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采用Bootstrap抽样的靖远黄河大桥模态参数识别不确定性量化

Uncertainty Quantification for Modal Parameters Identification of Jingyuan Yellow River Bridge Using Bootstrap Sampling

作     者:刘远贵 徐乐 赖芨宇 骆勇鹏 LIU Yuangui;XU Le;LAI Jiyu;LUO Yongpeng

作者机构:福建农林大学交通与土木工程学院福建福州350002 华侨大学福建省结构工程与防灾重点实验室福建厦门361021 

出 版 物:《华侨大学学报(自然科学版)》 (Journal of Huaqiao University(Natural Science))

年 卷 期:2020年第41卷第4期

页      面:459-465页

学科分类:08[工学] 080104[工学-工程力学] 081402[工学-结构工程] 0815[工学-水利工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 0801[工学-力学(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金资助项目(51808122) 福建省中青年教师教育科研项目(JA170171) 华侨大学福建省结构工程与防灾重点实验室开放课题(SEDPFJ-2018-01) 

主  题:模态参数 不确定性量化 Bootstrap抽样 协方差驱动随机子空间法 稳定图 靖远黄河大桥 

摘      要:提出一种基于Bootstrap抽样的模态参数识别不确定性量化方法,从整体和局部的角度评价模态参数识别结果的可靠性.首先,基于动力测试的加速度时程数据,采用协方差驱动随机子空间(SSI-COV)法识别不同测试组的模态参数;引入Bootstrap抽样方法,对多组模态参数识别结果进行B次重复抽样,得到Bootstrap样本数据,并通过其概率统计特征值衡量整体不确定性.然后,对单个测试组中不同时间段的识别结果进行重复抽样,分析并量化单个测试组的模态参数识别的不确定性.最后,以靖远黄河大桥试验数据为例,对靖远黄河大桥竖向单个及多个测试组下的模态参数进行不确定性量化.结果表明:不同测试组识别的前3阶固有频率的均值分别为1.5539,1.7206,2.1652,方差分别为0.0761,0.0429,0.0965;单个测试组识别的前3阶固有频率的均值分别为1.5265,1.7880,2.3060,方差分别为0.0153,0.0496,0.0182;文中方法识别的固有频率值总体较为稳定.

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