Operational modal identification of structures based on improved empirical wavelet transform

情态动词 师(数学) 振动 小波 频带 工作模态分析 模态分析 噪音(视频) 工程类 算法 计算机科学 结构工程 数学 声学 有限元法 电信 人工智能 化学 物理 算术 带宽(计算) 高分子化学 图像(数学)
作者
Qi Xia,Dan Li,Yi-ding Hu,Yaru Yang,Wei-yao Deng
出处
期刊:Advances in Structural Engineering [SAGE Publishing]
卷期号:27 (2): 179-194 被引量:3
标识
DOI:10.1177/13694332231217073
摘要

When empirical wavelet transform (EWT) is used to identify the modal parameters of civil engineering structures, the frequency band division is generally not accurate due to the noise effect on the Fourier spectrum. This phenomenon will lead to modal mixing and false modes in the analysis results. Therefore, this article establishes a signal frequency band division method by taking advantages of maximal spectrum technique and spectral skewness index. Combining the random decrement technique (RDT) and the least square method of single component modal parameter identification, an adaptive approach based on the improved EWT for operational modal parameter identification of civil engineering structures under stationary environmental excitations is proposed. The traditional frequency band division method based on EWT can not completely and effectively divide the meaningful frequency bands. While the proposed frequency band division technology based on the spectral skewness index can prevent the phenomenon of insufficient division and excessive division and realize adaptive frequency band division. The effectiveness of the proposed approach is validated by a numerical three-story frame and a field three-span concrete box girder bridge under ambient vibrations. The modal identification results from both numerical and experimental validations demonstrate that the proposed approach can effectively and accurately decompose the vibration responses and identify the structural modal parameters under operational conditions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
run完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
带你去月球完成签到,获得积分10
1秒前
a海w发布了新的文献求助10
2秒前
a海w发布了新的文献求助10
2秒前
干净以南关注了科研通微信公众号
3秒前
CKY发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI6.2应助zclm采纳,获得10
3秒前
3秒前
zeng完成签到,获得积分20
3秒前
a海w发布了新的文献求助10
4秒前
a海w发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI6.4应助跳跃绿蓉采纳,获得10
4秒前
a海w发布了新的文献求助30
4秒前
梅花易数完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
毛毛虫发布了新的文献求助20
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
Dave完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
皮卡皮卡完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
a海w发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
Dave发布了新的文献求助10
8秒前
leavesziqi完成签到,获得积分10
9秒前
Gao发布了新的文献求助10
9秒前
qiu完成签到,获得积分20
9秒前
田様应助wdd采纳,获得10
9秒前
9秒前
水墨丹青完成签到 ,获得积分10
9秒前
包容一手发布了新的文献求助10
10秒前
碧蓝飞雪发布了新的文献求助10
11秒前
huahua发布了新的文献求助100
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
Synthesis of P-Chiral Phosphine Ligands and Their Applications in Asymmetric Catalysis 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7622244
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9197534
关于积分的说明 19715344
捐赠科研通 7193777
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272947
关于科研通互助平台的介绍 2435355
邀请新用户注册赠送积分活动 2268327