Simulatie van de mens veroorzaakte Trillingen Op basis van de kenmerk-veld Voetganger Behavior

Summary

Een protocol wordt voor de karakterisering van het in het veld voetgangersgedrag en de simulatie van het resulterende structurele respons. Field-tests blijkt dat het in situ geïdentificeerd stimulatiefrequentie en synchronisatie tarief onder de deelnemers een essentiële voorwaarde voor de simulatie en verificatie van de door de mens veroorzaakte belastingen opleveren.

Abstract

Voor slanke en lichtgewicht constructies, trillingen onderhoud is een kwestie van groeiende bezorgdheid, vaak vormen de kritische ontwerp eis. Met ontwerpen van de dynamische prestaties geregeld door de mens veroorzaakte belastingen, bestaat er een sterke vraag naar de controle en verfijning van de momenteel beschikbare belasting modellen. De huidige bijdrage maakt gebruik van een 3D-inertie motion tracking techniek voor de karakterisering van de in het veld het gedrag van voetgangers. De techniek wordt eerst getest in het laboratorium experimenten met gelijktijdige registratie van de desbetreffende grondreactiekrachten. De experimenten zijn onder andere wandelen personen met ritmische menselijke activiteiten zoals springen en dobberen. Er wordt aangetoond dat de geregistreerde beweging zorgt voor de identificatie van de tijd variant stimulatiefrequentie van de activiteit. Samen met het gewicht van de persoon en de toepassing van de algemene kracht modellen beschikbaar in de literatuur, de vastgestelde tijd-variant stimulatiefrequentie maakt het mogelijk om characterize de mens veroorzaakte belastingen. Bovendien, tijd synchronisatie tussen de draadloze motion trackers maakt het identificeren van de synchronisatie snelheid onder de deelnemers. Vervolgens wordt de techniek toegepast op een echte loopbrug waarbij zowel de beweging van de personen en de geïnduceerde structurele trillingen worden geregistreerd. Er wordt getoond hoe het kenmerk veld voetgangersgedrag kunnen worden toegepast op de geïnduceerde structurele respons te simuleren. Het is aangetoond dat de in situ geïdentificeerd stimulatiefrequentie en synchronisatie snelheid een essentiële voorwaarde voor de simulatie en verificatie van de door de mens veroorzaakte belastingen opleveren. De voornaamste mogelijke toepassingen van de voorgestelde werkwijze is de schatting van mens-structuur interactie verschijnselen en de ontwikkeling van geschikte modellen voor de correlatie tussen voetgangers in reële verkeersomstandigheden.

Introduction

Onder invloed van de economische vraag van de efficiëntie en de toenemende kracht van (nieuwe) materialen, architecten en ingenieurs zijn verlegging van de grenzen steeds meer op te bouwen, groter en lichtere constructies. Typisch, licht en slanke constructies hebben één of meer natuurlijke frequenties die binnen de dominante spectrum van menselijke activiteiten, zoals wandelen, hardlopen of springen liggen. Waarschijnlijk worden onderworpen aan (bijna-) resonantie excitatie, zijn ze vaak ten onrechte reageren op menselijke beweging, wat resulteert in storend of zelfs schadelijk ¹ trillingen. Voor deze slanke en lichtgewicht constructies, de trilling onderhoud is een kwestie van groeiende bezorgdheid, vaak vormen de kritische ontwerp eis.

De menselijke beweging en de resulterende grondreactiekrachten (GRFs) worden meestal experimenteel geïdentificeerd in laboratoriumomstandigheden. Momenteel worden ontwerpers gedwongen te vertrouwen op - wat wordt verondersteld 'conservatief' te zijn - gelijk load modellen, opgeschaald van alleenstaanden krachtmetingen. Met ontwerpen beheerst door de dynamische prestaties onder hoge dichtheden menigte, bestaat er een sterke vraag naar de controle en verfijning van de momenteel beschikbare belasting modellen.

Het huidige protocol maakt gebruik van een 3D-inertie motion tracking techniek voor de karakterisering van de natuurlijke beweging van voetgangers. Er wordt getoond hoe deze informatie kan worden gebruikt om de correlatie tussen de voetgangers en de bijbehorende geïnduceerde ladingen definieert. In een volgende stap wordt het kenmerk voetgangersgedrag gebruikt numeriek simuleren van de geïnduceerde structurele respons. Vergelijking met de geregistreerde structurele respons laat het effect van unaccounted humaan-structuur interactie verschijnselen, zoals kwantificeren, de toegevoegde demping door de aanwezigheid van de voetgangers. De methode wordt geïllustreerd voor full-scale experimenten op een echte loopbrug waar de structurele respons en de beweging van de parnemers worden tegelijkertijd geregistreerd.

Protocol

Alle procedures werden goedgekeurd door de ethische commissie van het universitair ziekenhuis van de KU Leuven en elk onderwerp gaf een schriftelijke toestemming voorafgaand aan deelname.

