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运用车辆动态响应提取现场桥梁模态特性
摘要：由于车辆的动力响应包含桥梁的振动信息，因此在桥上移动的车辆会激发桥梁的振动，也可以作为响应接收器。在以前的研究中提出了一种方法，用于从车辆动态响应中提取桥梁模态属性，如固有频率和模态形状。开发了一种由拖拉机和两台后续拖车组成的专用测试车辆，其中拖拉机沿桥梁拖曳的两辆拖车被用作动态响应接收器。将一个带时移的拖车的响应从另一个拖尾的响应中减去以获得残余响应，然后利用快速傅里叶变换（FFT）和短时傅里叶变换（STFT）处理剩余响应以提取桥模态属性。在本文中，采用现有桥梁的现场测试数据来验证所提出的方法。在车辆和桥梁系统中，桥梁有限元（FE）模型使用所测量的桥梁加速度和应变更新;提出了两种类型的测试车辆模型用于模拟拖拉机拖车测试系统;测量的表面粗糙度分布用于数值模拟。已经进行了参数研究以确定拖车质量和刚度。车辆模型I显示了提取桥梁频率的良好能力以及具有主要垂直分量的前两个模态形状。然而，车辆模型II在提取侧向弯曲中主要的桥梁模态形状方面表现优于车辆模型I. DOI：10.1061 /（ASCE）BE.1943-5592.0001038。 copy;2017美国土木工程师学会。
作者关键词：移动车辆; 车辆动态响应; 现场桥; 桥梁模态属性; 拖拉机和拖车测试车辆; 剩余响应。
介绍
基于振动的损伤检测方法被广泛用于通过测量模态特性的变化来识别结构桥梁损伤，如固有频率，模态形状和模态阻尼（Doebling et al.1998; Sohn et al.2003; Fan and Qiao 2011 ; Das等，2016）。在现有的方法中，测量数据主要来自直接连接到桥梁结构的传感器。虽然桥梁固有频率可以通过一个或多个传感器轻松获得，但为了获得诸如模态形状和频率响应函数（FRF）等测量方法，需要更复杂的传感器网络实验计划（Carden和Fanning 2004）。整个过程包括桥架上的传感器安装，交通中断，外部激励等，这通常非常耗时。但是，在由车辆和桥梁组成的交互系统中，作为系统振动激励的仪表车辆也可以用作响应接收器。此外，车辆动态响应（如加速度）的测量在现实世界中比桥梁的模态形状和FRF更加方便。
由于车辆的动态响应包含桥梁的振动信息，许多研究人员已经提出将这些信息用于损伤检测，模型更新，健康监测和桥梁结构的状态评估（Bu等人，2006; Lu等人，2009 ，2010; Lu和Liu 2011; Kong等，2014; Malekjafarian等，2015）。但是，大多数研究仅限于理论或数值研究，尚未准备好应用。最实用的研究确定了桥梁频率。 Yang等人在理论上研究和验证了从桥上移动的仪表车辆的动态响应中识别桥梁频率的可行性。 （2004）和McGetrick等人（2009年）。还对关键因素的影响进行了参数研究（Yang和Chang，2009a），该方法使用轻型卡车通过桥梁的两轮推车进行测试（Lin and Yang 2005; Yang and Chang 2009b; Yang等，2013）。通过处理安装在推车上的加速度计记录的动态响应，获得了桥梁的基本频率。 Kim等人（2011），McGetrick等人（2013）和Keenahan等人（2014年）建立了一个实验室试验与缩尺桥梁和移动车辆，并调查了使用仪器车辆识别桥梁固有频率，结构阻尼，动态轴力和道路剖面的可行性。在实验研究的基础上，Gonzaacute;lez等人（2008）的结论是，只有当车辆速度较低且桥梁振动的动态激励足够高时才能准确确定桥梁频率。值得注意的是，使用频率转移来检测损害具有实际的限制，特别是对于大型结构（Curadelli et al。2008）。 除了鉴定桥梁特性外，Keenahan等人 （2014年）和冈萨雷斯等人。 （2012）研究了使用卡车拖车行驶系统识别桥梁阻尼的方法。Miyamoto和Yabe（2011）使用从配备有振动测量仪器的公共汽车获得的振动数据来评估现有的桥梁状况。 Zhang等人 （2012年，2013年）提出使用从移动攻车的加速度提取结构模态形状的平方来检测结构损伤，他们还开发了一种使用操作变形曲率的方法。
车辆动态响应包含三组频率分量：车辆频率，桥梁相关频率和驾驶相关频率（Yang和Chang 2009a）。 在车辆动态响应的傅里叶谱中，主要的峰值通常出现在车辆的基频处，这使得桥梁频率的识别非常困难（Yang et al。2013）。 此外，其他因素（如路面粗糙度和驾驶相关影响）也会影响识别。 因此，杨等人。 （2012）提出使用两个连接的车辆来减少这种影响，从而成功识别桥梁频率。在这项研究中，提出了两种综合车辆模型来模拟测试车辆，并将它们的性能进行比较，以适用于现场应用车辆的设计。
