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J-GLOBAL ID：201802217794122517   整理番号：18A2065015

風と人間が誘導する励起下の5階スマート建物に関する高分解能運転モード解析【JST・京大機械翻訳】

High resolution operational modal analysis on a five-story smart building under wind and human induced excitation

著者 (3件)： Sarlo Rodrigo (Virginia Tech Smart Infrastructure Laboratory, 635 Prices Fork Rd., Blacksburg, VA 24061, United States) ,  Tarazaga Pablo A. (Virginia Tech Smart Infrastructure Laboratory, 635 Prices Fork Rd., Blacksburg, VA 24061, United States) ,  Kasarda Mary E. (Virginia Tech Smart Infrastructure Laboratory, 635 Prices Fork Rd., Blacksburg, VA 24061, United States)
資料名： Engineering Structures  (Engineering Structures)
巻： 176  ページ： 279-292  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0709B  ISSN： 0141-0296  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Virginia TechにおけるGoodwin Hallスマートインフラストラクチャ施設は,225の有線加速度計の統合ネットワークを有する5層「スマートビル」である。本研究では,風力励起下での構造の動作モード解析(OMA)を行うために117個のセンサのサブセットを利用し,高分解能ベンチマークモード特性化を確立し,周波数空間領域分解と確率的部分空間同定結果を比較し,抽出したモードパラメータを検証した。5つの高周波局所モードを含む12の構造モードを同定した。これらの局所モードは複雑な形状を持つ構造にとって重要な特徴であり,一般的に高密度装置でのみ同定できる。パラメトリック解析と標準偏差推定の使用により,50~60分の時系列が周波数と減衰推定に関する高い信頼性に最適であり,さらに,既存のOMA自動化法を改善するために標準偏差推定を採用した。これにより,4日間の連続的なモードパラメータ抽出が可能になり,周囲励起の2つの主な形態の特性を理解することができる。すなわち,風と人間が誘導するが,類似の連続解析が橋で行われているが,この種のほとんどは建物には存在しない。一般的に,3つの基本モードのモード関与は風と人間の活動に密接に関係し,これらのモードの周波数と減衰推定の信頼性は励起の増加とともに改善され,最後に,風は主に一方向に励起されるが,人間は全ての方向で励起を誘起することを観測した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  *励起 ,  連続分析 ,  *高分解能 ,  *モード解析 ,  センサ ,  キャラクタリゼーション ,  局在振動 ,  標準偏差 ,  部分集合 ,  信頼性 ,  周波数 ,  *風 ,  インテリジェントビル
準シソーラス用語： パラメトリック解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： モーダル解析 ,  構造ヘルスモニタリング ,  環境振動 ,  計装 ,  土木構造物 ,  スマートインフラストラクチャー

分類 (1件)： 構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 風 ,  人間 ,  誘導 ,  励起 ,  建物 ,  高分解能 ,  モード解析