【摘 要】
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提出一种环境激励下基于极点对称模态分解(ESMD)的模态参数识别新方法。该方法首先利用带通滤波 将实测环境振动响应分解成一系列单卓越频率的窄带子信号。然后,利用ESMD方法
【机 构】
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湖南大学风工程与桥梁工程湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51708203);中央高校基本科研业务费资助项目(531107050913);湖南省高校创新平台开放基金资助项目(17K022);广东省地震工程与应用技术重点实验室开放基金资助项目(2014B030301075-02)
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提出一种环境激励下基于极点对称模态分解(ESMD)的模态参数识别新方法。该方法首先利用带通滤波 将实测环境振动响应分解成一系列单卓越频率的窄带子信号。然后,利用ESMD方法对子信号进行模态分解,得到若 干单模态时程信号。最后,应用随机减量法对每个单模态时程信号进行处理,获得随机减量信号并由此识别模态参数 (频率,阻尼比以及振型)。采用该方法识别一座5层剪切框架数值模型和一座3层剪切框架实验模型的模态参数,并 将识别结果与理论值或者NExT-ERA方法识别的结果做对比,结果表明:该方法能较好地从环境振动响应
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