張 干

(交通運輸部天津水運工程科學研究所 水工構造物檢測、診斷與加固技術交通行業(yè)重點實驗室，天津 300456)

高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)識別方法研究

張 干

(交通運輸部天津水運工程科學研究所 水工構造物檢測、診斷與加固技術交通行業(yè)重點實驗室，天津 300456)

通過建立高樁碼頭基樁物理模型，進行了模態(tài)試驗和基于ANSYS的模態(tài)分析，結果表明：高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)有限元模擬結果與模態(tài)試驗識別結果吻合較好，驗證了數(shù)值模型建立方法的正確性和高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)基于隨機子空間識別方法的可行性。

隨機子空間法，高樁碼頭基樁，模態(tài)識別，有限元

0 引言

在自然環(huán)境下，大型的港口碼頭結構的模態(tài)一般很難被激發(fā)出來，這就需要采用環(huán)境激勵的方法來對復雜的港口碼頭結構進行模態(tài)識別研究。自然界中的地脈動、波浪、風、潮汐等對結構的作用都可視為自然環(huán)境激勵。理論上，基于環(huán)境振動的結構模態(tài)參數(shù)識別方法只須獲取待測結構的響應而不用關心結構的激勵，就可以識別出結構的模態(tài)參數(shù)。目前，在多位研究學者的努力下，基于環(huán)境振動的模態(tài)參數(shù)識別方法取得了一些進展，提出的主要方法有以下幾種：自然激勵技術(NExT)、自回歸滑動平均模型(ARMA)、功率譜峰值法(PP)、隨機子空間法(SSI)等。其中，隨機子空間法更是近期研究的熱點，在大型結構模態(tài)參數(shù)識別領域得到廣泛的應用和發(fā)展。

本文對高樁碼頭基樁物理模型進行模態(tài)試驗，對基樁損傷前后的模態(tài)識別結果進行分析。建立高樁碼頭基樁物理模型，對物理模型進行模態(tài)試驗，并對物理模型進行基于ANSYS的有限元的模態(tài)分析，模態(tài)試驗和模態(tài)分析對比研究結果表明：高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)有限元模擬結果與模態(tài)試驗識別結果吻合較好，驗證了數(shù)值模型建立方法的正確性和高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)基于隨機子空間識別方法的可行性。

1 高樁碼頭基樁物理模型模態(tài)試驗

1.1 高樁碼頭基樁物理模型參數(shù)

進行高樁碼頭基樁物理模型實驗主要有兩個方面的目的，一是驗證自然激勵模態(tài)識別方法應用于高樁碼頭基樁模態(tài)識別的可行性，二是驗證建立有限元數(shù)值模型方法的正確性。高樁碼頭基樁模型建立在粉砂土和淤泥質粘土地基之上，采用鋼筋混凝土材料制作，試驗大廳的土槽長14.5 m、寬6.5 m、深3 m，地基由兩層與高樁碼頭原型結構處相似的粉砂土和淤泥質粘土構成，其中底層粉砂土厚1.5 m，上部淤泥質粘土厚1.5 m。在高樁碼頭基樁物理模型制作的過程中，對每層土進行壓實。物理模型材料參數(shù)見表1，物理模型結構斷面圖見圖1。

表1 物理模型材料參數(shù)

1.2 模型實驗

物理模型實驗測試儀器采用INV3020高性能數(shù)據(jù)采集分析儀，傳感器為INV9828型ICP加速度傳感器。在高樁碼頭基樁樁身上沿X，Y兩個方向布置傳感器，共計8只，其中傳感器距離基樁頂部的距離分別為0 m，0.4 m，0.8 m，1.2 m。需要說明的是，為了更好地激勵出物理模型的模態(tài)，在實驗過程中采用橡膠力錘隨機敲擊基樁樁身的方法來模擬自然激勵。這是一種為了取得較好實驗效果的工況簡化，并不會影響模態(tài)試驗的原理和實質。在安裝好數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)后，對高樁碼頭基樁物理模型進行激勵，采集混凝土樁身加速度時程曲線，然后根據(jù)編制的基于隨機子空間法的模態(tài)參數(shù)識別程序，對所測得的樁身加速度時程數(shù)據(jù)進行處理，識別出物理模型的模態(tài)參數(shù)。圖2為高樁碼頭基樁模態(tài)試驗數(shù)據(jù)采集照片，圖3為基于隨機子空間法的高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)識別流程圖。

1.3 模型試驗結果

此次模態(tài)測試每組數(shù)據(jù)采集時間為180 s，采樣頻率定為1 024 Hz。將采集的數(shù)據(jù)利用已編制的隨機子空間法(SSI)模態(tài)參數(shù)識別程序處理，依據(jù)穩(wěn)定圖原理剔除虛假模態(tài)，提取物理模型真實模態(tài)參數(shù)，識別的結果見表2。

