结构工程硕士专业外语与文献阅读

1、注：考生属哪种类别请划“”（博士、在校硕士、工程硕士、师资硕士、同等学力、研究生班）*研 究 生 考 试 试 卷考试时间： 2014年 10月 20日考试科目： 专业外语与文献阅读考生姓名： *评 卷 人：考试分数：注 意 事 项1、考前研究生将上述项目填写清楚2、字迹要清楚，保持卷面清洁3、试题、试卷一齐交监考老师4、教师将试题、试卷、成绩单，一起送研究生学院；专业课报所在院、系土木工程结构的模态分析实验本文展示了土木工程领域里的模拟分析实验的发展，从输入-输出模态识别技术到只输出模态识别技术。这里举了很多来自在波尔图大学震动和监控实验室进行实验作者的经典例子。十几年前，建筑工程师主要关心的

2、问题是对庞大的土木工程结构静态和动态分析时所使用的新并且强大的数字计算方法。而随着快速发展的有限元技术以及个人电脑领域里中惊人的技术进步，已经允许结构设计师使用软件包准确模拟建筑结构的活动。然而，那些越来越复杂和雄心勃勃的民用建筑的设计，诸如大坝，大型斜拉索或是吊桥，还有其他特别的建筑使得结构工程师们需要发展新的实验性工具以有能力精确识别建筑的大部分相关动态和静态的性能。从而使这些工具能提供可靠数据来支持在设计阶段中的数值模式结构分析中的校正，更新和确认。随着岁月的流逝和结构的退化，很多现存的建筑结构鼓励建立在震动伤害监测技术的发展，这些技术由建筑健康监测系统支持。土木工程研究者研究的自然发展

3、趋势是更好的利用现存的输入-输出模态识别技术来精确地识别土木结构主要的动态性能。然而，在可控的方式下对庞大土木结构的激励是件困难的事。幸运的是，传感器和模拟数字转换器的非凡技术已经能支持大型结构模态分析，这些大型结构以针对建筑环境和应用适当的随机激励模态识别方法为基础。本文的主要目的是简要为我们阐述关于土木工程领域里实验性模态分析发展的观点，从输入-输出模态识别技术到只输出模态识别技术。这里，研究人员经验的影响对我们的讨论有很大程度的影响。输入-输出模态识别法仪器和测试流程。常见的模态测试以估计一组频率响应函数（FRFs）为基础，在几对点处沿着足够高的空间与频率分辨率关联外部作用力并产生与之一

4、致的应答。建筑物的FRFs函数需要一个结构链激励仪器来进行数据采集和信号处理。对于中小结构建筑，可以使用一个铁锤来产生激励，这和在机械工程里的应用是一样的。这个装置能提供一个先进的宽波段输入信号，所以它有能力产生不同的振动模式。它的主要缺点是频谱估量（它能妨碍对模态阻尼因素的准确估计）产生的相对低的频率分辨率并且缺少能量来激励一些相关的振动模式。为解决这个问题，一些实验室建立了特别的专门为其设计的脉冲装置来激励大桥。另一个可供选择的是电动振动器，它也来源于机械工程学，可以应用与各种输入信号（随机波，多重正弦波，等等）。在适当地一起控制频率和振幅时，使用一个信号发生器和一个功率放大器。这些振荡器

5、有能力在一个低的频率范围和更高的频率分辨率来激励建筑。必要的正弦信号强度允许建筑的激励正好在共振的频率下，从而，形成了一个直接的模拟振态识别。大型建筑的可控激励需要使用沉重的激励仪器。以往对于大坝的动态测试常选择大规模偏心轮测试振动器，它能在多个频率和振幅反映正弦曲线的强弱。这种技术的主要缺点是在低频率下产生的低强度振幅，测量应用力困难和如何抑制振动器和相关建筑的相对运动。一个更好的选择是，使用一组宽频段，能覆盖大型土木建筑最感兴趣的频率范围来进行激励，它是一种液压伺服振荡器。例如图2所示的这种类型的振荡器，把它安装在电子探针上来垂直的和从侧面激励桥或坝，如在阿森纳研究中使用的一个电子液压大规

