[發明專利]一種基于經驗模態分解的橋梁影響線識別方法

在審

• 申請號: 202310294802.7
• 申請日: 2023-03-22
• 公開（公告）號: CN116341068A
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 周宇;孫文卓;賀文宇;李舒;陳建國;陳東;李寧波;林鍵;盧戀;尚穩齊
• 申請（專利權）人: 安徽建筑大學;合肥工業大學;清華大學合肥公共安全研究院
• 主分類號: G06F30/13
• 分類號: G06F30/13;G06F30/20;G06F17/10
• 代理公司: 合肥昊晟德專利代理事務所(普通合伙) 34153
• 代理人: 何梓秋

1.一種基于經驗模態分解的橋梁影響線識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：數據預處理

基于EMD方法剔除橋梁實測時程響應中結構動力成分，得到含有車輛多軸效應的橋梁準靜態時程響應；

S2：建立影響線識別數學模型

基于采樣頻率、車輛軸距構建車輛信息矩陣，并基于車輛信息矩陣建立影響線識別數學模型；

S3：影響線求解

引入誤差項并采用Tikhonov正則化方法對影響線識別數學模型進行優化，利用優化后的影響線識別數學模型求解橋梁結構準靜態影響線。

2.根據權利要求1所述的一種基于經驗模態分解的橋梁影響線識別方法，其特征在于：在所述步驟S1中，具體處理過程如下：

S11：輸入橋梁原始時程響應y(t)，尋找局部極大值點和極小值點；

S12：通過三次樣條插值計算局部極大值函數與極小值函數，并繪制極大、極小值函數包絡線e_max(t)、e_min(t)；

S13：通過下式計算局部均值：m(t)＝(e_max(t)+e_min(t))/2；

S14：用橋梁原始時程響應y(t)減去局部均值得到第一個震蕩函數，即h₁(t)＝y(t)-m(t)；

S15：當h₁(t)滿足IMF預設條件時，h₁(t)成為第一個IMF(t)，否則，用h₁(t)代替步驟S11中的y(t)并重復步驟S11-S14；

S16：當篩選出第一個IMF₁(t)，對應的余量為r₁(t)＝y(t)-IMF₁(t)，令r₁(t)作為新的原始時程響應重復步驟S11-S15并找出IMF₂(t)，依次類推，r₂(t)＝r₁(t)-IMF₂(t),…,r_n(t)＝r_n-1(t)-IMF_n(t)；通過快速傅里葉變換獲取各IMF主頻率，當IMF_i主頻率小于橋梁結構基頻時篩選終止，將小于橋梁結構基頻的IMF與余量進行重構；

S17：經過步驟S11-S16的分解，橋梁原始時程響應表示如下：

其中，IMF₁(t)為本征模態函數，r_n(t)為余量；重構后的余量r_n(t)即為橋梁的準靜態時程響應。

3.根據權利要求2所述的一種基于經驗模態分解的橋梁影響線識別方法，其特征在于：在所述步驟S1中，橋梁準靜態時程響應的表達式如下：

其中，R_s(t)為移動車輛荷載作用所引起的橋梁響應，即橋梁準靜態時程響應，N為車輛軸數，A_i為車輛軸重，為第i個軸對應的影響線系數；

其中，D_i為第i軸與第一軸的距離，f為采樣頻率，v為車輛行駛速度。

4.根據權利要求3所述的一種基于經驗模態分解的橋梁影響線識別方法，其特征在于：在所述步驟S2中，對于N軸車輛，車輛信息矩陣采用車輛前軸上橋、后軸下橋的車輛行駛模型來構建，車輛信息矩陣L如下：

其中，A_N為車輛軸重。

5.根據權利要求4所述的一種基于經驗模態分解的橋梁影響線識別方法，其特征在于：在所述步驟S2中，將連續影響線離散成結構節點上的離散影響線系數，得到影響線識別數學模型如下：

R_s＝LΦ

其中，R_s為橋梁準靜態時程響應向量，Φ為橋梁影響線系數。

6.根據權利要求5所述的一種基于經驗模態分解的橋梁影響線識別方法，其特征在于：在所述步驟S3中，引入識別誤差項η對影響線識別模型進行修正，修正后的影響線識別模型如下：

R＝LΦ+η。