地震激励下斜拉桥振动控制Benchmark模型研究

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1、地震激励下斜拉桥振动控制Benchmark模型研究何敏，陈成，施乐，王建国，陈亮37地震激励下斜拉桥振动控制Benchmark模型研究何敏，陈成，施乐，王建国，陈亮(合肥工业大学土木与水利工程学院，安徽合肥230009)摘要：为了在地震波激励下对大跨桥梁结构建立一套振动控制系统评价体系，比较不同控制策略的控制效果，将艾默生纪念桥(EmersonMemorialBridge)作为斜拉桥振动控制的Benchmark模型，用以研究地震激励下斜拉桥振动控制所采取的各种控制算法和装置的有效性。系统总结十余年来各国学者在该研究中涉及到的各种传统控制算法以及

2、智能算法，阐述了该桥被动控制、主动控制、半主动控制、混合控制的应用情况，对未来的研究趋势进行展望。以艾默生纪念桥为例，选取新型主动EMD阻尼器作为控制装置，实施基于模糊推理的智能控制。将EMD装置的速度作为模糊控制器输入，制定模糊规则，快速、有效地确定EMD装置输出电压，从而对该桥在线实时控制。数值仿真结果表明：18项控制指标接近于样本控制，尤其对基础处剪力、倾覆力矩以及桥塔处拉索的减振控制效果明显。关键词：斜拉桥；Benchmark模型；地震激励；结构振动控制；模糊推理；电磁驱动AMD中图分类号：U442．55；TU352文献标志码：A文章编

3、号：1671—7767(2015)04—0037—051前言堡型堂堡1996年在香港举行的第二届结构控制国际研142．7350．6．142．7．570讨会上，将跨越美国密西西比河的艾默生纪念桥(EmersonMemorialBridge)作为斜拉桥振动控制愕桥—————一的Benchmark模型，用以研究地震激励下斜拉桥振动控制所采取的各种控制算法和装置的有效性。本文综述该斜拉桥振动控制Benchmark模型的研究现状，重点介绍研究中用到的各种控制算法以及控制策略，并给出一基于模糊逻辑推理的控制实例，最后对其发展进行展望。2斜拉桥振动控制Ben

4、chmark模型艾默生纪念桥为双塔双索面半飘浮体系。桥梁全长1205．8m，主跨350．6m，2个边跨均为142．7图2三维有限元模型m(见图1)。该桥的非线性静力分析由有限元软件算模型，刚度矩阵考虑了几何非线性影响。为了比ABAQUS完成，其有限元模型由为数众多的节点、较结构振动控制效果，设计18项控制指标，某种控刚性连接、梁单元、索单元以及质量点组成(见图制下结构反应相对于未控结构反应的比值，如基础2)。在ABAQUS中得到该桥单元质量矩阵和刚度剪力、桥面处剪力等，分别对峰值减振效果、全时矩阵，再将计算数据调入数学软件MATLAB中，组段减

5、振效果等作出评价。研究中采用的地震加速装成整体刚度矩阵和质量矩阵，用于控制系统设计度时程是国际上常用的ElCentro地震波(1940)、和数值仿真。MexicoCity地震波(1985)或Gebze地震波(1999)。Dyke等l】首先提出了该斜拉桥地震一致激励具体资料见参考文献Eli。下第一代振动控制的Benchmark模型，建立三维计收稿日期：2015—01—23基金项目：国家自然科学基金资助项目(11172087)；国家自然科学青年基金资助项目(51308174)；国家自然科学青年基金资助项目(5l308173)作者简介：何~(1976

6、一)，女，副教授，1998年毕业于合肥工业大学交通土建专业，工学学士，2001年毕业于合肥工业大学水工结构工程专业，工学硕士，2008年毕业于合肥工业大学结构工程专业，工学博士(E-mail：hfemin@hfut．edu．cn)。38世界桥梁2O15，43(4)3斜拉桥振动控制研究状况该桥实施被动控制技术，采用24个地震波时程对应斜拉桥振动控制研究主要从控制算法和策略两4种不同危害程度，将结构特征的不确定性作为随方面着手，对Benchmark模型进行控制系统设计和机变量定义不同性能阈值。Domaneschi等口在原仿真，计算l8项控制指标，并

7、做对比分析。有模型基础上，在ANSYS软件中模拟拉索动力特3．1控制算法性，考虑主梁与拉索耦合振动效应，对基于Bouc—3．1．1传统控制算法Wen本构关系的新型被动控制装置展开了试验研Park等采用优化LQG算法，控制系统由几究。Ismail等通过1／10缩尺模型试验建立了一个子控制器和模糊管理器组成，子控制器用来减少种新型Roll—N—Cage隔震装置的力学特性。综上所桥梁结构某方面动力响应，模糊管理器调整随时间述，应用到Benchmark模型上的被动控制装置多种而变化的动力增益。代泽兵等结合LQG算法和多样，包括隔震、吸振、阻尼减振等控制

8、措施，理论和Clipped—Optimal理论设计半主动控制算法。Kim装置比较简单，工程可靠性较高。从控制效果看，等_4采用小波混合反馈最小均方算法