Simulazione di vibrazioni indotte dall'uomo Sulla base della caratterizzato campo pedonale Comportamento

Summary

Un protocollo è presentato per la caratterizzazione del comportamento dei pedoni in campo e la simulazione della risposta strutturale risultante. Field-test dimostrano che in situ identificato frequenza di stimolazione e la velocità di sincronizzazione tra i partecipanti costituiscono una risorsa essenziale per la simulazione e la verifica dei carichi antropici.

Abstract

Per snella e strutture leggere, di manutenzione delle vibrazioni è una questione di crescente preoccupazione, spesso costituisce il requisito di progettazione critica. Con i disegni regolati dalla prestazioni dinamiche in presenza di carichi indotti dall'uomo, esiste una forte domanda per la verifica e la raffinatezza dei modelli di carico attualmente disponibili. Il presente contributo utilizza una tecnica di monitoraggio del movimento inerziale 3D per la caratterizzazione del comportamento dei pedoni in campo. La tecnica viene prima testato in esperimenti di laboratorio con la registrazione simultanea delle forze di reazione del terreno corrispondenti. Gli esperimenti sono persone che camminano così come le attività umane ritmiche come il salto e bobbing. Si dimostra che il movimento registrata consente l'identificazione della frequenza di stimolazione variante ora dell'attività. Insieme con il peso della persona e l'applicazione di modelli forza generalizzati disponibili in letteratura, la frequenza di stimolazione identificato tempo-variante permette di characterize i carichi indotti dall'uomo. Inoltre, la sincronizzazione temporale tra i tracciatori di movimento senza fili permette di identificare la frequenza di sincronizzazione tra i partecipanti. Successivamente, la tecnica è usata su una vera passerella dove sono registrati sia il movimento delle persone e delle vibrazioni strutturali indotte. Si è mostrato come il comportamento pedonale campo caratterizzato può essere applicato per simulare la risposta strutturale indotta. Si è dimostrato che in situ identificato frequenza di stimolazione e la velocità di sincronizzazione costituiscono una risorsa essenziale per la simulazione e la verifica dei carichi antropici. Le principali applicazioni potenziali della metodologia proposta sono la stima di fenomeni di interazione uomo-struttura e lo sviluppo di modelli per la correlazione tra i pedoni in condizioni di traffico reale.

Introduction

Condizionati dalla richiesta economica di efficienza e la crescente forza dei (nuovi) materiali, architetti e ingegneri stanno spingendo i limiti di costruire sempre più, le strutture più alte e più leggere. Tipicamente, la luce e strutture snelle hanno uno o più frequenze naturali che si trovano all'interno dello spettro dominante delle attività umane comuni come camminare, correre o saltare. Probabilità di essere soggetti a (Vicino-) di eccitazione di risonanza, sono spesso eccessivamente sensibile al movimento umano, con conseguente vibrazioni di disturbo o addirittura nocivi ^1. Per queste strutture snelle e leggere, la manutenzione vibrazione è una questione di crescente preoccupazione, spesso costituisce il requisito di progettazione critica.

Il movimento umano e le forze di reazione del suolo derivanti (GRFS) sono di solito sperimentalmente identificate in condizioni di laboratorio. Attualmente, i progettisti sono costretti a fare affidamento su - ciò che si presume siano 'conservatori' - equivalente lmodelli in scala OAD, da misure di forza una sola persona. Con i disegni regolati dalla prestazioni dinamiche sotto alta densità di folla, esiste una forte domanda per la verifica e la raffinatezza dei modelli di carico attualmente disponibili.

Il presente protocollo si avvale di una tecnica di motion tracking 3D inerziale per la caratterizzazione del movimento naturale dei pedoni. Si è mostrato come queste informazioni possono essere utilizzate per definire la correlazione tra i pedoni e le corrispondenti carichi indotti. In una fase successiva, il comportamento pedonale caratterizzato viene utilizzato per simulare numericamente la risposta strutturale indotta. Il confronto con la risposta strutturale registrata consente di quantificare l'effetto di fenomeni di interazione uomo-struttura dispersi, ad esempio, l'ulteriore smorzamento a causa della presenza dei pedoni. La metodologia è illustrata per esperimenti in scala su una vera passerella in cui la risposta strutturale e il moto del parparte- sono registrati simultaneamente.

Protocol

Tutte le procedure sono state approvate dal comitato etico dell'ospedale universitario della KU Leuven e ogni soggetto ha dato un consenso informato scritto prima della partecipazione.

