桥梁颤振导数识别方法研究及MATLAB实现

"这篇毕业论文主要探讨了桥梁颤振导数的识别方法，并结合MATLAB进行了实际实现。文章深入研究了颤振理论及其导数在大跨桥梁中的重要性，通过对试验数据的处理和模态参数识别技术的分析，提出了改进的识别方法。" 在桥梁工程领域，颤振导数的识别对于理解桥梁在大风条件下的动力稳定性至关重要。这篇论文首先回顾了桥梁颤振理论的历史发展，以及颤振导数在这一领域的应用。颤振导数是描述结构在气流作用下发生不稳定振动的关键参数，对于设计安全、性能优良的桥梁至关重要。 论文重点集中在模态参数识别方法上，包括ITD法（Instantaneous Time-Domain method）、优化后的MITD法（Modified Instantaneous Time-Domain method）和LSCE法（Least Squares Complex Exponential method）。作者通过单自由度仿真试验对比分析了这些方法的优缺点，指出它们在直接应用于桥梁断面颤振导数识别时存在的局限性。 为了提高识别的准确性和鲁棒性，论文提出了一种改进的最小二乘迭代方法——加权最小二乘迭代（WLS）法。这种方法引入了加权矩阵，以适应试验数据的特性，经过二自由度节段模型的仿真试验，证明了WLS法在抗噪声和计算效率上的优势。 在处理实际风洞试验数据时，论文提出了一种基于时程曲线包络线法和RANSAC（Random Sample Consensus）算法的实验有效数据截取方法，解决了实际采集数据与有效数据不一致的问题，确保了数据处理的准确性。 针对高风速下数据信号弱、噪声大、衰减快的特点，论文采用随机减量技术从风洞试验的随机振动信号中提取自由衰减信号，以此改善数据质量。 最后，论文利用MATLAB编程实现了上述各种识别方法的计算模块，开发出一套可视化的颤振导数识别软件，实际应用于风洞试验，显著提高了识别精度和效率。 关键词：颤振导数、最小二乘法、随机抽样一致性算法、随机减量法、MATLAB、风洞试验。