方法
在车辆和桥梁之间的相互作用中，车辆动态响应占主导地位，具有三组频率特性：车辆相关频率，桥相关频率，
频率和驾驶相关的频率，包括道路-表面粗糙度效应（Yang and Chang 2009a）。 为了提取桥梁动态特性，作者开发了一种方法
使用由拖拉机和两辆后续拖车组成的专用测试车辆（Kong et al。2016）。 拖拉机是一个激励器，拖拉机被用来驱动桥梁振动并拖曳拖车沿着桥梁行驶，而两辆拖车则装备了传感器，这些传感器作为类似于移动传感器的响应接收器。 为了减少拖车自振的影响，两辆拖车的设计采用了特殊的配置，拖车响应的主要部件是由桥梁振动引起的如果两辆拖车是相同的，并且在桥上移动时它们的距离是恒定的，那么这两个拖车的反应就可以密切相关。 因此，剩余响应，即一个拖车的时间偏移与另一个拖车的响应相减的响应可以消除驾驶相关和路面粗糙度影响。 从这样获得的残余响应中，桥梁的模态特性可以更加可靠和高效地提取出来。 一个简化的车辆和桥梁耦合（VBC）系统被用来简单地演示这种方法（图1）。 专用测试车辆由牵引车V0和由牵引车牵引的两个相同的拖车V1和V2组成。 拖拉机（V0）和第一拖车（V1）之间的距离d1以及两个拖车之间的距离d都是常数。 在两辆拖车上安装了加速度计等传感器，以记录车辆的振动响应。
图1.测试车辆的配置
根据VBC分析，两个拖车的垂直位移可以推导为：
其中和i = 1; 2 =两个拖车的基频; =电桥固有频率; 和和 =路面粗糙度及其在拖车位置的推导。 有关A1到A5和其他细节的信息，请参见Kong et al。（2016）。 在等式 （1）中，两个最右边的项是属于道路粗糙度的，它与拖车响应的其他影响无关。 因此，从另一个拖车中减去一个拖车的响应可以消除路面粗糙度效应。 两辆拖车的剩余排水量可表示为
其中dv1和dv2分别是两辆拖车的排量。 这里，在第二拖车的位移中引入时间偏移，因为当两个拖车一个接一个地通过同一位置时存在时间差。 两个拖车的剩余加速度可以通过对方程（2）更适用，因为车辆加速度比车辆位移更容易测量。
从拖车的响应中提取桥梁模态属性的过程如图2所示。首先，通过测试测量两个拖车的动态响应，如加速度时间历程，R1eth;tTHORN;和R2eth;tTHORN;。有效的数据长度是从第一辆拖车进入桥后到第二辆拖车离开桥的瞬间确定的。两辆拖车的时差是d = ，其中是车速。然后，为了获得残差响应，从第一个预告片的响应中减去具有时移的第二个预告片的响应，如图2所示。最后，将快速傅立叶变换（FFT）技术应用于残差响应，并且在消除车辆频率之后通过挑选振幅峰值来获得桥路频率。此外，应用短时傅里叶变换（STFT）方法获得残余响应的频率 - 时间谱，并提取桥梁的MSS。 Kong等人发现整个过程的更多细节。 （2016）.F
值得注意的是，在车辆和桥梁交互系统中，存在许多复杂的特征，诸如科里奥利力，不确定的边界条件，桥和车辆系统的三维（3D）行为以及非线性。 然而，在真实的服务条件下，这些因素（如非线性）的影响并不严重，大多数研究人员在假设的基础上研究真实世界，以模拟真实情况。 因此，正常模式假设被认为是合理的，并已被用于许多应用中以减少计算工作量。 使用本研究中的现场桥梁案例研究是检查所有假设的一种方法。
图2.提取桥梁模态属性的过程
图3.桥梁横截面和车道位置
桥梁描述和现场测试
对于这项研究，引入了现场桥梁来验证所提出的方法。 2006年在桥梁上进行了静态和动态测试，并测量了桥梁的应变和加速度（Cai et al。2007; Deng and Cai 2011）。 但是，车辆响应的测量不可用，因为它们不在测试的目标之中。 同时，使用现场测量数据建立和更新了桥梁的有限元模型（FE）。 然后，更新后的桥梁有限元模型与测量的路面粗糙度剖面一起用于模拟现场桥梁。
在路易斯安那州LA408东部的61区跨越Cypress Bayou的测试桥是一个双向桥，有三条直线跨度，每条长度为16.764米（55英尺）。这座桥由两个独立的结构组成，这些结构可以在相反的方向进行交通运输，而现场测试仅在一条有两条车道的结构上进行。桥面部分不对称;它由7个AASHTO II型预应力混凝土结构支撑，中心距中心2.13米（7英尺），如图3所示。这里，只有桥梁的第三跨度被装备。七个测量站，每个梁都安装了应变仪和加速度计。在桥梁配置的基础上，使用ANSYS 14.5程序创建了一个桥梁有限元模型，然后使用七个桁架上的前三个测量固有频率和应变进行了更新。更多细节可以在邓和蔡（2010）中找到。前三个测量的桥梁频率为