1. 3D Motion Tracking: Configuration and Data Acquisition

1. Zorg ervoor dat de individuele sensoren volledig zijn opgeladen (Figuur 1A). Deze stap duurt ongeveer 1 uur, maar kan worden uitgevoerd op de dag voorafgaand aan de feitelijke metingen. Volg de fabrikant opladen protocol.
2. MT Manager - Data acquisitie ^2:
   1. Schakel de draadloze verbinding met de sensoren en geef de gewenste sample rate (Wireless Configuration> Schakel alle draadloze masters).
      Opmerking: Met het oog op een nauwkeurige karakterisering van het gedrag van voetgangers, wordt een bemonsteringsfrequentie van ten minste 60 Hz geadviseerd. De individuele sensoren plaat 3D-lineaire versnelling, hoeksnelheid (aarde) magnetisch veld en atmosferische druk data.
   2. Activeer de operationele modus en start de meting modus: maak trage bewegingen met de sensoren voor ongeveer 1 min (Wireless Configuration> Start de meting op alle draadloze masters).
   3. Weergave inertie en magnetische gegevens van alle actieve sensoren (Beeld> Weergave> Inertial Data). Zorg ervoor dat, bij stilstand, de oriëntatie van de sensor niet toevallig.
      Opmerking: Een veranderende oriëntatie van de stationaire sensor zou een magnetisch verstoorde omgeving aangeeft en daardoor onjuiste oriëntatie-informatie.
3. Oriëntatie reset: Breng een object / post reset (Object / post reset> Reset oriëntatie) om de wereldwijde referentiekader van de experimenten (Figuur 1B) ² definiëren.
4. Plaats de sensor zo dicht mogelijk bij het ​​lichaamszwaartepunt (COM) zich ter hoogte van de vijfde lumbale wervels (figuur 1C). Bevestig een enkele sensor stevig en robuust op elke deelnemer met sVOORAL NIET ontworpen click-in full body banden (figuur 1C).
5. Registreren gegevens zoals vereist.
6. Laad de gegevens van belang (open file), geeft u de export instellingen (Extra> Voorkeuren> Exporteurs) en exporteer de versnelling (en oriëntatie matrix) gegevens voor latere analyse ² (Bestand> Exporteren).

2. Force Plate: Installatie en configuratie

Opmerking: De huidige stap bespreekt de toepassing van een kracht plaat om de GRFs te registreren. In het geval dat een wandel / ren persoon gaat, een reeks force plates of een geïnstrumenteerde loopband wordt gebruikt voor het laden geïnduceerd door daaropvolgende stappen ³ registreert het protocol zelf is analoog.

1. Controleer of de krachtplaat stevig is bevestigd aan het laboratorium vloer (figuur 2).
2. Configureren van het apparaat en de overname instellingen ⁴ (NDI Open Capture> Data> Device Settings> SettiNGS). Kies de juiste "winst" en "sample rate". Configureren en controleer de externe trigger instellingen, indien nodig ^4.
   1. Kies de winst en de sample rate in overeenstemming met de gewenste nauwkeurigheid en de betrokken laden type. Voor de onderhavige aanvraag, gebruik maken van een winst van 128 (Maximum Force 4879 N) en een sample rate van 200 Hz.
3. Beginnen en eindigen elke proef met een lege kracht plaat: tarreren de kracht plaat als deze leeg is (NDI Open Capture> Data> Device Settings> Instellingen> Tare).
4. Ter controle: Plaats een bekend gewicht op de top van de kracht plaat voor en na elke proef.
   Opmerking: In de onderhavige aanvrage een massa van 5 kg wordt gebruikt kan echter het gebruik van andere bekende stijve massa (> 2 kg) eveneens deze verificatie testen dienen.
5. Record en sla de GRF gegevens zoals vereist. Exporteer de GRFs voor verdere analyse ^4.

3. Meting van de structuurfondsen Accelerantsoenen

Opmerking: Deze maatregelen hebben tot doel de structurele trillingen aan één of meer relevante locaties op de structuur verzamelen. De huidige applicatie maakt gebruik van GeoSIG GMS recorders (figuur 3) om de structurele versnellingen te registreren. Andere sensortypes met de juiste eigenschappen voor de betreffende toepassing, kunnen eveneens worden toegepast.

1. Zorg ervoor dat de individuele sensoren volledig zijn opgeladen. Deze stap kan enkele uren duren, maar kan worden uitgevoerd op de dag voorafgaand aan de feitelijke metingen. Volg de fabrikant opladen protocol.
2. Installeer de sensoren op hun plaats zetten van de primaire structuur: niveau sensoren en, indien nodig, goede bevestiging aan de primaire structuur (bijvoorbeeld door het gebruik magneten).
   Opmerking: gezien de grote massa van de afzonderlijke GMS recorders (> 6 kg) en de betrokken laagfrequente trillingen (<6 Hz), geen extra fixatie was in dit geval noodzakelijk.
3. voor GeoDAS Data acquisitie ^5: configureren en de Bluetooth-verbinding GMS netwerk en de verbinding met de sensoren ^5. Controleer de tijd instellingen en synchronisatie-instellingen (indien nodig) (klik rechts op de sensor> Meer informatie).
4. Plaats de sensoren op de gewenste locatie en het niveau van het dit in overeenstemming met de wereldwijde referentiekader.
5. Voor GeoDAS Data acquisitie ^5: Exporteer de geregistreerde gegevens voor verdere analyse (klik rechts op de sensor> Instrument Besturing> Stuur een verzoek> Gebruiksvraag> GETEVT ^5).

