論解的對比Fig.2ComparisonontheflutterderivativesforTheodorsen’stheoreticalsolutionsandidentifiedresultswithdifferentwhitenoiselevels

BC法和MLS法對某一風速下的顫振導數(shù)進行識別，識別結(jié)果收斂至同一精度，重復20次計算，ABC算法平均用時為0.074s，MLS法平均用時為0.017s，采用ABC算法計算時無須提供初值，但會增加一定的計算時間，由于兩種方法的計算時間均較短，ABC法計算時間的增加幾乎可以忽略不計。3.2.2添加有色噪聲的識別結(jié)果為多方面驗證人工蜂群算法的抗噪能力，對添加2%有色噪聲、5%有色噪聲、10%有色噪聲水平的情況進行仿真，5%有色噪聲信號的功率譜如圖3所示。識別結(jié)果如圖4所示。從圖4中可以看出，在添加2%有色噪聲的情況下，各顫振導數(shù)的識別值與Theodorsen理論解十分吻合，除*2H的個別值出現(xiàn)一定的偏離外，其余識別值幾乎完全等于理論值；在添加5%有色噪聲的情況下，*4A、*2H和*4H有一定的偏離，其余識別值仍能與理論值吻合較好；在添加10%有色噪聲的0501001502002503003500.00.51.01.52.02.53.03.5頻率(rad/s)譜密度Sy()/(×10-7m2/s3)4.0圖3添加有色噪聲的功率譜Fig.3Powerspectrumofthenon-whitenoise圖4不同有色噪聲水平下識別的顫振導數(shù)和Theodorsen理論解的對比Fig.4ComparisonontheflutterderivativesforTheodorsen’stheoreticalsolutionsandidentifiedresultswithdifferentnon-whitenoiselevels

【參考文獻】：
期刊論文
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