6、模反应振荡器。一个建筑的动态反映通常用压电式、压缩电阻式、电容活力平衡式感应器来测量，因为他们具有相对低廉的成本和高效的敏感性。这里有一种特殊特性的压电感应器，它不需要能量的供应并且在一个很宽的频率范围都能很好的操作。然而，大部分的感应器都不能在低频率下应用。与之相反的是，压缩电阻式和电容/力平衡式感应器能提供直流电或低频率响应的能力。通过这些转换器转换出的电子信号通常都很小，所以必须通过调节单元放大，因此也需要提供抗锯齿，低通滤波器，以及模拟综合速度或水平位移的仪器。动态数据的数据采集和存储需要使用模数转换（A/D）与量测链的卷积，原始数据必须在最开始时就进行分析和处理；需要考虑操作中比例尺

7、的改变，趋向去除和降低整数倍的取样率。接着，使用加速消耗的时间乘以适当的时间窗（汉宁函数，锥形余弦，等）来减少泄漏物的影响，然后再将其细分成不同的块从而使用FFT法则来评价它的频谱平均数，自功频谱和交叉频谱。最后，用频率响应函数来获取可以使用的估计量H1 或H2。对频率响应函数的自动评价需要适当的软件进行分析和信号处理，这些功能已经存在于商业性的傅里叶分析软件中。这些分析软件有时可以放在一台笔记本电脑PCMCIA卡中，这样就允许通过一个输出通道或通过输出-输入通道或振动筛控制法进行数据采集。输入-输出模态识别法。这是一种宽领域各种各样的输入输出模态识别法，它即可以应用与频率响应函数的评价也可以

8、应用于相应的脉冲响应函数（IRFs），还能通过相反的函数转换的得到。这些方法尝试实现在测量与理论函数，采用不同最佳化程序，不同层次简化之间达到互相配合。相应的，通常根据以下的标准把它们分类：应用领域（时间或频率）剂型（间接或模态和直接）数字方法分析（SDOF或MDOF-单自由度或多自由度）数字输入和类型估计（SISO, SIMO, MIMO,MISO-单输入单输出，单输入多输出，多输入多输出，多输入单输出）早期的识别法是在频率范围中发展起来的。对于单一SDOF公式（例如振幅顶点，曲线拟合，相反方法），为与测量与邻近的共振频率单自由度系统的FRF理论相适应，该公式发展起来。在更复杂的MDOF方法

9、-有理分式多项式（RFP），复杂的指数频率（CEFD），聚参考频域PRED-最合适的实际测量和FRFs理论也是全球范围广泛应用的频率。时间范畴法，是指在数据中存在大量频率和大量数值时提供的最好结果，因为在估计中会出现频谱估计的频率分解和泄露问题，所以使得这个方法不断改进发展。用得最广的方法既有间接的-复杂指数法（CE），最小指数复杂指数法（LSCE）, 聚参考频域法（PRCE），爱布雷因时间域（ITD）, 本征系统实现的方法（ERA），也有直接的-混合自身回归移动平均过程（ARMA）。所有上面所介绍方法逐渐发展，被麻省国际学院广义地描述着，渐渐成为完全的可以实现获取、分析、处理和识别的自动系统

10、，取代了最初的相互作用程序。除此之外，最佳的表现方法已经应用于功能很强的模态分析软件。一种特殊的模态识别方法，叫做调和正弦方法相当于测验的特别类型，该类型以一种在每一个自然频率中正弦激励的应用为基础，并能通过质量偏心振动。强迫振动的例子。经典的作用在土木工程结构的输入输出识别测试既能对物理模型也可以对技术原型进行测试。图4和5展示了一个Jindo桥（南韩），对于它的大量测试来对悬索力进行分析和与之相关的以地震响应来计算的分析。几个强迫振动的测试使用电子动态振荡器（在布里斯托大学和结构研究所）它有两种可供选择的配置。第一个是分散式附加质量的缆索，根据相似的理论来使电缆的附加质量理想化并考虑横向缆