4. Experimenten in een gecontroleerde laboratoriumomgeving

1. Configure / Setup 3D motion tracking (zoals besproken in hoofdstuk 1).
2. Configureren / Setup force plate (zoals besproken in hoofdstuk 2).
3. Tijdens bedrijf: visuele controle van de real-time metingen van zowel de draadloze inertiesensoren en de kracht plaat om hun operationele modus te controleren.
4. Vraag het aan de participant te stappen op de krachtplaat en stilstaan ​​ten minste 30 sec: dit maakt het mogelijk om het gewicht van elk individu te identificeren.
5. Configureren van de metronoom signaal: selecteer de gewenste ritme, dat wil zeggen, de fundamentele dwingende frequentie.
   Opmerking: De metronoom signaal kan eenvoudig worden geconfigureerd met behulp van gratis online of smartphone applicaties.
6. Optekenen van de gegevens van zowel de kracht en de plaat draadloze inertiële sensoren.
7. Vraag de deelnemer om de gewenste activiteit te starten: het lopen, springen of dobberen op de (beoogde pacing) tarief zoals aangegeven door de metronoom signaal (zie figuur 4).
8. Noteer het gekozen aantal laadcycli, bijvoorbeeld, stappen, sprongen of dobberende cycli. Vraag de deelnemer om uit de kracht plaat.
   Opmerking: Voor validatie doeleinden wordt geadviseerd om wat extra opnametijd in deze gelost omstandigheden te overwegen. In literatuur bestaat geen duidelijke consensus omtrent het minimum aantal belastingscycli moeten characterize de cyclus-tot-cyclus variabiliteit ^6. Op basis van ervaringen en het werk dat in ^[6], de hier gepresenteerde onderzoek beschouwt 60 opeenvolgende cycli waarbij de eerste en de laatste vijf laadcycli zijn uitgesloten van de verdere analyse van onregelmatigheden in het laden patroon aan het begin en einde van de proef uit te sluiten.

5. Experimenten In Situ

1. Configure / Setup het netwerk van 3D inertiële sensoren die de beweging van de deelnemers te volgen (zie rubriek 2 en figuur 5).
2. Configureren / Setup het GMS netwerk van draadloze versnellingsmeters dat de structurele versnellingen registreren (zie paragraaf 4).
3. Tijdens het gebruik: (visueel) controleren de real-time metingen van de draadloze inertiesensoren om hun operationele modus te controleren.
4. Definieer een duidelijk protocol waarmee de betrokken meetsystemen synchroniseren indien nodig.
   Opmerking: Deze stap is nodig wanneer de betrokkenmeetsystemen laten geen directe synchronisatie door het ontbreken van een trekker of een gemeenschappelijk kanaal. Dit laatste is het geval voor de systemen draadloze meting toegepast in de in situ experimenten (5,1 en 5,2). Daarom is een duidelijk protocol is op de site die het mogelijk maakt om de datasets offline synchroniseren aangenomen. In de onderhavige aanvrage worden de betrokken meetsystemen gesynchroniseerd door registratie van dezelfde gebeurtenis, dat wil zeggen, impact, aan het begin en einde van elke test door ten minste één sensor van elk van de betrokken meetsystemen geregistreerd. Goed uitgelijnd tijd vectoren worden vervolgens verkregen door middel van offline uitlijning van deze gebeurtenissen.
5. Configureren metronoomsignaal: in situ, het gebruik van een megafoon versterken de beoogde slag vereist.
6. Verzamel een voldoende aantal proeven om de herhaalbaarheid van het experiment te controleren. Op basis van ervaring, de auteurs bevelen aan ten minste 3, of bij voorkeur 4, opnemen trIALS.

6. Data Analysis

1. Pre-proces de ruwe data van de betrokken apparatuur zoals vereist: Breng de juiste filters om ongewenste invloeden zoals irrelevant hoogfrequente bijdragen en meting ruis te verwijderen, en het behouden van de relevante tijdvenster volgens het protocol van de fabrikant.
   Opmerking: De filtereigenschappen worden gekozen volgens de toepassing. In deze studie, het MATLAB Signal Processing Toolbox ⁷ wordt toegevoerd aan een laagdoorlaatfilter met een afsnijfrequentie presteren op 20 Hz voor alle betrokken signalen.
2. Voor elke deelnemer: Bereken de discrete Fourier transformatie van de geregistreerde versnellingen van de GMO gebruik MATLAB Signal Processing Toolbox ⁷ en identificeren Laad frequentie als de frequentie van de dominante piek van de fundamentele harmonische in het verkregen spectrum.
3. Identificeer de tijd tussen twee nominaal identieke gebeurtenissen van de lading cycluss volgens de methode beschreven in ^[3] of lc_timing gereedschap van de PediVib MATLAB toolbox ⁸
   1. Laad de data vector (lc_timing> Load).
   2. Geef de sampling rate en schat de gemiddelde belading frequentie. Vermeldt de betrokken tijdvenster, indien nodig. Sla de geïdentificeerde timing van het nominaal identieke gebeurtenissen, dat wil zeggen, de belasting cycli (lc_timing> Opslaan).
4. Bereken de gemiddelde belasting frequentie als het omgekeerde van de gemiddelde tijd tussen de opeenvolgende belastingscycli (zoals in 6.3).
5. Voor de experimenten in het laboratorium: Pas de procedure beschreven in 6.3 voor zowel de resulterende grondreactiekrachten en de versnellingen geregistreerd bij de CoM van elk individu.
   Opmerking: Deze stap dient als validatie van de procedure als toegepast voor de in situ experimenten waarbij de GRFs niet direct kan worden gemeten. De methode beschreven in ^[3] laat zien hoe de tijd variant stimulatiefrequentie van hetvoetgangers kunnen worden geïdentificeerd door het karakteriseren van de relatie tussen de geregistreerde in de buurt van de GMO van de individuele versnellingen en de daaruit voortvloeiende GRFs.
6. Voor de experimenten in situ: Pas de procedure beschreven in 6.3 voor de geregistreerde op het CoM van elke individuele versnellingen.

