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基于高分辨率模态柔度矩阵桥梁损伤识别的少量传感器方法
1
作者
马宏伟
郑晓杰
+2 位作者
夏子立
闫禹
聂振华
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期127-136,共10页
为了降低监测系统成本和提高桥梁损伤识别精度,本文利用少量传感器获得高分辨率模态振型.在考虑路面粗糙度的情况下,基于柔度变化率进行损伤识别.在不同路面粗糙度水平下,对移动车辆荷载作用下桥梁上所测位移响应进行特征正交分解,再将...
为了降低监测系统成本和提高桥梁损伤识别精度,本文利用少量传感器获得高分辨率模态振型.在考虑路面粗糙度的情况下,基于柔度变化率进行损伤识别.在不同路面粗糙度水平下,对移动车辆荷载作用下桥梁上所测位移响应进行特征正交分解,再将得到的主成分矩阵中高频动力分量信息过滤,获得高分辨率的模态振型.利用少量传感器方法得到的高分辨率模态振型计算柔度变化率,将其作为桥梁损伤定位的指标.为了验证该方法的有效性,对一简支梁进行模拟和试验.结果显示,该方法在考虑不同粗糙度水平情况下,利用少量传感器得到高分辨率模态振型的柔度变化率能准确定位损伤.
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关键词
损伤识别
高分辨率
模态
振型
少量传感器
路面粗糙度
柔度矩阵
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职称材料
基于高分辨率ECOMAC的桥梁结构损伤识别
被引量：
2
2
作者
聂振华
蔡文
+1 位作者
夏子立
马宏伟
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期179-187,205,共10页
为了达到精确定位损伤的目的,提出了利用少量传感器信息进行桥梁高分辨率全模态振型识别,获得高分辨率的全桥协调模态置信因子(enhanced coordinate modal assurance criteria,简称ECOMAC)这一动力指纹参数的方法。利用特征正交分解直...
为了达到精确定位损伤的目的,提出了利用少量传感器信息进行桥梁高分辨率全模态振型识别,获得高分辨率的全桥协调模态置信因子(enhanced coordinate modal assurance criteria,简称ECOMAC)这一动力指纹参数的方法。利用特征正交分解直接分析移动车辆荷载作用下桥梁上的少量传感器所测位移响应,获得主成分矩阵,将主成分矩阵通过低通滤波即可获得高分辨率的模态振型。利用高分辨率模态振型获得高分辨率的协调模态置信因子,并作为损伤指标进行损伤定位。为了验证该方法的有效性,对一梁桥进行数值仿真和实验。数值模拟和实验结果均表明,基于少量传感器下利用高分辨率的协调模态置信因子能够精确识别损伤。
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关键词
少量传感器
高分辨率振型
特征正交分解
协调模态置信因子
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职称材料
题名
基于高分辨率模态柔度矩阵桥梁损伤识别的少量传感器方法
1
作者
马宏伟
郑晓杰
夏子立
闫禹
聂振华
机构
东莞理工学院生态环境与建筑工程学院
广东省城市生命线工程智慧防灾与应急技术重点实验室
暨南大学力学与建筑工程学院
“重大工程灾害与控制”教育部重点实验室
港珠澳大桥管理局
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期127-136,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52178289)
广东省城市生命线工程智慧防灾与应急技术重点实验室资助项目(2022B1212010016)。
文摘
为了降低监测系统成本和提高桥梁损伤识别精度,本文利用少量传感器获得高分辨率模态振型.在考虑路面粗糙度的情况下,基于柔度变化率进行损伤识别.在不同路面粗糙度水平下,对移动车辆荷载作用下桥梁上所测位移响应进行特征正交分解,再将得到的主成分矩阵中高频动力分量信息过滤,获得高分辨率的模态振型.利用少量传感器方法得到的高分辨率模态振型计算柔度变化率,将其作为桥梁损伤定位的指标.为了验证该方法的有效性,对一简支梁进行模拟和试验.结果显示,该方法在考虑不同粗糙度水平情况下,利用少量传感器得到高分辨率模态振型的柔度变化率能准确定位损伤.
关键词
损伤识别
高分辨率
模态
振型
少量传感器
路面粗糙度
柔度矩阵
Keywords
damage identification
high-resolution modal shape
limited sensors
road roughness
flexibility matrix
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于高分辨率ECOMAC的桥梁结构损伤识别
被引量：
2
2
作者
聂振华
蔡文
夏子立
马宏伟
机构
暨南大学力学与建筑工程学院
暨南大学重大工程灾害与控制教育部重点实验室
东莞理工学院环境与建筑工程学院
港珠澳大桥管理局
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期179-187,205,共10页
基金
广东省重点领域研发计划资助项目(2019B111106001)
国家自然科学基金资助项目(52178289)
+1 种基金
广东省普通高校机器人与智能装备重点实验室资助项目(2017KSYS009)
东莞理工学院机器人与智能装备创新中心资助项目(KCYCXPT2017006)。
文摘
为了达到精确定位损伤的目的,提出了利用少量传感器信息进行桥梁高分辨率全模态振型识别,获得高分辨率的全桥协调模态置信因子(enhanced coordinate modal assurance criteria,简称ECOMAC)这一动力指纹参数的方法。利用特征正交分解直接分析移动车辆荷载作用下桥梁上的少量传感器所测位移响应,获得主成分矩阵,将主成分矩阵通过低通滤波即可获得高分辨率的模态振型。利用高分辨率模态振型获得高分辨率的协调模态置信因子,并作为损伤指标进行损伤定位。为了验证该方法的有效性,对一梁桥进行数值仿真和实验。数值模拟和实验结果均表明,基于少量传感器下利用高分辨率的协调模态置信因子能够精确识别损伤。
关键词
少量传感器
高分辨率振型
特征正交分解
协调模态置信因子
Keywords
a limited number of sensors
high resolution
proper orthogonal decomposition
enhanced coordinate modal assurance criteria
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
TU312 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高分辨率模态柔度矩阵桥梁损伤识别的少量传感器方法
马宏伟
郑晓杰
夏子立
闫禹
聂振华
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于高分辨率ECOMAC的桥梁结构损伤识别
聂振华
蔡文
夏子立
马宏伟
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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