基于DBSCAN算法的改进确定-随机子空间模态参数识别算法

单豪良; 陈永高; 孙泽阳

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基于DBSCAN算法的改进确定-随机子空间模态参数识别算法

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桥梁结构的模态参数识别作为桥梁健康检测系统中的主要环节之一,参数识别的精确程度直接影响着桥梁健康评估的准确程度。因此,针对现阶段被广泛运用的确定-随机子空间算法(combined determine-stochastic subspace identification,CDSI)存在的不足,需人工参与稳定图中模态的辨识,提出了将基于密度的聚类算法(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)嵌入到该识别算法中,以提高模态参数识别的效率。首先简单介绍了CDSI识别算法和DBSCAN聚类的相关原理及定义,其次详细介绍了如何将DBSCAN聚类算法有效地嵌入到CDSI算法中,以实现对稳定图中模态的智能化辨识;最后以某大型斜拉桥为识别对象,并将识别结果与MIDAS有限元软件所得结果作对比,结果表明,所提改进CDSI识别算法能够精确地识别出桥梁结构的固有频率值,且所得模态振型图与理论振型图具有很好的相似性。

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来源
《振动与冲击》 |2022年第11期|156-163|共8页
作者
单豪良; 陈永高; 孙泽阳;
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作者单位

浙江工业职业技术学院;

东南大学土木工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类桥梁检定与设备;
关键词
桥梁结构; 确定-随机子空间算法; 基于密度的聚类算法; 稳定图; 固有频率值; 模态振型;

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