11、索的振动。在第二个阶段，无分散质量的添加的缆索，但等效的质量在它们的末端聚集。这个研究显示出不同的形式在多种模式下的存在；一些纯正的线缆模式和其他耦合方式的存在。每一种集的概念,提出了一种常见的形状为甲板和塔和不同的线缆的运动。与自然相一致的频率是非常接近的，总是在一个触及系统的全球模型附近。几个大型土木工程的结构，像建筑物、大桥或大坝，在以前也已经经过强迫振动的测试，他们使用的大型激励设备存在于好的装备试验室。这是例子EMPA，卡特尼和其他的研究人员测试了大量的桥和大坝。图7到9的展示了几个卓越行动的例子，展现了瑞士Norsjö大坝的在一些特定振动方法下的精确识别。只输出模态识别。

12、与大桥、建筑、大坝强迫振动测试相关联的主要问题源于在很低频率范围内以足够的能量并且可控制的激励它们是非常困难的。对非常大的柔性的结构，如斜拉桥或吊桥，加以强迫激发需要非常重且昂贵的器材通常在大部分动力学实验室是不存在的。图10显示令人印象极深的振荡器，它们曾经激励过Tatara 和Yeongjong大桥。幸运的是，随着转换器和A/D转换器技术的发展，使得它可以精确测量非常低的周边环境如风和交通激发的动态响应。这些技术发展刺激了只输入模态识别方法的发展。因此，只输出模态识别测试成为一个土木工程领域极为重要的替换技术。它允许精确地识别大型结构的模态特性，使得在调试阶段或在它的使用寿命中测试而不中断

13、他的正常使用。设备和测试程序。现代的力平衡加速器很适于在0-50Hz进行测试而对高频率的振动显得非常迟钝。它们对周边环境振动试验的测试有重大理论意义。在这样一个测试中，建筑周围环境的响应被一个或多个混合定位传感器和一个流动传感器在不同定位点通过不同结构在不同的阶段捕获。这些点以前常有条件受制于空间分辨率需要恰当的描绘大部分有关振动的方法（通过有限元模型），此时参考点必须与相应的节点有足够的距离。力平衡感应器需要适当的能源供应，并且它们的模拟信号经常用一个A/D转换卡通过16位相对较长的电缆传输到一个数据采集系统。这个系统可以应用在一个普通的个人电脑上。这些数据采集和处理系统，特别为周围环境振动

14、测试而设计的，应经别设计制造出来了（图16）。它和经典实验模态分析采用的常用傅里叶分析是相同的。大部分应用于大型土木结构的只输出模态识别测试已经成为通过长电缆为世界范围内所应用。为了这个方案的实现消耗了大量时间并进行了大量繁重的实验。无线系统正在发展来避免这个问题，或是至少通过地区数字化和局域网络的单电缆传输彻底的减少电缆的长度。一个非常有效的可选方案是集中使用基于三维GPRS监视器引导的地震同步记录仪。只输出模态识别方法。周围环境的激励通常提供多样的输入和一个宽的频谱组合，因此激励出数量显著的振动方法。为简单起见，只输出模态识别方法假设输入激励信号是一个零均值的高斯白噪音。这就表示真正的激励

15、信号能被表示成一个合适滤波器受激励于白噪音的输出。一些附加的没有物理意义的计算极点作为假设的白噪音结果出现。这有两个主要的只输出模态识别方法族-非参数法在频域和在时域的参数方法中发展而来。这个基本的频域方法（顶点采集），已经在模态识桥和建筑物应用几十年，仅在12年前还由菲尔波便利的运行。这种途径可以引导对图形运作模式的评估，是以平均功率谱一体化密度（ANPSDs）为基础且周围环境的响应转换为包括所有测试点的函数。这就促使应用于UBC和EMPA的模态识别和形象化软件快速发展。频域方法是随后通过使用一个单一价值的规格响应矩阵分解改进的，这一矩阵含有一种SDOF系统的功率谱密度。这样一种方法，频域分

16、解（FDD）,是有邦克施行的，并且随后加强成为提取模态阻尼因子估计。这个最接近的方法（EFDD）,是通过对衰退和自动执行反傅氏变换系统的功率谱密度函数检查的估计获得。这种时域参数方法包含一种适当的数学模型来产生动力学行为模型（通常是时间离散，随机模型的状态）的机会，并且模态参数的价值可以被识别，所以该模型与实验数据在一些适当的标准状态下可以被识别。这些方法可以直接应用于描述时间序列的响应或是，作为一种选择，来响应相关函数。对这些函数的评价可以被作为基于使用FFT算法或在随机衰减模式（RD）应用。只输出模态识别方法的一个特殊方面的基础上有关联函数拟合响应的可能性，出于对这种以经典理论为基础从而产

