【摘 要】
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采用实测地震记录来识别高土石坝的模态参数是进行大坝动力特性研究的一种可行的方式.根据地震中坝体监测点记录的数据构建协方差驱动的随机子空间模型(stochastic subspace
【机 构】
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大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室,辽宁 大连 116024;大连理工大学建设工程学部水利工程学院工程抗震研究所, 辽宁 大连 116024;西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西 杨凌 71
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采用实测地震记录来识别高土石坝的模态参数是进行大坝动力特性研究的一种可行的方式.根据地震中坝体监测点记录的数据构建协方差驱动的随机子空间模型(stochastic subspace identification,SSI),通过构造多个不同维度的Hankel矩阵来形成稳定图,可以很好地剔除虚假模态,形成较清晰的稳定轴,采用谱系聚类的筛选方法,不仅可以有效地识别坝体的固有频率和阻尼比,而且实现了物理模态参数的自动识别,规避了人为选择引入的误差.通过两个数值算例验证了提出的随机子空间法应用于地震数据分析的有效性和精度,并将其应用于糯扎渡心墙堆石坝的模态参数识别,获得了合理的坝体固有频率和阻尼比,表明该方法可以较好地识别出坝体的模态参数,具有很好的工程应用,可以为高土石坝抗震安全有限元分析提供一定的依据和参考.
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