7. Simulatie en analyse van de structurele Response

Opmerking: De volgende stappen worden uitgevoerd met MATLAB ^7. Voor de structurele reactie wordt berekend met behulp van de PediVib toolbox, een MATLAB toolbox ontwikkeld door de auteurs ⁸ (Figuur 6): de door de mens veroorzaakte krachten worden bepaald door toepassing van de gegeneraliseerde belasting modellen gedefinieerd door Li et al ⁹ (lopen) en Bachmann. et al. ¹ (springen, rennen en vandalisme laden), en de structurele model wordt geformuleerd in modale coördinaten ^10. De bijbehorende handleiding bevat tutorials die duidelijk devolgende stappen.

1. Simulatie van de structurele respons
   1. Definieer de modale parameters van de test structuur: Natuurlijke frequenties, modale demping ratio, massa-genormaliseerde modale verplaatsingen, coördinaten van de corresponderende nodes (PediVib> Structurele parameters> Nieuw). Controleer visueel de modale ingang informatie (PediVib> Structural parameters> View).
   2. Definieer de eigenschappen van het voetgangersgebied en de bijbehorende geïnduceerde belastingen: het type lading, gewicht, wandelpaden / location, average stimulatiefrequentie, het begin van elke lading cyclus (PediVib> Enkele voetgangers> Nieuw). Uitvoeren en sla de gesimuleerde structurele antwoord voor de betrokken deelnemers. Controleer visueel de resultaten (PediVib> Enkele voetgangers> View).
2. Bereken de totale structurele respons door middel van superpositie van de individuele respons, dat wil zeggen, de som van de corresponderende vectoren, en vergelijkt het resultaat met de structurele respons gemeten,bijvoorbeeld door een cijfer dat de gemeten en gesimuleerde structurele respons weergeeft.

Representative Results

Ten eerste wordt getoond hoe de versnellingen geregistreerd bij de CoM van de individuen kunnen worden gebruikt om de daaruit voortvloeiende GRFs karakteriseren. De resultaten worden besproken voor een wandelvakantie individuele ^3. Volledig vergelijkbare waarnemingen gedaan bij ritmische menselijke activiteiten, dat wil zeggen, springen en dobbert, worden beschouwd. Figuur 7A en 7B tonen aan dat de amplitude spectrum van de continue verticale voet krachten en de bijbehorende versnelling niveaus ingeschreven in de buurt van de GMO van de voetganger zijn kwalitatief zeer soortgelijk , dat wil zeggen, in vorm en frequentie. De gemiddelde stimulatiefrequentie van de activiteit kan worden geïdentificeerd als de frequentie van de eerste dominante piek in deze spectra. Analyse van de geregistreerde GRFs en versnellingen van de GMO blijkt dat dezelfde gemiddelde stimulatiefrequentie wordt hiermee aangegeven tot ± 0,1%. Vervolgens wordt de timing van nominaal identieke gebeurtenissen geïdentificeerd frOM de GRFs en de versnellingen in de buurt van de Com, respectievelijk. Deze procedure is geïllustreerd in figuur 8 waar de GRFs en versnellingen van de GMO genormaliseerd tot het gewicht van de persoon en de ernst van de aarde (g = 9,81 m / sec²), respectievelijk. Analyse van de verschillende onderzoeken blijkt dat op deze wijze, de duur van elke cyclus en dus de tijdsafhankelijke stimulatiefrequentie van de activiteit kan worden geïdentificeerd uit de versnellingen van de persoon CoM met een 95% betrouwbaarheidsinterval dat lager is dan 3% in vergelijking met die als omschreven bij de geregistreerde GRFs (zie tabel 1) ^3. Accounting naast de starttijd van de eerste laadcyclus, stelt het begin van alle laadcycli berekenen.

