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浅谈大型桥梁的阻尼比测试及计算方法
发布时间:2023-03-13 11:20:40
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  随着我国经济的高速发展,交通事业取得了长足的进步,兴建了大量举世瞩目的大型桥梁工程,例如港珠澳大桥、西堠门大桥、平潭公铁两用桥以及南沙大桥等。这些大型结构在竣工通车前、或遇到了特殊事件(例如涡振、船撞等),都需要通过荷载试验确定桥梁当前的实际阻尼。
        桥梁阻尼反映了结构对外界能量的耗能以及减振的能力,它对桥梁结构在风、地震及车辆等荷载作用下的动力响应至关重要。但是其机理、模型、取值等方面的研究大大落后于其它研究,因此桥梁的结构阻尼也被称作最难确定的动力学参数。目前没有统一的数学模型,通常情况下只能通过现场实测估算实际的结构阻尼。在这个方面国内国外都有大量的研究和工程实例。主要原理都是通过一定的激励,测试桥梁的振动桥梁的动态响应信号,再计算相关的阻尼比参数。不同方法之间的计算主要在激励方法以及计算方法上略有区别。
 
1 桥梁阻尼比研究现状
    模态阻尼比是桥梁结构动力特性参数之一,有着重要的工程意义。尽管结构动力学已经发展得较为成熟,但是对于估算桥梁结构阻尼的理论尚未成熟,通常都需要对桥梁进行现场实测以获取其阻尼比。
    《公路桥梁抗风规范》规定,桥梁的结构阻尼可按下列数值选用:钢桥取0.5%,钢混结合桥取1%,混凝土桥取2%。可以看到,规范对于阻尼比的取值十分宽泛。
而对于我国目前已建成的一些大桥,也缺乏其准确和长期的阻尼比数据,大多只有其竣工时荷载试验测得的数据,很少研究对一个桥的阻尼比进行持续的跟踪。

2 阻尼比现场测试方法研究
2.1 环境激励法
    环境激励测试是测量结构在环境荷载作用下产生的随机微振动响应,包括交通荷载、风荷载、波浪荷载和大地脉动等。因为不知道具体的激励输入,其需要一个基本假设是环境激励是理想的白噪声随机过程。在实际测试中,该基本假设只能认为基本满足,并没有一种环境激励能够达到理想的各态历经的随机过程。但因为我们缺少能够激振起大型桥梁的激励装置,通常情况下环境激励法是很多桥梁荷载试验时唯一的选择。
    该方法的优点是无需激励设备、试验费用低、频率和阵型的识别精度高。缺点是阻尼比识别精度低,离散性大。
2.2 突然卸载法
    突然卸载法是指在桥梁上突然撤掉一个精力荷载,让结构作自由衰减运动。美国的Vasco da Gama桥,曾在桥梁上吊起一个60吨的船舶,然后突然放松。卸载引起的巨大冲击力使得桥梁活动了十分钟的有效自由振动信号。
    该方法的优点是响应输出的信噪比高,是一种已知输入的计算阻尼比方法,理论上精度高于环境激励法。但其缺点也很明显,一是试验准备比较麻烦,二是瞬时冲击力怕对结构造成一定的局部损伤,三是该方法只能针对竖向的几阶模态进行测试。

2.3 连续跳车激励法
    连续跳车法是对跳车法进行的升级。对于大型桥梁,一次跳车冲击引起的能量,难以激发起桥梁较大的振动。但如果通过一定的计算,设置多个障碍物,让激励引起的作用效果相互叠加,类似“荡秋千”能量不断增大的原理,最终积累足够的能量对桥梁进行激振。
    该方法的优点是准备工作相对容易,只需要几台重车和若干跳板。缺点是实际操作中要控制车队的同步性较难。同时也有对桥梁造成局部损伤的风险。
3 阻尼比计算方法研究
3.1 半功率带宽法
    半功率带宽法是工程中最常使用的一种方法,通过识别功率谱上某一阶频率峰值的0.707倍高度所对应的带宽,计算结构的阻尼比。该方法普遍应用于中小型桥梁的阻尼比计算中,也是规范推荐的方法之一。但是对于大型桥梁,由于各阶模态十分集中,通常1Hz以下就包含了桥梁前十阶模态,采用半功率带宽法分辨率相对较低。
虽然在计算大型桥梁阻尼比上半功率带宽法存在一定的不足,但是在实际工程中,通过将频率分辨率提高至桥梁一阶频率的1%以上,再通过多次测试进行平均,该方法仍然可以应用于实际工程之中。总体而言,半功率带宽法仍然是应用最为广泛的方法之一。
3.2 随机子空间法
    随机子空间则是一种时域模态参数识别法的一种。只需利用原始的时域数据,不需要任何变换,不受任何变换函数的假定条件限制。一系列错做都是基本线形代数运算,如正交三角分解和奇异值分解,避免了许多时域方法因非线性迭代引起的虚假模态。从信号识别的角度来看,子空间法相对于进行了一次滤波处理,剔除了随机噪声,使得识别的抗干扰能力变强。
    随机子空间法现在备受学界青睐,诸多大型桥梁的阻尼比计算都是用这个方法。
3.3 希尔伯特黄法
    希尔伯特-黄变换是一种自适应的用于分析非平稳振动数据的方法,该方法包含两个步骤,第一是对数据进行经验模态分解(EMD),第二步是计算瞬时频率。从固有模态函数的希尔伯特变换中得到的局部能量和瞬时频率可表示有限的数据时间频率能量分布,这种表示被称为希尔伯特黄谱。这样,希尔伯特黄变换方法可提供一大类信号的时间频率分析。
    

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