17、生识别方法的脉冲响应函数。这些方法中的一些是伊卜杜拉时域（ITD）,多样的参考伊卜杜拉时域（MRITD）,最小二乘复杂指数（LSCE）, 多晶硅参考复杂的指数(PRCE), 协方差随机子空间识别(SSI-COV)。一个替代的方法允许响应时间序列直接应用是随机的依照数据处理子空间识别（SSI-DATA）.注意到随机衰减技术经常与像时域方法如伊卜杜拉式也能成为频域方法(如PP,PDD和EFDD)应用的基础。这就导致了自由振动响应，它来自于功率谱密度能被评价在FFT法则的使用上，因此要降低噪音影响（RD-PP,RD-FDD和RDEFDD方法）。这些方法，如图12所示，已经执行应用。图12同时也显示出

18、五种不同类型的数字技术应用于他们发展之中。一种新的实用的波动式参数估计方法是LMS引进的。它运行在全频谱或半频谱上（也就是傅里叶变换的时间滞后的关联函数），它主要的先进之处在于它有稳定极为清晰的图标，做出一个参数辨识过程相当简单，可以进行机构动力特性连续监测。周边环境振动测试的例子。周边环境振动测试都是在取得成功的巨大的建筑，桥梁，和其他建筑物中进行的。高质量的实验数据库已经用于比较不同的只输出模态识别方法。一个关于法院塔（加拿大温哥华）模态基准测试是由IMAC-XVIII组织的。这个例子考虑了一个综合的测试信号（一般总数，一般不同的信号沿着两条正交直线在两个不同方向点的平面）。这强调了弯曲度

19、和扭转度的重要意义，就好比使用经典的IPP方法将高频率结合在一起的模式分解成各个部分。应用FDD和SSI方法允许一个更大的自动化识别程序，他可以用来区别聚合模式和解压模式阻尼估计。在这个桥梁的例子中，完整的环境振动试验，以约5公里的瓦斯科达伽马大桥为对象。至于主要的斜拉索桥周围结构响应过程中，测量16分钟时间在58个沿甲板和塔（上游和下游）使用三轴无线系统，同步16位地震仪计由一台笔记本电脑控制。一个横向，纵向，并在0-1赫兹频率范围内的有关扭转模式.随后，在小型工业的应用和FDD方法和比较，并比较使用该软件MACEC和 ARTeMIS。这种对模态阻尼因素导致的估计，虽然非常精确的测量阻尼，但

20、估计需要较长时间。图15显示了奇异值频谱和稳定图这两个方法的产生，而图16介绍了一些基本模式。注意到电缆组件在分析频率范围内的存在可以使自然频率识别困难。图17c条及17d展示了PSD（功率谱密度）功能有关的瓜迪亚纳斜拉桥桥周围环境的改变（连接葡萄牙阿尔加维西班牙），评价了3个不同层次的平均风速。这表明了斜拉索桥（范围在0.6-0.9 Hz）或二次谐波导致不能作为桥梁的全球自然频率谱峰解释的基本模式。检查（图17b）显示模式增加谱峰与风速，可以通过环境振动测试评估并使用足够长的测量时间阻尼。又注意到，只输出模态识别技术使用FEUP在达伽马和瓜迪亚纳桥梁最近已获得巨大成功，并在未完成的米洛高架桥

21、（CSTB，法国应用）通车阶段和弗拉芒协调下完成动态测试。自由振动试验范例 - 阻尼估计。模态阻尼因素的准确识别是在查验过程中，由于相当大的分散出现，用各种自然频率和振型来估计相关的重大问题。这也是正确的，因为粘性阻尼假设并不完全一致，都有真正的阻尼特性，随着模态阻尼比增加进而逐步增加振荡水平。在一些情况下，模态阻尼因素的准确识别是必需的，它常常是通过执行一个自由振动试验取得的。这种情况下，细长的斜拉桥或悬索桥在某些阻尼因素的认识形成了至关重要的评估气动弹性不稳定问题。这些试验已在诺曼底，达伽马，或米洛桥梁完成。在达伽马大桥，测试是由暂停对一个有60吨从一个在平面（图18a）三分之一跨度偏心点