Vervolgens wordt deze informatie toegevoerd aan de GRFs met de PediVib toolbox ⁸ simuleren. Figuur 9 visualiseert kleine kwantitatieve en kwalitatieve verschillen tussen gemeten en gesimuleerdeverticale single-step voet krachten. Deze kleine verschillen zijn het resultaat van het toepassen van een algemene eenstaps belastingsmodel zoals gedefinieerd in de literatuur ⁹ en kan worden geminimaliseerd door toepassing van de gemiddelde verticale eenstapsgoedkeuringsprocedure voet werking van de betrokken persoon voor de desbetreffende loopsnelheid. Echter, directe krachtmetingen algemeen niet beschikbaar zijn voor de bij de experimenten in situ personen. Bovendien, in vergelijking met kleine variaties in de stimulatiefrequentie, de gevoeligheid van de geïnduceerde structurele respons op kleine variaties krachtamplitude of contacttijd kan worden beschouwd neglegible ^3,11. Figuur 9 toont ook aan dat de timing van de sporen, en dus , de time-variant stimulatiefrequentie, wordt nauwkeurig geïdentificeerd uit de geregistreerde beweging van het voetgangersgebied. Figuur 10 presenteert de amplitude spectrum van de gesimuleerde en gemeten GRFs. In tegenstelling tot de perfect periodieke krachten die uitsluitend comping zijnosed van de harmonischen van de trapfrequentie, de kleine variaties in pacesnelheid leiden tot een verdeling van de krachten rond de dominante harmonischen ^12,13. Door rekening te houden met de geïdentificeerde variabele stimulatiefrequentie deze smalbandige krachten zijn ook aanwezig in de gesimuleerde krachten (figuur 10). Twee scalaire hoeveelheden worden vervolgens gebruikt om de gelijkenis vertegenwoordigen tussen het amplitudespectrum van de gemeten en de gesimuleerde krachten : (1) de lineaire rang of correlatie [-] Die varieert tussen 0 en 1 en waarvoor 1 weerspiegelt een perfecte correlatie, en (2) de genormaliseerde 2-norm [%]:

De amplitude spectra worden vergeleken in de frequency range relevant voor het lage frequentie civiele constructies (0-10 Hz). Figuur 10 laat zien dat een hoge correlatie coëfficiënt van meer dan 0,96 is gevonden. Ervan uitgaande dat de loopgedrag perfect periodiek zijn, resulteert in een lineaire correlatie van minder dan 0,5. De genormaliseerde 2-norm is ongeveer 20%, waar de resterende discrepantie is vooral het gevolg van het toepassen van een algemene single-step load model. Voor referentiedoeleinden wordt opgemerkt dat wanneer de GRFs gesimuleerd met het geïdentificeerde gemiddelde single-step lopen belasting, de correlatie toe tot 0,99 en het overeenkomstige 2-norm met betrekking tot de werkelijk gemeten krachten daalt tot minder dan 8 procent. Zo analyse van de verschillende onderzoeken blijkt dat simulaties op basis van algemene belastingmodellen en de geïdentificeerde tijdsvariant stimulatiefrequentie, zorgen voor een goede benadering van de werkelijke onvolmaakte GRFs geïnduceerd door de menselijke beweging.

ikn aanvulling op de karakterisering van de individuele geïnduceerde ladingen worden de tijdsynchronisatie van de draadloze motion trackers maakt de synchronisatie percentage onder de deelnemers te analyseren. De synchronisatie tarief [-] is gedefinieerd als:

waarbij T _s [sec] is de duur van de activiteit en At _s [sec] is de tijdsverschuiving tussen de cycli van de verschillende deelnemers. Deze synchronisatie tarief is alleen relevant wanneer vergelijkbare belasting cycli zijn betrokken. De tijd verschuift At _s worden dan ook alleen in aanmerking voor de cycli die zich binnen de relevante tijdvenster [t - ½T _s <t <t + ½T _s]. Hierdoor de synchronisatiesnelheid kan variëren tussen nul en één,waarbij deze toont perfecte synchronisatie. Deze procedure wordt geïllustreerd voor de experimenten met zes voetgangers waarvoor dezelfde stapfrequentie wordt opgelegd middels een metronoom (zie figuur 5B). Figuur 11A geeft de geïdentificeerde begin van elke laadcyclus elke deelnemer door een verticale lijn. Samenvallende lijnen, zoals die tijdens de eerste 40 sec, geven een hoge mate van synchronisatie. Lijnen met vegen, zoals waargenomen tussen 50 en 60 sec van de beschouwde proces, duiden op een laag tarief of verlies van synchronisatie tussen de deelnemers. Soortgelijke opmerkingen kunnen gemaakt worden uit figuur 11B presenteren de overeenkomstige synchronisatiesnelheid en Figuren 11C en 11D indien de geconstateerde tijdsafhankelijke stimulatiefrequentie wordt toegepast op de geïnduceerde verticale belastingen te simuleren.

Tenslotte wordt het protocol toegepast om een ​​gedetailleerde analyse uitgevoerdvan de trillingen geïnduceerd door menselijke activiteiten op de loopbrug Eeklo (zie figuur 5). Figuur 12 toont de modale kenmerken van de eerste zes vormen van de structuur. De experimenten betrekken mensen lopen ^3, springen en dobberende met een pacesnelheid opgelegd door een metronoom en gericht op de fundamentele of tweede frequentie. De reactie van de constructie wordt gebruikt vijf assige sensor (zie figuur 3 en 5B). Vervolgens wordt het gemeten structurele respons vergeleken met de numerieke simulaties die verantwoordelijk zijn voor de gekalibreerde numerieke model van de constructie, de experimenteel vastgestelde modale dempingsverhoudingen en kenmerk-veld voetgangersgedrag.

