[发明专利]一种面向大跨屋盖结构模态测试的阶跃激励快速优化方法

说明书

本发明属于工程结构模态测试技术领域，公开了一种面向大跨屋盖结构模态测试的阶跃激励快速优化方法。采用突卸荷载的方式施加阶跃激励，可使体量巨大的大跨屋盖结构产生自由衰减振动，以解决此类结构的激振难题。同时，对阶跃激励进行优化，可以主动控制参振模态，将大跨屋盖结构的密集模态识别问题转化为孤立模态识别问题，提高此类结构的模态识别精度。本发明基于简单数学模型和带边界约束最小二乘解法的阶跃激励快速优化方法。某Geiger索穹顶和某索—桅杆张力结构的实施例表明：与传统智能算法得到的优化结果比较接近，但前者计算效率远高于后者；基于快速优化的阶跃激励，能大幅提高大跨屋盖结构密集模态的识别精度。

技术领域

本发明属于工程结构模态测试技术领域，尤其涉及一种面向大跨屋盖结构模态测试的阶跃激励优化方法。

背景技术

大跨屋盖结构的工程应用极为广泛，包含网架、网壳、索穹顶、索桁架、张弦梁、弦支穹顶等多种结构形式。此类结构一旦破坏，往往造成大量的人员伤亡与财产损失。因此，对已建的大跨屋盖结构进行健康监测以便及时判断结构的损伤显得尤为重要。动力测试法是一种常用的结构健康监测技术，在最近几十年被广泛研究和使用。其中，模态测试是动力测试的一个重要环节。一个完整的模态测试主要包括三个步骤：激励结构使其产生振动，然后采集结构振动的数据并加以处理，最后利用模态识别算法估计结构的频率和振型等模态参数。在模态测试中得到的模态参数识别值将用于结构的模型修正与损伤识别等后续工作。从某种意义上讲，模态测试的成功与否取决于模态识别的精度。然而，大跨屋盖结构的模态测试面临着诸多困难。

首先，此类结构往往具有非常密集的模态。当采用传统的模态识别方法时，所识别的模态频率精度较高，但模态振型识别精度却极差。其次，此类结构的激振并非易事。大跨屋盖结构的体量非常巨大，动辄数十米甚至百米。当采用传统的锤击或激振器等人工激励时，由于输入能量太小且安装不便，这类激励方法难以使结构产生有效的振动。另外一类激励方法是环境激励。对于大跨屋盖结构，风致激励被认为是最有效的一种环境激励。虽然它可以使结构产生振动，但这种激励无法被人为控制，常常不能激发出所需的目标模态。

在实际工程中，有一类被称作阶跃激励的激励方法常被忽视。阶跃激励通过在大跨屋盖结构上的少数挂点悬挂重物，然后同时释放这些重物来使结构产生具有初始位移的自由衰减振动。阶跃激励具有输入能量大、可以人为优化控制等优点，非常适合大跨屋盖结构的激振，特别是没有内部吊顶的屋盖结构。

目前已有学者提出了一种阶跃激励优化算法与模态识别时域方法相结合的大跨屋盖结构模态测试方法(伍晓顺，邓华，孙桐海.基于优化阶跃激励的索穹顶密集模态测试方法.浙江大学学报(工学版),2018,52(2):288-296.)。该模态测试方法采用遗传算法对阶跃激励进行优化。将优化后的阶跃激励作用于结构，则目标模态将对结构的自由振动起主导作用，而它的邻近模态对结构振动的贡献被有效抑制。因此，通过优化阶跃激励，大跨屋盖结构的密集模态识别问题转化成为了孤立模态识别问题。众所周知，孤立模态仅需传统的时域方法便可有效识别。可见，该模态测试方法成功的关键在于阶跃激励的优化，但是当前采用的遗传算法(或模拟退火算法等同一类智能算法)存在计算效率低下的问题，搜索速度慢且搜索结果具有一定的随机性，不利于规模庞大的大跨屋盖结构阶跃激励的优化。

综上所述，现有技术存在的问题是：当前采用的以遗传算法为代表的阶跃激励优化算方法计算效率太低，将严重制约前述基于优化阶跃激励的模态测试方法向具有较大计算规模的大跨屋盖结构的推广和应用。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种面向大跨屋盖结构模态测试的阶跃激励快速优化方法。

本发明是这样实现的，一种面向大跨屋盖结构模态测试的阶跃激励快速优化方法包括以下步骤：

步骤S101，推导结构自由振动响应的模态贡献指标；

步骤S102，定义激发目标模态的模式向量，并设定目标模式向量；