22、上游大规模电缆驳船。该电缆被切断时潮为低，风速小于3米/ 秒，以避免气动阻尼的影响。对于群众突然释放造成的自由振动响应，是衡量在一个半超过16分钟，由6个地震仪和三轴三分之一跨横截面。类似的技术可以用在其他结构，这也是为马德拉机场延伸60.8吨的质量是从跑道上暂时中止。对它们的突然释放，导致纳入了易熔元素的悬挂装置的爆炸。在新的布拉加体育场（欧洲'2004）是由不同的物理模型实验测试证明缆索屋顶的稳定性。模态阻尼识别基本上是必须研究共振效应的，因为共振可能会影响长期结构完整性和耐久性。正弦激励的适用于不同的点通过连接到缆索屋顶的机械振动。当振动突然停止，它成为可能的措施模态自由振动响应

23、，如图19绘制。在自由振动导致不同程度的振动模态阻尼因素非常准确的估计，该指数会拟合。有限元的相关性和更新有限元的相关性。桥梁和其他民用结构模态识别方法所需的有限元模型验证用于预测在设计阶段或健康静态和动态结构的行为。经过适当的试验验证，有限元模型可以提供重要的基准信息，可以在之后的与长期监测系统捕获的结构损伤检测信息进行比较。通过模态参数的相关性分析可以发现，无论是否在自然条件下，计算频率和相应振型相关系数都使用MAC（模态分析标准）值。除此之外，模态阻尼比的估计也可为数值模拟的假设值。这种类型的分析已测定了达伽马和路易斯为优秀桥梁，最近已有两个以上杜罗河葡萄牙桥梁应用。新欣策里贝罗大桥是6

24、跨度组合桥梁取代了在100周年倒塌的桥梁，2001年和皮尼扬桥（一三跨简支与混凝土板在桥面的金属桥）目前正在修复。在第一种情况中，良好的相关性确定和计算模态参数，实现了垂直弯曲模式。对于桥梁横向响应，确定频率高于计算模态形状，就可以取得良好的相关性值。 这种差异源于在数值模拟的几个桥墩地基土结构相互作用的实际特点，它显示了在边界条件的变化可能对桥梁性能动态性能产生影响。在皮尼扬桥，模态估计的情况非常相似获得了三种类似的跨度，通过良好的相关性研究，桥梁之间不论是垂直或横向的行为产生了重大计算模态参数的实现。显然，初步数值模拟的改进设计开发应正确进行，包括与它是通过对壳单元离散化了桥面混凝土板相关

25、的横向刚度的动态响应。有限元更新。关于只输出模态测试的基础重要参数的准确识别，可以支持更新的有限元模型，它可以克服与数值模拟有关的若干不确定性。这种更新就可以开发一种使用多种类型的敏感性分析模型和结构变化的一些属性的值来实现模态之间的确定和计算参数匹配良好的基础。这一程序一直沿用至今，如研究校园行人天桥的动态行为。为此，对于初始有限元模型，开发了一个与在设计阶段考虑梁的几何元素的集合桥面或通过地形调查（模式1和2来衡量）。此后，由于有明确的几何非线性结构的桥梁，开始了第三个模型（模式3）的开发。桥面是参照与索桁架轴向刚度有限元（忽略弯曲刚度）和索力调整初步取得进展后，加载应用程序的纵向剖面测量

26、。要同时考虑混凝土板，这种模式后来改编的离散与同步的装载和连接桁架梁元素的节点元素激活桁架有限元素桥面（模式4）的弯曲刚度。最后，考虑到与梁单元模拟关节的旋转密封缺少的部分，这种模式稍微修改。在面积和梁单元的惯性也减少了开裂加上模拟之间的预制和现浇混凝土中不确定的影响。这些迭代，很好达到了相关性确定和计算的固有频率和振型。超越这些敏感性分析，更多的自动有限元升级技术也能够使用。只输出模态识别方法的主要缺点是它似乎没能力取得规范化的方式或图形。然而，这一麻烦能通过适当的改进而改变。结论土木工程结构有特殊的特征（巨大的体积和相对较低的自然频率），使得应用经典的输入-输出模态识别技术对其进行应用时显