Eerst worden de resultaten die voor de experimenten met zes voetgangers waarvan stapfrequentie wordt gekozen om de eerste _(fs overeenkomen = f _{1 (fs} = f _2/2 = 1,49 Hz) van de structuur. De voetgangers asymmetrisch (hele rij één voor één) of symmetrisch (twee aan twee) ten opzichte van de langsas van de constructie op de excitatie van de eerste en de tweede modus respectievelijk maximaliseren (zie figuur 12). Om de gevolgen van de werkelijke onvolmaakte loopgedrag van de deelnemers te illustreren, wordt de structurele respons eerste voorspeld uitgaande van perfect periodieke wandelen krachten. Ten tweede worden intra- en inter-persoon variabiliteit in aanmerking gelet op de geïdentificeerde tijdsafhankelijke stimulatiefrequentie taken en daarmee ook de werkelijke synchronisatie tussen de voetgangers.

Figuur 13A toont de gemeten en gesimuleerde verticale versnelling midspan voor personen lopen twee aan twee met een stimulatiefrequentie gericht op f _2/2. this figuur illustreert dat wanneer het loopgedrag wordt verondersteld volkomen periodiek te zijn, is de structurele respons overschat met meer dan een factor vier. Goed voor de ware onvolmaakte loopgedrag verbetert de overeenkomst met de gemeten respons aanzienlijk, hoewel de voorspelde trillingsniveau zijn drie keer zo groot.

Figuur 13B toont de gemeten en gesimuleerde versnelling midspan voor de personen die op de ene zijde van de brug, met een stimulatiefrequentie gericht op _fs = f _1. In dit geval wordt de geregistreerde en gesimuleerde laterale respons op midspan gepresenteerd, namelijk de dominante component van de eerste modus. Figuur 13B toont dat wanneer de bewegende kracht model wordt toegepast en naar periodieke loopgedrag wordt aangenomen, de piekwaarde van de versnelling respons overschat met een factor twee. Een lagere measured versnelling wordt waargenomen na ongeveer 40 seconden omdat minder synchronisatie van voetgangers. Een soortgelijke tendens wordt ook weerspiegeld in de gesimuleerde respons bij het verwerken van de geïdentificeerde time-variant stimulatiefrequenties. De laatste leidt tot een veel betere kwalitatieve overeenkomst met de gemeten respons die echter nog enigszins overschat.

Figuren 14 en 15 geven een soortgelijke vergelijking van de gemeten en gesimuleerde structureel antwoord waarbij springen en dobberen, respectievelijk. Opnieuw wordt opgemerkt dat de structurele respons sterk overschat als de mens veroorzaakte belastingen verondersteld volkomen regelmatig is. Goed voor de geïdentificeerde time-variant stimulatiefrequentie leidt tot een veel betere kwalitatieve overeenkomst met de gemeten respons.

De resterende discrepantie tussen de gemeten en gesimuleerde structural reactie kan worden veroorzaakt door fouten in het model over (a) het mechanisch gedrag en (b) de voetganger ontstane druk. Het betrekken van de structurele model, de belangrijkste onzekerheid betreft de modale demping ratio's. De covariantie van de modale parameters zoals verkregen uit de SSI-COV ¹⁴ laag waren en bovendien het vrije decay analyse blijkt dat de modale dempingsverhoudingen nauwelijks afhankelijk van de trillingsamplitudes ^3. Met betrekking tot het voetgangersgebied excitatie, de vastgestelde tijd-variant stimulatiefrequentie is een benadering van de echte onvolmaakte loopgedrag, waardoor kleine verschillen kunnen ontstaan ​​als gevolg van de toepassing van de algemene kracht model. Het verschil in amplitude tussen de voorspelde en de gemeten respons in figuren 13-15 is opvallend en kan niet alleen het gevolg zijn van deze resterende onzekerheden. Het kan echter worden verklaard door een verhoogde demping, dat wil zeggen, als gevolg van de veranderingen in de dynamiek van de gekoppelde menselijke structuur systam in vergelijking met die van de lege structuur. Echter goed voor de betrokken tijdsafhankelijke stimulatiefrequenties laat de resterende discrepantie die door deze menselijke-structuur interactie (HSI) effecten ^10,15-17 kwantificeren. Op deze manier, de hier gepresenteerde methodiek levert essentiële input voor de verificatie van de door de mens veroorzaakte belastingen en kwantificering van HSI-effecten.

