基于贝叶斯框架的超高层建筑模态参数识别及其统计分析

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随着建筑科技和施工技术的进步,我国东南沿海地带建造了大批结构体系新颖的高层/超高层建筑。模态参数作为结构动力特性的重要参数,为高层/超高层建筑的振动特性分析、健康监测、损伤识别、有限元模型修正以及抗风设计等提供了重要参考依据,因此合理评估建筑结构的模态参数具有重要意义。由于对建筑结构进行动力特性分析时,往往存在较大不确定性,本文主要从统计学角度对建筑结构的动力特征及其不确定性进行量化分析。首先采用贝叶斯谱密度法(BSDA)及其它并行方法对单栋超高层建筑在强台风作用下的动力特征进行研究,并通过对比展示了BSDA方法模态参数识别结果的有效性和优越性;然后采用BSDA方法对多栋超高层建筑在强台风影响下的结构响应进行模态参数识别,并把各参数识别结果与现有统计预测模型的估计值作对比;最后基于现有业内公开资料建立了面向超高层建筑动力特性信息的实测数据库,并基于上述数据库对现有预测模型进行了改进。BSDA方法属于贝叶斯框架下模态参数识别技术中的频域识别方法,考虑到结构响应的功率谱密度近似服从Chi-square概率分布,利用结构响应功率谱密度的统计特性,通过构造含有模态参数的后验概率密度函数来确定模态参数的最优值。相较与传统确定性模态参数识别方法,BSDA方法可对模态参数识别的不确定性进行量化分析;此外BSDA方法除了可对固有频率和阻尼比进行识别外,还可识别模态激励的功率谱密度。上述优点使BSDA方法近些年在土木工程领域有了广泛应用。本文利用BSDA方法对结构高度超过300米的广州市利通广场大厦受强台风“山竹”作用下的结构响应进行动力特性分析,发现模态激励功率谱密度与风速和结构响应间存在较好的正相关关系;但固有频率和阻尼比的识别结果存在不同程度的离散性,其中阻尼比的离散性远大于固有频率;此外,阻尼比和模态激励功率谱密度的不确定度远高于频率,这说明BSDA方法对固有频率的识别精度较高。采用BSDA方法对多栋高度超过300米的超高层建筑在台风作用下的模态参数进行研究,发现建筑结构的振动幅度和数据的长度对所识别的阻尼比的影响较大;固有频率和阻尼比的统计分析结果与现有预测模型存在较大差异。另一方面,现有建筑结构的预测模型大部分基于高度不超过200米建筑的实测信息得到,因此其很难满足结构高度日益提升的超高层建筑动力特征分析及预测等方面的需要。本研究基于国内外相干领域公开发表的权威期刊文献资料,建立了面向超高层建筑模态参数实测信息的数据库-该数据库包含293栋具有不同结构体系的最高建筑高度达800米以上的建筑,其中200米以上的超高层建筑达119座。基于上述数据库,对高层建筑典型模态参数随建筑几何、结构及材料类型特征的变化进行了系统分析,建立比以往同类研究更适用于超高层建筑模态参数的统计预测模型。本文对结构高度超过200米的建筑和结构高度不超过200米的建筑进行分类分析,分别对自振周期(固有频率)以及阻尼比的影响因素进行统计分析,包括基本自振周期和第一阶扭转模态的自振周期按结构体系的不同,分别与结构高度、结构层数的关系,提出新的预测模型;另外,揭示了平动模态和扭转模态的阻尼比与固有频率、结构高度、层间平均高度、振幅等影响因素之间的关系,进一步完善了模态参数的预测模型,改善了现有预测模型由于信息不足而导致的适用性较差的现象,对合理评估超高层建筑的动力特性具有重要意义。本硕士论文研究结果为合理评估超高层建筑台风风效应提供很好的借鉴,为准确预测高层建筑动力特性提供了参考依据;相关成果对指导超高层建筑等高耸复杂风敏感结构的抗风设计有着重要的工程实用价值。
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