斜拉索是大跨度斜拉桥中最关键的结构构件之一,其动力特性(频率和阻尼等)在大跨度斜拉桥的设计、施工、监测和振动控制中发挥着重要作用,斜拉索阻尼识别对于斜拉索的振动分析和减振设计至关重要。为了实现在环境激励状态下斜拉索阻尼比的高精度识别,并同步对识别结果不确定性进行量化分析,首先通过建立斜拉索模态参数的后验概率密度函数(Probability Density Function,PDF)将模态参数识别转化为求最大后验概率点的约束优化问题,从而得到模态参数的最佳估计(Most Probable Values,MPV);其次推导了负对数似然函数的Hessian矩阵解析表达式,并进一步得到后验协方差矩阵,从中提取和计算变异系数(Coefficient of Variation,COV)以量化模态参数最佳估计的不确定性;最后将所提方法应用于某大跨度斜拉桥斜拉索阻尼比的识别,使用加速度计采集了该桥7根斜拉索的环境振动数据,利用所提方法得到了模态阻尼比的MPV值及其变异系数。研究结果表明:所提方法可以得到目标模态参数的最佳估计,并能够有效量化最佳估计的不确定性,由Hessian矩阵解析方法得到的后验协方差矩阵具有良好的计算精度;环境激励下由加速度响应数据识别所得多根斜拉索模态阻尼比变化规律基本一致,均随模态阶数呈现“先增后减”趋势,计算所得模态阻尼比COV值均小于0.005%,表明识别结果具有较高的可靠性。
