【摘 要】
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利用美国伊利诺伊大学结构健康监测项目组研制的ISM400无线智能传感器,分别采用分布式和集中式数据采集方法,对一个简支层压板进行了振动测试试验.采用自然环境激励技术(NExT
【机 构】
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烟台大学土木工程学院,伊利诺伊大学香槟分校土木与环境工程系,中国地震局工程力学研究所,
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利用美国伊利诺伊大学结构健康监测项目组研制的ISM400无线智能传感器,分别采用分布式和集中式数据采集方法,对一个简支层压板进行了振动测试试验.采用自然环境激励技术(NExT)和特征系统实现算法(ERA)相结合的一种时域联合算法,仅利用输出信号对结构模态参数进行识别,并将识别结果与有限元模型的计算结果进行了对比分析.根据分布式与集中式两种数据采集处理方法识别的振动频率和模态振型,与有限元数值模拟结果吻合较好,验证了基于分布式数据采集的无线智能传感器网络在结构模态识别中的可行性.在大型土木工程结构需要布置大量传感器时,分布式无线智能传感器网络因其高度集成化和节约电源等优点,比采用传统的集中式数据采集方法更加高效实用.
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