8.19,11.11和15.79Hz，并且更新的桥模型的相应频率分别为8.19,10.79和16.23Hz。数值与测量结果相当吻合。因此，本研究采用更新后的桥梁模型，在以下讨论中将相应的频率视为真值。
使用激光扫描仪测量的桥面路面粗糙度包括沿每个车轮轨道的纵向路面轮廓。在此，使用二维（2D）路面配置文件，而不考虑沿横向方向的道路高程变化。为了激发车辆的动态效果，使用了两个相同宽度为0.18米，高度为0.025米（1英寸）和0.038米（1.5英寸）的颠簸1和颠簸2的木制颠簸车。两个木制颠簸，一次一个，放在第三跨度的入口处。图4显示了测试车1右侧车轮轨道上的木质撞击1所测得的路面轮廓。用于桥梁现场试验的车辆是一辆自卸车，其后部有一个前桥和一个双车轴组（Deng和Cai 2011）。这辆卡车的第一，第二和第三轴的静态重量分别为80.0,95.6，和
分别为95.6kN。前轴与两根后桥中心之间的距离为6.25米，两根后桥之间的距离为1.2米。
使用简单的测试车辆（模型I）进行提取
测试车辆的数值模型
为了模拟如前所述的拟议拖拉机挂车测试车辆并利用现场测试中使用的自卸卡车，提出了数字车辆模型。如图5所示，通过将后部两根轴分组为一个轴组，将三轴自卸车模拟为拖拉机的双轴车，并且单自由度（SDOF）每个拖车都使用弹簧缓冲系统。根据测量数据假设卡车模型的主要参数（表1）。拖拉机沿着车道1行驶，其左轮6.62米到右肩，右轮距肩部4.42米（图3）。第一个（前）SDOF拖车连接到拖拉机的右后轮，然后是第二个（后部）拖车（图5）。拖车与第一拖车之间以及两拖车之间的连接是固定的，这意味着两拖车的自由度是独立的。假设SDOF拖车模型具有与拖拉机前轮相同的物理参数，即mv为725.4kg，kv为8.0times;104 N / m，cv为2,189.6kg / s。拖车的质量与自卸车的质量相比非常小，拖车的频率为1.67Hz。
图4.带有凸点1的车道1沿路面的粗糙度
桥频率的提取
通过分析由测试车辆模型，更新后的桥梁有限元模型和测量的路面粗糙度组成的动力系统，计算出测试车辆在桥上行驶的动态响应。根据图2所示的程序计算两个拖车的剩余响应（加速度），其FFT谱与拖车1的加速度谱一起显示在图6中。另外，没有在粗糙度轮廓中出现隆起也被计算出来，如图6所示。从图6中可以看出，只有拖车频率可以从拖车1的加速度谱中识别出来;前三个桥梁频率可以从两个拖车残余加速度的频谱中识别出来。拖车和桥接频率在碰撞2（0.038米）的情况下的可见性要好于其他两种情况，特别是对于第三个桥接频率。撞击不是用来增加粗糙度水平，而是用来激发桥梁振动，从而增加车辆的响应。随着凸块高度的增加（从无凸块到凸块1和凸块2），桥梁频率（图6中的B1，B2和B3）处的频谱幅度变大。换句话说，由于撞击的激励，测试车辆的大响应使得桥梁频率更加明显。
为了进一步增加激励，除了拖拉机挂车测试车辆之外，还有七辆具有不同初始位置和行驶速度的车辆在桥的两条车道上部署，结果如图7所示。可以看出，频谱中第一桥频率处的幅度大于车辆频率处的幅度，并且桥频率的可见度变得比图6中所示的高得多。桥的前三个频率从图7（无碰撞）分别为8.1,11.3和16.8 Hz，分别与8.19,10.79和16.23 Hz的真实值分别非常吻合，表明所提出的方法可以有效地提取a桥。与仅使用测试载体的情况相比，正在进行的交通状况揭示了更好的结果，这证实了Kong等人的结论。 （2016）。也就是说，正在进行的交通流量可以为桥梁和测试车辆提供额外的激励，并使建议的方法更好地发挥作用。
图5.测试车辆模型
现实世界中的测量总是受到来自不同来源的噪音的污染。为了模拟现场测量条件，通常会在原始测量中添加测量噪声来研究其影响。在这项研究中，将白高斯噪声添加到测量中以模拟传感器噪声。三个噪声级别的信噪比（SNR）分别为40,26和10 dB，分别对应于1，5和10％的幅度噪声级别。在正在进行的交通和没有碰撞的情况下，噪声被添加到每个拖车的原始加速度响应中。结果如图8所示。可以看出，噪声为1％的结果与图7所示的原始响应（没有碰撞）几乎相同。噪声为5％的结果表明三个桥频率清晰可辨，但噪声为10％时，只有第一个桥的频率很明显。表2列出了所有情况下识别的桥频率。比较表明，噪声大约
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