1. 3D Motion Tracking: Configurazione e acquisizione dati

1. Assicurarsi che i singoli sensori sono completamente cariche (Figura 1A). Questa fase dura circa 1 ora, ma può essere eseguita nei giorni prima di quelle effettive. Seguire il protocollo di ricarica del produttore.
2. MT Manager - Acquisizione dati ^2:
   1. Attivare la connessione wireless con i sensori e specificare la frequenza di campionamento desiderata (configurazione wireless> Abilita tutti i master wireless).
      Nota: Per consentire un'accurata caratterizzazione del comportamento dei pedoni, si consiglia una frequenza di campionamento di almeno 60 Hz. L'accelerazione lineare 3D sensori scheda individuale, velocità angolare (terra) del campo magnetico ei dati di pressione atmosferica.
   2. Attivare la modalità operativa e avviare la modalità di misura: fare movimenti lenti con i sensori per circa 1 min (configurazione wireless> Avviare la misurazione su tutti i master wireless).
   3. Visualizzare i dati inerziali e magnetici di tutti i sensori attivi (Visualizza> Finestra> inerziale dei dati). Assicurarsi che, mentre stazionario, l'orientamento del sensore non fa caso.
      Nota: un orientamento modifica del sensore stazionario indicherebbe un ambiente magneticamente disturbato e, quindi, informazioni di orientamento imprecisa.
3. Reset Orientamento: Applicare un reset oggetto / voce (oggetto / voce Ripristina> Ripristina di orientamento) per definire il quadro di riferimento globale degli esperimenti (Figura 1B) ^2.
4. Posizionare il sensore più vicino possibile al centro del corpo della massa (COM) situato al livello della quinta vertebra lombare (Figura 1C). Fissare un singolo sensore ermeticamente e robusta su ogni partecipante con sprattutto progettato click-in cinghie corpo pieno (figura 1C).
5. registrare dati come richiesto.
6. Caricare i record di interesse (file aperto), specificare le impostazioni di esportazione (Strumenti> Preferenze> Esportatori) ed esportare l'accelerazione (e la matrice di orientamento) i dati per la successiva analisi ² (File> Esporta).

2. Forza del piatto: il programma di installazione e configurazione

Nota: La presente si illustra l'applicazione di una piastra di forza per registrare i GRF. Nel caso che una / persona in esecuzione scorrevole è coinvolto, una serie di piastre di forza o un tapis roulant strumentato deve essere utilizzato per registrare il carico indotta da successive fasi ^3, il protocollo stesso è analogo.

1. Assicurarsi che la piastra di forza è fissata saldamente al pavimento laboratorio (Figura 2).
2. Configurare le impostazioni del dispositivo e acquisizione ⁴ (NDI Apri Acquisizione> Dati> Impostazioni dispositivo> SettiNGS). Selezionare la corretta "guadagno" e "frequenza di campionamento". Configurare e controllare le impostazioni di trigger esterni, se necessario ^4.
   1. Scegliere il guadagno e frequenza di campionamento secondo la precisione desiderata e il tipo di carico coinvolti. Per la presente domanda, utilizzare un guadagno di 128 (forza massima 4.879 N) e una frequenza di campionamento di 200 Hz.
3. Inizio e fine di ogni prova con una piastra di forza vuota: Tarare la piastra di forza a vuoto (NDI Apri Acquisizione> Dati> Dispositivo Impostazioni> Impostazioni> Tare).
4. Ai fini della verifica: posiziona un peso noto sulla parte superiore della piastra di forza prima e dopo ogni prova.
   Nota: Nella presente applicazione è utilizzata una massa di 5 kg, tuttavia, l'uso di un'altra massa rigida noto (> 2 kg) può anche servire questo test di verifica.
5. Registrare e salvare i dati GRF come richiesto. Esportare le GRF per la successiva analisi ^4.

3. Misurazione del Accele Strutturalerazioni

Nota: Le presenti passaggi mirano a raccogliere le vibrazioni strutturali in uno o più pertinenti posizioni sulla struttura. L'attuale applicazione impiega GeoSIG GMS registratori (Figura 3) per registrare le accelerazioni strutturali. Altri tipi di sensori con caratteristiche adeguate per l'applicazione coinvolti, possono essere ugualmente applicate.

1. Assicurarsi che i singoli sensori sono completamente cariche. Questa fase può richiedere diverse ore, ma può essere eseguito nei giorni prima di quelle effettive. Seguire il protocollo di ricarica del produttore.
2. Installare i sensori sulle posizioni desiderate della struttura primaria: livellare i sensori e, se necessario, fornire una corretta fissaggio alla struttura principale (ad esempio, utilizzando magneti).
   Nota: data l'elevata massa dei singoli GMS registratori (> 6 kg) e le oscillazioni a bassa frequenza coinvolte (<6 Hz), senza fissaggio supplementare era necessario in questo caso.
3. per GeoAcquisizione DAS dati ^5: Configurare e attivare la rete GMS wireless e la connessione con i sensori ^5. Controllare le impostazioni di tempo e le impostazioni di sincronizzazione (se necessario) (tasto destro del mouse sul sensore> Maggiori informazioni).
4. Posizionare i sensori sulla posizione desiderata e loro livello in accordo con il quadro di riferimento globale.
5. Per l'acquisizione dei dati GeoDAS ^5: Esportare i dati registrati per la successiva analisi (tasto destro del mouse sul sensore> Instrument Control> Invia una richiesta> richiesta dell'utente> GETEVT ^5).

