环境激励下古建筑木结构模态参数识别技术研究

"环境激励下古建筑木结构模态参数识别与分析 (2010年) - 结构健康监测、模态参数识别、加速度动力特性监测系统、随机减量法、ITD法、MATLAB、人工神经网络、藏式古建筑、振动响应数据、结构状态评估" 这篇2010年的研究论文主要关注的是古建筑木结构在环境激励下的模态参数识别和分析。模态参数识别是结构健康监测的关键环节，对于评估结构状态和识别潜在损伤至关重要。在这种背景下，研究者们特别关注了藏式古建筑木结构，这类结构由于其历史价值和独特的建筑风格，需要特别的保护和维护。 研究中，研究人员在典型藏式古建筑木结构中安装了加速度动力特性监测系统，以此来收集结构在日常环境如人群荷载下的振动响应数据。这些数据是在各种随机环境激励下获取的，比如人们活动产生的负载。为了分析这些数据，研究团队结合了随机减量法和ITD法（Instantaneous Tone Detection）这两种时域分析方法，用于识别加速度信号中的结构模态参数，包括模态频率和阻尼比。 通过这种方法，他们能够有效地识别出结构在自然环境条件下的动态特性。进一步，他们利用MATLAB工具箱建立了人工神经网络模型。这个模型被用来分析人群分布、密度以及行走频率等变量如何影响结构动力特性参数的识别精度。这一步不仅有助于理解环境因素对结构的影响，也为预测结构动力响应提供了可能，从而为古建筑的结构状态评估提供了数据支持。 关键词涵盖了藏式古建筑结构、模态分析、人工神经网络以及振动信号处理等核心概念，表明这项研究综合应用了多种技术手段来解决实际工程问题，旨在提升古建筑保护的科学性和有效性。研究结果对于古建筑的保护策略制定和结构安全评估具有深远的实践意义。