Stabilization diagrams to distinguish physical modes and spurious modes for structural parameter identification
Stabilization diagrams to distinguish physical modes and spurious modes for structural parameter identification
复制标题
用于区分物理模式和杂散模式以进行结构参数识别的稳定图
DOI：
10.21595/jve.2017.17629
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发表时间：
2017-06
影响因子：
1
通讯作者：
Wang Jing
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wu Chunli;Liu Hanbing;Qin Xuxi;Wang Jing
提出了一种结合自适应差分进化算法的新型聚类稳定图来识别土木工程结构的模态参数。与传统的稳定图相比，聚类图因其自动性能能够区分物理模式和杂散模式而受到更多关注。本文提出一种自适应差分进化算法来优化初始聚类中心，从而改善聚类稳定性图。此外，本文提出了一种新的思路，即选择由振型组成的模态置信度（MAC）作为Y轴来代替现有稳定图中的模型阶数或阻尼比。 Z24桥基准试验以及连续梁和斜拉桥的数值模拟结果证明了该方法的优点和模态参数检测的可靠性。
A novel clustering stabilization diagram combined with self adaptive differential evolution algorithm is proposed to identify the modal parameters of civil engineering structures. Compared with the traditional stabilization diagram, the clustering diagram has drawn more attention because it can distinguish physical and spurious modes due to its automatic performance. In this paper, a self adaptive differential evolution algorithm is proposed to optimize the initial clustering centers so as to improve the clustering stabilization diagram. Moreover, this paper presents a new idea that the modal assurance criterion (MAC) composed of mode shapes is selected as the Y-axis to replace the model orders or damping ratios in existing stabilization diagrams. The results of a benchmark test of bridge Z24 and the numerical simulation of a continuous beam and a cable-stayed bridge demonstrate the advantages of the proposed approaches and the reliability of detecting the modal parameters.
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Caetano, Elsa
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Dong Xiaofeng;J. Lian;Min Yang;Wang Haijun
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作者：
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通讯作者：
Zhang Cong;Z. Shan;Zhang Hui
DOI：
--
发表时间：
2005
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
WuZhongdong;GaoXinbo;XieWeixin;YuJianping
通讯作者：
WuZhongdong;GaoXinbo;XieWeixin;YuJianping