27、得十分困难。因此，不久前出现一种清晰的全球范围内探索和改善潜在的只输出模态识别技术的趋势，这种技术的效率和准确度经过应用很清楚的展示出来。这项技术在正常的运行条件下使用时能为以下领域提供一个坚实的基础：发展有限元相关分析有限元更新和确认根据最初的未受损害的建筑动态性能定义一个基线，这样就能决定应用随后的基于振动损伤的侦测技术。在健康侦测系统中综合化只输入模态识别系统技术实施振动控制设别。Experimental Modal Analysis of Civil Engineering StructuresThis article presents the evolution of experim

28、ental modal analysis in the civil engineering field, from input-output to output-only modal identification techniques. Many case histories are included from the experiences of the authors at the Laboratory of Vibrations and Monitoring at the University of Porto.Decades ago, a major concern of struct

29、ural engineers was the development and application of new and powerful numerical methods for the static and dynamic analysis of large civil engineering structures. The rapid development of finite-element techniques accompanied by tremendous technological progress in the field of personal computers a

30、llowed structural designers to use software packages for accurate simulation of structural behavior.However, the design and construction of more and more complex and ambitious civil structures, like dams, large cablestayed or suspension bridges, or other special structures have led structural engine

31、ers to develop new experimental tools to enable the accurate identification of the most relevant static and dynamic properties. These tools would provide reliable data to support calibrating, updating, and validating of structural analysis numerical models used at the design stage.The continuous age

32、ing and subsequent structural deterioration of a large number of existing structures have encouraged the development of efficient vibration-based damage detection techniques supported by structural health monitoring systems. The natural tendency of civil engineering researchers was to utilize well e

33、stablished input-output modal identification techniques to accurately identify the main dynamic properties of civil structures.However, it is difficult to excite large civil structures in a controlled manner. Fortunately, remarkable technological progress in transducers and analog-to-digital convert

34、ers has supported modal analysis of large structures exclusively based on measuring the structural response to ambient excitations and applying suitable stochastic modal identification methods.The main purpose of this article is to briefly present our perspective concerning the evolution of experime

35、ntal modal analysis in the civil engineering field, from input-output to output-only modal identification techniques. This discussion is strongly influenced by our experience as researchers.Input-Output Modal IdentificationEquipment and Test Procedures. Conventional modal testing is based on estimat

36、ing a set of frequency response functions (FRFs) relating the applied force and corresponding response at several pairs of points along the structure with enough high spatial and frequency resolution. The construction of FRFs requires use of an instrumentation chain for structural excitation, data a

37、cquisition, and signal processing.In small and medium-size structures, the excitation can be induced by an impulse hammer similar to those currently used in mechanical engineering. This device has the advantage of providing a wide-band input that is able to stimulate different modes of vibration. Th

38、e main drawbacks are the relatively low frequency resolution of the spectral estimates (which can preclude the accurate estimation of modal damping factors) and the lack of energy to excite some relevant modes of vibration. Due to this problem, some laboratories have built special impulse devices sp

39、ecifically designed to excite bridges. An alternative, also derived from mechanical engineering, is the use of large electrodynamic shakers (Figure 1c), which can apply a large variety of input signals (random, multi-sine, etc.) when duly controlled both in frequency and amplitude using a signal gen

40、erator and a power amplifier. The shakers have the capacity to excite structures in a lower frequency range and higher frequency resolution. The possibility of applying sinusoidal forces allows for the excitation of the structure at resonance frequencies and, consequently, for a direct identificatio

41、n of mode shapes.The controlled excitation of large civil engineering structures requires the use of heavy excitation equipment. One option frequently used in the past in dynamic testing of dams was the eccentric mass vibrator (Figure 1b), which enables the application of sinusoidal forces with vari

42、able frequency and amplitude. The main drawbacks of this technique are low force amplitude induced at low frequencies, some difficulty in measuring the applied force, and restraining relative movement of the vibrator with regard to the structure. A better option, in terms of providing a wide-band ex

