Modares Mechanical Engineering
مهندسی مکانیک مدرس
Modares Mechanical Engineering
Engineering & Technology
http://mme.modares.ac.ir
1
admin
1027-5940
2476-6909
10.22034/mme
fa
jalali
1394
6
1
gregorian
2015
9
1
15
7
online
1
fulltext
fa
معرفی روش زیرفضای تصادفی بر پایه تحلیل همبستگی استاندارد برای تحلیل ارتعاش محیطی سازهها
Processing of Ambient Vibration Results using Stochastic Subspace Identification based on Canonical Correlation Analysis
اصلیترین دلیل خطا در شناسائی سیستم با استفاده از نتایج آزمایشهای ارتعاش محیطی وجود نویز های محیطی و اندازهگیری و همچنین در نظر نگرفتن تحریک ورودی است. به همین جهت همواره یکی از اهداف اصلی ارائه تکنیکهای جدید در حوزه ارتعاشات محیطی، کاهش عدم قطعیت پاسخها می باشد. در بین روشهای آنالیز مودال محیطی، زیر فضای تصادفی به عنوان قدرتمندترین روش شناخته شده، مورد توجه است. در این تحقیق با استفاده از تکنیک تحلیل همبستگی استاندارد، روش آنالیز مودالی در حوزه زیر فضای تصادفی ارائه شده که بجای حل مسئله در فضای دادههای آزمایش، با استخراج بردارهای پایه ارتو نرمال فضای دادهها، شناسائی را در فضای بهینه انجام میدهد. از مزایای این روش با توجه به ماهیت تحلیل همبستگی، نویز کمتر در نتیجه دقت بیشتری در برآورد مشخصات مودال میباشد. بعلاوه به دلیل انجام شناسائی در فضای کوچکتر در مقایسه با روشهای قبلی، فرآیند حل سرعت بیشتری نیز دارد. برای صحت سنجی روش ارائه شده، از مدل قاب دوبعدی تحریک شده تحت شتاب زلزله السنترو و همچنین از نتایج آزمایش ارتعاش محیطی انجام گرفته بر روی پل دره آلاموسا، استفاده شده است. نتایج نشان میدهدکه این روش علاوه بر حذف نویزهای بیشتر در مقایسه با روشهای زیرفضای قبلی، دارای سرعت تحلیل بسیار بالائی در مسائل واقعی می باشد؛ به طوریکه فرآیند محاسبه پارامترهای دینامیکی و رسم اشکال مودی پل دره آلاموسا با 30 سنسور نمونهبرداری، بعد ماتریس حالت 750 و تحریک 50 مد ، با پردازنده 5 هستهای با سرعت30/2 گیگا هرتز در کمتر از150 ثانیه انجام گرفته است .
The presence of environmental and measurement noises and ignoring the input effects are the main sources of error in system identification using ambient vibration test results. Therefore, reducing uncertainty or noise levels from the records has always been one of the main goals of the new techniques in the field of ambient vibration. Among the modal analysis techniques, stochastic subspace identification is considered as a powerful technique. In this study, the modal analysis method based on canonical correlation analysis in stochastic subspace is presented that identifies dynamic properties in optimized space instead of data space by extracting ortho-normal vector of data space. The advantage of this method, due to the nature of canonical correlation analysis, is lower noise which results in greater accuracy in estimating modal properties. Moreover, the presented process is faster due to the smaller space of identification compared to the previous methods. To validate the proposed method, an analytical model of two-dimensional frame excited under Elcentro earthquake acceleration and also the results of ambient vibration tests carried out on the Alamosa Canyon Bridge are used. The results indicate that this method eliminates more noise than other subspace methods and moreover it is faster in solving practical problems. The computation of dynamic properties, natural frequencies and mode shapes, of Alamosa Canyon Bridge with 30 sampling sensors, space matrix size of 750 and 50 excited modes are carried out in less than 150 seconds with a quad-core 2.30 GHz processor.
زیرفضای تصادفی,تحلیل همبستگی کانونی,فضای حالت,ماتریس هانکل
Subspace,Canonical Correlation Analysis,State Space,Hankel Marice
107
118
http://mme.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-15-1000-8957&slc_lang=fa&sid=15
Reza
Tarinejad
رضا
تاری نژاد
100319475328460057272
100319475328460057272
Yes
عضو هیئت علمی
Mehran
Pourgholi
مهران
پورقلی
100319475328460057271
100319475328460057271
No
دانشجوی دکترای دانشگاه تبریز