4. esperimenti in un ambiente di laboratorio controllato

1. Configurare movimento / Impostazione 3D tracking (come discusso nella sezione 1).
2. Configurare / piastra forza Setup (come discusso nella sezione 2).
3. Durante il funzionamento: verificare visivamente il tempo reale misurazioni di entrambi i sensori inerziali wireless e la piastra di forza per verificarne la modalità operativa.
4. Chiedere al participant al passaggio sulla piastra forza e rimanere fermo per almeno 30 secondi: questo permette di identificare il peso di ogni individuo.
5. Configurare il segnale del metronomo: selezionare il ritmo desiderato, vale a dire, la frequenza costringendo fondamentale.
   Nota: il segnale del metronomo può essere facilmente configurato utilizzando applicazioni gratuite online o smartphone.
6. Avviare la registrazione dei dati sia della piastra di forza e sensori inerziali wireless.
7. Chiedi partecipante per avviare l'attività desiderata: camminare, saltare o pescare al tasso (stimolazione mirata) come indicato dal segnale del metronomo (vedere Figura 4).
8. Registrare il numero scelto di cicli di carico, ad esempio, passi, salti o cicli bobbing. Chiedere al partecipante di scendere la piastra forza.
   Nota: per scopi di convalida, si consiglia di prendere in considerazione un certo tempo di registrazione supplementare in queste condizioni scaricati. Nella letteratura, non vi è chiaro consenso circa il numero di cicli di carico minime necessarie per characterize il ciclo per ciclo variabilità ^6. Sulla base dell'esperienza e il lavoro presentato in ^[6], lo studio qui presentato ritiene 60 cicli consecutivi in cui i primi e gli ultimi cinque cicli di carico sono esclusi dalla ulteriore analisi per escludere irregolarità nel modello di carico all'inizio e alla fine del processo.

5. Experiments In Situ

1. Configurazione / Setup la rete di sensori inerziali 3D che seguono il movimento dei partecipanti (vedere paragrafo 2 e Figura 5).
2. Configurazione / Setup la rete GMS di accelerometri wireless che registrano le accelerazioni strutturali (vedi sezione 4).
3. Durante il funzionamento: (visivamente) controllare le misurazioni in tempo reale dei sensori inerziali wireless per verificare la loro modalità operativa.
4. Definire un protocollo chiaro che permette di sincronizzare i sistemi di misura coinvolti, se necessario.
   Nota: Questo passaggio è necessario quando la questionesistemi di acquisizione dati non consentono la sincronizzazione diretta a causa della mancanza di un trigger o canale comune. Quest'ultimo è il caso dei sistemi di misura wireless applicati in esperimenti in situ (5.1 e 5.2). Pertanto, un protocollo chiaro è stato adottato sul sito che permette di sincronizzare la linea set di dati. Nella presente domanda, i sistemi di misura coinvolti sono sincronizzati mediante registrazione di un evento identico, cioè, impatto, all'inizio e alla fine di ogni prova, pubblicato da almeno un sensore di ciascuno dei sistemi di misura coinvolti. vettori di tempo allineato correttamente vengono successivamente ottenuti attraverso l'allineamento in linea di questi eventi.
5. Configurare il segnale del metronomo: in situ, l'uso di un megafono per amplificare è richiesto il battito mirato.
6. Raccogliere un numero sufficiente di prove per verificare la ripetibilità dell'esperimento. Sulla base dell'esperienza, gli autori raccomandano di registrare almeno 3, o, preferibilmente 4, TRIALS.