43、citation over the most interesting frequency range for large civil structures, is the use of servo-hydraulic shakers. For example, Figure 2 shows two shakers of this type built at EMPA to excite bridges or dams vertically and laterally, as well as an electro-hydraulic mass reaction shaker from Arsen

44、al Research.The dynamic response of a structure is usually measured with accelerometers piezoelectric, piezoresistive, capacitive or force balance,1 due to their relatively low cost and high sensitivity (see Figure 3). A particular characteristic of piezoelectric accelerometers is that they dont nee

45、d a power supply and operate well over a wide frequency range. However, most are not suited to low-frequency applications. On the contrary, piezoresistive, capacitive, and force-balance accelerometers can provide DC or low-frequency response capability. The electrical signals generated by these tran

46、sducers are usually rather low and must be amplified by conditioning units that may also provide anti-aliasing, low-pass filtering (allowing lower sampling rates), and analog integration to velocities or displacements.The data acquisition and storage of dynamic data requires the use of an analog-to-

47、digital (A/D) converter in the measurement chain. Raw data must be initially analyzed and processed; considering operations of scale conversion, trend removal, and decimation. Subsequently, the acceleration time history can be multiplied by appropriate time windows (Hanning, Cosine-Taper, etc.), to

48、reduce leakage effects, and subdivided into different blocks for evaluation of average spectral, auto spectral, and cross spectral estimates using the FFT algorithm. Finally, FRFs (frequency response functions) can be obtained using estimators H1 or H2.1 The automatic evaluation of FRFs requires app

49、ropriate software for analysis and signal processing, which is already available in commercial Fourier analyzers. These analyzers are sometimes implemented by a laptop PCMCIA card to allow either the acquisition of data through input channels or the control of a shaker through an output channel.Inpu

50、t-Output Modal Identification Methods. There is a wide variety of input-output modal identification methods whose application relies either on estimates of a set of FRFs or on the corresponding impulse response functions (IRFs), which can be obtained through the inverse Fourier transform. These meth

51、ods attempt to perform some fitting between measured and theoretical functions and employ different optimization procedures and different levels of simplification. Accordingly, they are usually classified according to the following criteria: Domain of application (time or frequency) Type of formulat

52、ion (indirect or modal and direct) Number of modes analyzed (SDOF or MDOF single degree of freedom or multi degree of freedom) Number of inputs and type of estimates (SISO, SIMO, MIMO,MISO single input single output, single input multi output,multi input multi output, multi input single output).Earl

53、y methods of identification were developed for the frequency domain. For simple SDOF formulations (peak amplitude, curve-fit, inverse methods, for example), the fit between a measured and a theoretical FRF of a SDOF system in the vicinity of each resonant frequency is developed; neglecting the contr

54、ibution of resonant modes. In more sophisticated MDOF methods rational fraction polynomial (RFP), complex exponential frequency domain (CEFD), poly reference frequency domain (PRFD) the fit between measured and theoretical FRFs is made globally for a wide range of frequencies.Time-domain methods, wh

55、ich tend to provide the best results when a large frequency range or a large number of modes exist in the data, were developed because of limitations in the frequency resolution of spectral estimates and leakage errors in the estimates. The most widely known methods are either indirect complex expon

56、ential (CE), least-squares complex exponential (LSCE), poly reference complex exponential (PRCE), Ibrahim time domain (ITD), eigen system realization algorithm (ERA), or direct autoregressive moving-average (ARMA).The gradual development of all these methods, which are extensively described by Maia,

57、 et al,1 tend to be completely automated systems of acquisition, analysis, processing, and identification, instead of interactive programs initially. Beyond that, the best-performing methods have been implemented in robust modal analysis software.2 A special class of modal identification methods, ca

58、lled tuned-sinusoidal methods (e.g. Asher, Mau) corresponds to the particular type of tests that are based on the application of a sinusoidal excitation at each natural frequency, which can be implemented using eccentric mass vibrators.Examples of Forced Vibration Tests. The performance of classical

59、 input-output modal identification tests in civil engineering structures can be of interest both for physical models and for prototypes. Figures 4 and 5 show a physical model of Jindo Bridge (South Korea), which was extensively tested to analyze the importance of dynamic cable-structure interactions in terms of seismic response analysis.3 Several forced vibratio