Figuur 1. (A) De Xsens - Kit Mtw Ontwikkeling bestaande uit meerdere draadloze inertie eenheden (MTW) ^​​2, (B) platform ontworpen om de referentie-oriëntatie frame, en (C) definiëren de speciaal ontworpen click-in full body riemen ^2. klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 2. De kracht plaat ⁴ aangebracht op de GRFs registreren tijdens het springen / dobberen. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 3. Wireless drieassige Geosig sensoren ⁵ toegepast in het structuuronderzoek versnellingen te registreren. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 4. < strong> Configuratie-instellingen voor het laboratorium experimenten met menselijke ritmische experimenten. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 5. (A) De Eeklo voetgangersbrug en (B) synchroon lopen van de zes deelnemers (dit cijfer is gewijzigd van ^[3]). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 6. De PediVib Toolbox ⁸ toegepast op de door mensen veroorzaakte trillingen simuleren.= "Https://www.jove.com/files/ftp_upload/53668/53668fig6large.jpg" target = "_ blank"> Klik hier om een ​​grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 7. De lineaire spectrum van (A) de verticale GRFs (som van linker- en rechtervoet) en (B) de bijbehorende versnelling niveaus in de buurt van de COM (dit cijfer is gewijzigd van ^[3]). Klik hier om te bekijken grotere versie van dit cijfer.

Figuur 8. De genormaliseerd (AC) verticale enkele stap (onderbroken) en continue (vast) GRFs (BD) de genormaliseerde versnellingen in de buurt van de GMOen (AB) de geïdentificeerde timing van nominaal identieke evenementen (verticale lijn) van de GRFs (vast) en de versnellingen in de buurt van de COM (onderbroken) (dit cijfer is gewijzigd van ^[3]). Klik hier om een grotere versie te bekijken van dit cijfer.

Figuur 9. Het genormaliseerd gemeten (vast) en de overeenkomstige gesimuleerde (gestippelde) verticale GRFs tijdens het lopen (dit cijfer is gewijzigd van ^[3]). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 10. [3]). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 11. De geïdentificeerde loopgedrag zes voetgangers: (A) elke stap van eenieder aangegeven door een enkele verticale lijn (B) de synchronisatiesnelheid en (CD) corresponderende gesimuleerde verticale krachten geïnduceerd door links (grijs) en rechter (zwarte ) voet (dit cijfer is gewijzigd van ^[3]). klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

together.within-page = "1">
Figuur 12. De experimenteel geïdentificeerde modale parameters van de eerste zes modes van het Eeklo voetgangersbrug: natuurlijke frequentie (f _j) modale demping ratio (ξ _j) en mode vorm: (A) mode 1 (f ₁ = 1,71 Hz, ξ ₁ = 2,3%); (B) mode 2 (f ₂ = 2,99 Hz, ξ ₂ = 0,2%); (C) modus 3 (f ₃ = 3,25 Hz, ₃ ξ = 1,5%); (D) mode 4 (f ₄ = 3,46 Hz, ξ ₄ = 3,0%); (E) mode 5 (f ₅ = 5,77 Hz, ξ ₅ = 0,2%); en (F) mode 6 (f ₆ = 5,82 Hz, ξ ₆ = 0,2%). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

content "fo: keep-together.within-page =" 1 ">
Figuur 13. De versnellingen in midspan voor personen lopen (A) twee aan twee op een stimulatiefrequentie gericht op _fs = f _2/2 en (B) in een rij op een stimulatiefrequentie _fs = f _1: gemeten (zwart) en voorspelde reactie zonder (grijs) en met (blauw) de in situ geïdentificeerd stimulatiefrequentie (dit cijfer is gewijzigd van ^[3]). klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 14. De versnellingen in midspan voor mensen springen op een stimulatiefrequentie gericht op (A) _fs = f _2/2 en ( fs = f _1:. gemeten (zwart) en voorspelde respons zonder (grijs) en met (blauw) de in situ geïdentificeerd stimulatiefrequentie Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 15. De versnellingen in midspan voor personen die dobberende op een stimulatiefrequentie gericht op (A) _fs = f _2/2 en (B) _fs = f _1: gemeten (zwart) en voorspelde respons zonder (grijs) en met ( blauw) de in situ geïdentificeerd stimulatiefrequentie. klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

loopsnelheid	trapfrequentie	# stappen	CoM
[Km / uur]	[Hz]	[-]	2σ [%]
3.0	1.55	166	2.8
3.5	1.68	178	2.3
4.0	1.75	1.82	2.1
4.5	1.85	182	2.0
5.0	1.92	193	2.1
5.5	2.00	215	2.0
6.0	2.06	217	2.1

Tabel 1. Voor elke proef: de diffehuren wandelen snelheden, de gemiddelde stap frequentie, het aantal geregistreerde stappen en de 95% betrouwbaarheidsinterval van de geïdentificeerde begin van elke stap op basis van de beweging geregistreerd in de buurt van de COM (deze tabel is gewijzigd van ^[3]).