表2 高樁碼頭基樁物理模型模態(tài)識別結果

2 高樁碼頭基樁物理模型有限元數(shù)值分析

為了驗證上文中物理模型試驗方法的正確性，按照物理模型實際的幾何尺寸、材料特性及土性參數(shù)等，建立考慮土—結構物相互作用的有限元模型。對所建立的有限元模型進行模態(tài)分析，提取模型的頻率等模態(tài)參數(shù)。有限元模型中的土體本構模型采用經(jīng)典的DP模型來分析，為了便于自由度的提取方便，高樁碼頭基樁采用Beam4單元來模擬，高樁碼頭基樁和土體之間考慮結構與土體的相互作用。由于現(xiàn)階段ANSYS中還無法做到考慮非線性的模態(tài)分析，因此在本次有限元模擬分析中未考慮非線性的情況。

2.1 高樁碼頭基樁有限元模型的建立

高樁碼頭基樁模型的幾何和材料參數(shù)如下：樁高3.0 m，樁的橫截面邊長均為0.08 m，樁的彈性模量取2.7×104MPa，樁的密度取2.5×103kg/m3，泊松比取0.167。本次模擬采用Beam4單元對基樁進行離散，基樁共離散為6個單元，7個節(jié)點，每個節(jié)點考慮6個自由度，即UX,UY,UZ和ROTX,ROTY,ROTZ，共42個自由度。在ANSYS中Beam4在每個節(jié)點上有六個自由度，是一種可用于承受拉、壓、彎、扭的單軸受力單元。基樁—土之間通過建立接觸單元來約束。依據(jù)上述所選擇的單元和邊界約束條件，在ANSYS數(shù)值模擬中采用DP模型本構模型，建立有限元模型，建立的有限元模型見圖4。

2.2 有限元計算結果

采用子空間法(Subspace)對模型進行模態(tài)分析，通過ANSYS

后處理，提取高樁碼頭基樁有限元模型前兩階的頻率，計算結果見表3。

表3 前兩階頻率計算結果

3 有限元模擬結果與模態(tài)試驗結果對比分析

將高樁碼頭基樁物理模型通過基于隨機子空間法的模態(tài)實驗進行識別的模態(tài)參數(shù)結果和基于ANSYS有限元計算的模態(tài)參數(shù)值匯總于表4，對實驗結果和數(shù)值計算結果進行對比分析。

表4 高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)結果匯總表

根據(jù)表4高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)結果對比可知，基于隨機子空間法識別出的基樁第一階頻率為8.73 Hz，第二階頻率在10.28 Hz左右。ANSYS計算結果與模態(tài)試驗識別結果比較，高樁碼頭基樁第一階頻率誤差為1.03%，第二階頻率誤差為3.98%，高樁碼頭基樁模態(tài)實驗值和計算值接近，誤差較小。

4 結語

1)基于隨機子空間法，對高樁碼頭基樁模態(tài)參數(shù)識別方法進行了研究，研究表明:在自然環(huán)境激勵下，隨機子空間法能夠應用于高樁碼頭基樁的模態(tài)參數(shù)識別。

2)高樁碼頭基樁物理模型的有限元計算結果與模態(tài)實驗識別值相差較小，表明在ANSYS中采用DP模型本構模型，基樁—土之間通過建立接觸單元來約束的建模的方法及計算是合理的。

3)在模態(tài)試驗中不可避免地受到環(huán)境噪聲的影響，如何有效地剔除環(huán)境噪聲對模態(tài)參數(shù)識別的干擾，是后期值得研究的課題。

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Study on the high-piled wharf piles modal identification based on stochastic subspace identification

Zhang Gan

(TianjinResearchInstituteofWaterTransportEngineering,KeyLaboratoryofHarbor&MarineStructureSafetyMinistryofCommunications,Tianjin300456,China)

Physical model of high-piled wharf piles is established. Model test and finite element numerical analysis of high-piled wharf piles are studied, the results of research show that high-piled wharf piles modal parameter identification based on the Stochastic Subspace Identification (SSI) is close to the finite element simulation results. It proves that modal parameter identification of the high-piled wharf piles based on Stochastic Subspace Identification (SSI) and the finite element model of the high-piled wharf piles are correct and reliable.

Stochastic Subspace Identification, high-piled wharf piles, modal parameter identification, finite element

2015-03-02

張 干(1984- )，男，碩士，助理研究員

1009-6825(2015)14-0079-02

U656.1

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