基于两阶段稳定图的随机子空间识别方法在拱桥试验模态分析中的应用

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文章利用随机子空间识别法与稳定图法相结合的方法对深门大桥脉动试验数据进行了模态分析,提取出结构的模态参数,同有限元计算结果比较后可以看出,该方法能识别出结构的前5阶自振频率,并且得到较好的结构阻尼。该方法避免了传统的人工识别和迭代过程,对随机子空间法分析所产生的虚假模态,用稳定图法确定阶次,提高随机子空间方法的识别精度。说明随机子空间系统识别方法是一种行之有效的识别结构动力特性参数的方法。 In this paper, the stochastic subspace identification method and the stability graph method are combined to analyze the data of the pulsation test of the deep-gate bridge and to extract the modal parameters of the structure. Comparing with the finite element calculation results, it can be seen that this method can identify The structure of the first 5 natural frequencies, and get better structural damping. This method avoids the traditional artificial identification and iterative process. The stochastic subspace analysis of the resulting false modal, the use of stable graph method to determine the order, to improve the recognition accuracy of the random subspace method. It shows that the stochastic subspace identification method is an effective method to identify structural dynamic parameters.
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