Discussion

De menselijke beweging en de resulterende GRFs worden meestal geïdentificeerd door de toepassing van geweld platen, geïnstrumenteerd loopbanden evenals optische motion capture technologie zoals Vicon ¹⁸ en CODA ^19. De toepassing van deze technieken is echter beperkt tot de laboratoriumomgeving. In antwoord op dit bezwaar, wordt het potentieel van innovatieve technieken die de meting van 'natuurlijke' persoon gedrag mogelijk te maken gedurende vele herhaalde en ononderbroken cycli momenteel onderzocht ^20. Alternatieve technieken omvatten het gebruik van drukgevoelige binnenzool systemen ²¹ of ²² geïnstrumenteerde schoenen. Deze systemen zorgen voor de directe meting van contact krachten op structuren maar over het algemeen alleen op de verticale component en niet het wereldwijde lichaam gedrag, bijvoorbeeld de kofferbak motion ²⁰ niet vast te leggen. Een andere ambulante techniek maakt gebruik van gecombineerde magnetische inertiële sensoren, dat wil zeggen, accelerometrie ^20,23 (bv, weke delen artefacten ^24, connectiviteit, enz.), Biedt een groot potentieel voor de indirecte karakterisering van de mens veroorzaakte belasting, alsook voor de analyse van individuele, groeps- en menigte gedrag ^23,24. In de huidige studie, wordt een 3D inertie motion tracking techniek ontwikkeld voor de beweging wetenschap en entertainment-industrie onderzocht en een methodiek is ontwikkeld voor de in het veld karakterisering van de menselijke beweging en de daaruit voortvloeiende GRFs.

Een eerste essentiële stap in de hier gepresenteerde methode omvat een uitgebreide experimentele studie onder laboratoriumomstandigheden waarbij de menselijke beweging en GRFs gelijktijdig worden geregistreerd. Deze dataset moet een relevante set van pacing tarieven en individuen voor elk van de menselijke activiteiten in focus omvatten. Vervolgens kan deze gegevensset worden toegepast op de relatie bepalen tussen de Registerood beweging van de deelnemers en de daaruit voortvloeiende GRFs. Vervolgens kan een procedure ontwikkeld voor het identificeren van de timing van nominaal identieke gebeurtenissen per laadcyclus van zowel de geregistreerde bewegingen en de bijbehorende GRFs. Zo deze datasets niet alleen dienen als validatie van de procedure doel de mens veroorzaakte belastingen karakteriseren, maar maakt ook de bijbehorende nauwkeurigheid te kwantificeren.

Ten tweede, de synchronisatie tussen de betrokken meetsystemen van groot belang. Dit laatste wordt bij voorkeur bewerkstelligd door het gebruik van een enkel meetsysteem of een gedeelde triggerkanaal ^2. Een goed ontworpen en consequent uitgevoerd protocol (zoals eerder besproken) kan een nuttig alternatief, vooral voor toepassing in situ.

De procedure zoals beschreven in het huidige werk werkt perfect tot 10 of 12 deelnemers. Echter, zoals het aantal deelnemers verder increases en dus als het aantal draadloze motion tracking eenheden toeneemt, de bijbehorende data acquisitie systeem vereist de bemonsteringsfrequentie aanzienlijk te verminderen. Hoewel omslachtig, kan het meetsysteem verlengd met meerdere Xsens gegevensverwerving stations die op zijn beurt de gegevens gesynchroniseerd door toepassing van een gebruikelijke motivatie kanaal. Wanneer het doel is om het gedrag van grotere groepen en drukte controleren, kan de toepassing van alternatieve technieken zoals video / beeldverwerking worden onderzocht.

In situ waarnemingen zijn de enige bron van informatie om gedetailleerde en nauwkeurige informatie over representatieve operationele laden van gegevens te verkrijgen. Verder onderzoek zal daarom ook full-scale metingen op echte voetgangersbruggen waarbij grote groepen en drukte. De onderhavige techniek kan worden toegepast op de natuurlijke loopgedrag van de deelnemers te identificeren en daardoor verschaffen essentiële voorwaarde voor de ontwikkeling van geschikte modellen voor de correlatie tussen de voetgangers in reële verkeersomstandigheden. Bovendien, de geïdentificeerde loopgedrag, in combinatie met de huidige beschikbare belastingmodellen, kunnen worden toegepast op de geïnduceerde structurele respons te simuleren. Vergelijking met de overeenkomstige gemeten structurele vibraties verzekert controleren en kalibreren toegepaste belastingmodellen, bijvoorbeeld door het schatten van de relevante menselijke-structuur interactie fenomenen zoals extra demping.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
MTw Development Kit + MT Manager Software	Xsens	MTW-38A70G20-1	Development kit with wireless, highly accurate, small and lightweight 3D human motion trackers and accompanying click-in full body straps.
True Impulse Kinetic Measurement System + NDI Open Capture Data Acquisition and Visualization System	NDI Northern Digital Inc.	791028	TrueImpulse measures reaction forces exerted by humans during a wide variety of activities.
GMS-24	GeoSIG Ltd	Rev. 03.08.2010	(Wireless) accelerometers to register the structural vibrations.
GeoDAS GeoSIG Data Acquisition System	GeoSIG Ltd	Rev. 03.08.2010	Graphical MS Windows application running under Windows 9x/NT/2000, providing a software interface between users and GeoSIG recorders GSR/GCR/GBV/GT.
PediVib toolbox	KU Leuven		Software interface/toolbox to simulate the structural vibrations induced by pedestrians.
Metronome			A device to indicate the targetted pacing rate of the activity (free applications are available online for pc/laptop/smartphone).