环境激励下建筑结构阻尼比识别新方法：工程实例验证

阻尼比是结构动力学中的核心参数，它影响着结构在振动过程中的能量消耗和稳定性。在房屋建筑领域，精确确定阻尼比对于结构动力响应的模拟和分析至关重要。然而，传统上，阻尼比的获取通常依赖于实测，这在实际工程中可能存在挑战，特别是对于大型建筑物，如房屋和桥梁，施加人为激励信号并不容易。 环境激励下的模态参数识别方法作为一种新兴的研究方向，利用自然发生的环境振动作为激励，解决了传统方法中人工激励的难题。这种方法无需直接施加外部输入，而是通过对结构在风、地震或其他自然环境下的响应进行测量，提取出模态参数。文中提到的随机减量法和ITD（Ibrahim Time Domain）法结合使用，能够有效识别出结构的模态频率和阻尼比。 随机减量法通过逐步减小激励，观察系统响应的变化，从而推断出阻尼比。而ITD法则利用时域信号的特征，通过处理和分析环境引起的振动信号，实现阻尼比的估计。这两种方法在工程实践中都展现出良好的潜力，尽管现有的环境激励下阻尼比识别方法种类繁多，包括对数衰减法、半功率带宽法等，但在实际应用中，随机减量法和ITD法因其高效性和实用性受到关注。 本文的主要贡献在于提出了一种改进后的结合策略，将随机减量法和ITD法优化结合，以提高实际建筑结构阻尼比识别的精度和可靠性。通过实际工程案例的验证，这种方法不仅能够准确地识别出结构的模态频率，还能相对准确地估算出阻尼比，这对于结构设计、抗震性能评估以及维护管理具有重要的实际意义。 总结来说，环境激励下的阻尼比识别方法为结构工程提供了一种新的数据驱动的解决方案，它降低了对人工激励的需求，提高了数据的可用性，从而有助于提升结构工程领域的研究和实践效率。未来的研究可能进一步优化这些方法，使之在更大规模和更复杂的结构分析中发挥更大的作用。