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《中南大学》 2002年
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斜拉桥拉索振动控制新技术研究

王修勇  
【摘要】: 大跨度斜拉桥拉索具有较小的质量和极低的阻尼,在风、风雨及桥面振动等外部激励下极易发生振动,如涡激共振、尾流驰振、参数共振和风雨振等,拉索的大幅振动对拉索的使用寿命和桥梁安全运营构成极大威胁,它已成为大跨度斜拉桥急需解决的关键问题之一。因此,研究拉索振动的机理及其振动控制措施对于斜拉桥的建设和维护具有重要意义。 研究证明,控制拉索振动最直接和最有效的方法是增加拉索的阻尼。目前增加拉索阻尼的常用办法是在拉索和桥面间安装被动阻尼器,如油阻尼器。虽然该类阻尼器已成功应用于世界上许多桥梁,但也表现出明显的缺点,难以达到最佳的减振效果,其优化设计理论也需要加以改进和完善。近年来,一种由高科技亚纳米材料—磁流变体制成的磁流变智能阻尼器(Magneto-Rheological (MR) Damper)问世并用于实际工程减振,该阻尼器的阻尼特性随输入电压的变化而改变,具有良好的可变阻尼特征,可实现半主动控制。引入磁流变阻尼器,开展斜拉桥拉索振动控制研究是一个全新的研究课题,有许多的理论和工程问题需要加以研究和解决。本文在对国内外斜拉索振动控制研究与应用现状进行综合评述、分析的基础上,针对上述问题进行了深入研究,具体的研究内容和取得的成果包括: 1、建立了斜拉索-阻尼器系统运动方程,对拉索与桥面的耦合振动作了分析和研究,数值结果显示当桥面激振频率等于某阶拉索模态频率的两倍时,很小的初始扰动将引起拉索的大幅振动,并呈现拍振的特征,与实测的拍振信号一致。 2、提出了一种拉索动力模型修正方法,该方法利用实测的拉索系统前几阶模态频率,修正拉索模型参数,修正后的拉索计算模型得到的模态频率与实测值非常接近。 3、应用神经网络技术对参数识别和非参数化建模问题进行了研究,提出一种直接识别结构物理参数的神经网络识别方法,该方法算法简单,识别精度高;建立了拉索-阻尼器系统的非参数神经网络模型,该模型根据过去几个时间步的阻尼力及结构响应能精确预测下一时间步的响应。 4、对拉索-粘性阻尼器系统的动力特性进行了研究,得到了拉索刚度、阻尼器安装高度及阻尼系数等参数对拉索系统模态阻尼比的影响规律;根据最优控制原理,提出了一种确定阻尼器优化阻尼系数的方法,该方法确定的阻尼系数能保 摘 要 证前几阶模态阻尼比得到整体优化,改进了现有的设计方法。 5、对拉索一磁流变阻尼器系统的减振性能进行了全面数值仿真研究,得到 了单阻尼器及双阻尼器情况下,拉索系统模态阻尼比与外部激励、阻尼器安装高 度、输入电压等参数的关系,结果显示了磁流变阻尼器良好的可变阻尼特性;对 多根不同几何、力学参数拉索进行了大量数值计算,研究了拉索参数、激励幅度 等因素对优化电压的影响,提出了应用磁流变阻尼器进行振动控制时阻尼器优化 电压的数学模型和设计曲线。 6、对拉索-磁流变阻尼器系统的半主动控制问题开展研究,提出了拉索系统 半主动控制的神经网络法,数值仿真结果表明,与开环优化控制相比,采用半主 动控制能进一步提高磁流变阻尼器的减振效果。 7、开展多次现场试验研究,全面评估了磁流变阻尼器的实际减振性能。采 用环境随机激励法,测量了拉索系统的动力特性;设计了专用激励装置,测试了 拉索.磁流变阻尼器系统的减振性能;进行了风雨振现场观测,得到了风雨振时 拉索振动形态及磁流变阻尼器的实际减振效果。 8、根据理论分析和试验结果,开发了磁流变智能阻尼器拉索减振新技术, 并已在岳阳洞庭湖大桥全桥实施,安装过程中就接受了几次大的风雨振的考验, 显示其良好的减振效果。这是世界上第一个应用磁流变阻尼器控制拉索振动的实 际工程。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:U442.55

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