Analisi 6. Dati

1. Pre-processo i dati grezzi degli apparecchi coinvolti come richiesto: applicare i filtri adeguati per rimuovere le influenze indesiderate come i contributi ad alta frequenza irrilevanti e il rumore di misura, e mantenere la finestra di tempo in questione secondo il protocollo del produttore.
   Nota: Le caratteristiche filtranti devono essere scelti in base all'applicazione. Nel presente studio, la MATLAB Signal Processing Toolbox ⁷ viene applicato ad eseguire una filtrazione passabasso con frequenza di taglio a 20 Hz per tutti i segnali coinvolti.
2. Per ogni partecipante: Calcolare la trasformata discreta di Fourier delle accelerazioni registrate del Com usando Processing MATLAB Signal Toolbox ⁷ e identificare la frequenza media di carico come una frequenza del picco dominante della armonica fondamentale nello spettro ottenuto.
3. Identificare il tempo tra due eventi nominalmente identici del ciclo di caricos utilizzando il metodo descritto in ^[3] o lo strumento lc_timing del toolbox PediVib MATLAB ⁸
   1. Caricare il vettore di dati (lc_timing> Carica).
   2. Specificare la frequenza di campionamento e stimare la frequenza media di carico. Specificare la finestra di tempo rilevante, se necessario. Salvare la tempistica individuata degli eventi nominalmente identici, cioè, cicli di carico (lc_timing> Salva).
4. Calcola la frequenza di carico medio come l'inverso del tempo medio tra i successivi cicli di carico (come identificato in 6.3).
5. Per gli esperimenti in laboratorio: Applicare la procedura descritta in 6.3 per entrambe le risultanti forze di reazione del suolo e le accelerazioni registrate al Patto di ogni individuo.
   Nota: questo passaggio è una prova per la procedura applicata per gli esperimenti in situ dove i GRF non può essere misurata direttamente. Il metodo descritto in ^[3] mostra come la frequenza di stimolazione variante momentopedonale può essere identificato caratterizzando la relazione tra le accelerazioni registrate vicino al Patto dei singoli e delle conseguenti GRF.
6. Per gli esperimenti in situ: Applicare la procedura descritta in 6.3 per le accelerazioni registrate al Patto di ogni individuo.

7. simulazione e analisi della risposta strutturale

Nota: I passi successivi sono eseguiti utilizzando MATLAB ^7. La risposta strutturale è calcolata utilizzando la casella degli strumenti PediVib, un toolbox MATLAB sviluppato dagli autori ⁸ (Figura 6): le forze indotte dall'uomo sono determinate attraverso l'applicazione dei modelli di carico generalizzate di definito da Li et al ⁹ (a piedi) e Bachmann. et al. ¹ (saltare, correre e carico atti vandalici), e il modello strutturale è formulata in modal coordinate ^10. Il manuale che accompagna include tutorial che illustrano chiaramente ilseguendo i passi.

1. Simulazione della risposta strutturale
   1. Definire i parametri modali della struttura di prova: le frequenze naturali, rapporti di smorzamento modali, spostamenti modali massa normalizzata, coordinate dei corrispondenti nodi (PediVib> parametri strutturali> Nuovo). Controllare visivamente le informazioni in ingresso modali (PediVib> parametri strutturali> Visualizza).
   2. Definire le caratteristiche del pedone ed i corrispondenti carichi indotti: tipo di carico, il peso, il percorso a piedi / posizione, frequenza di stimolazione media, inizio di ogni ciclo di carico (PediVib> pedonale singolo> Nuovo). Eseguire e salvare la risposta strutturale simulato per i partecipanti. Controllare visivamente i risultati (PediVib> pedonale singolo> View).
2. Calcolare la risposta strutturale totale attraverso sovrapposizione delle risposte individuali, cioè, somma dei vettori corrispondenti, e confronta il risultato con la risposta strutturale misurata,ad esempio, con la creazione di una figura che mostra la risposta strutturale misurata e simulata.

Representative Results

Innanzitutto, è mostrato come le accelerazioni registrate vicino alla COM del individui possono essere utilizzati per caratterizzare i conseguenti GRF. I risultati sono discussi qui per un individuo piedi ^3. Completamente osservazioni analoghe sono fatti quando le attività umane ritmiche, vale a dire, il salto e bobbing, sono considerati. Figura 7A e 7B mostrano che lo spettro di ampiezza delle forze continue piedi verticali ed i corrispondenti livelli di accelerazione registrati nei pressi del COM del pedone sono qualitativamente molto simili , cioè, di forma e frequenza. Il tasso medio di stimolazione dell'attività può essere identificato come la frequenza del primo picco dominante in questi spettri. Analisi dei GRF e accelerazioni del CoM registrate risulta che lo stesso tasso medio di stimolazione è in questo modo identificati fino a ± 0,1%. fr Successivamente, la tempistica degli eventi nominalmente identici è identificatoom i GRF e le accelerazioni nei pressi del COM, rispettivamente. Questa procedura è illustrata in figura 8 dove i GRF e le accelerazioni del CoM sono normalizzati al peso della persona e della gravità della Terra (g = 9,81 m / sec²), rispettivamente. Analisi delle diverse prove mostra che in questo modo, il periodo di ogni ciclo e, pertanto, la frequenza di stimolazione tempo-variante della attività, può essere identificato dalle accelerazioni del COM della persona con un intervallo di confidenza 95% che è inferiore 3% rispetto a quella identificata dai GRF registrati (vedi Tabella 1) ^3. Contabili Inoltre per l'ora di inizio del ciclo di caricamento iniziale, permette di calcolare l'insorgenza di tutti i cicli di carico.

Successivamente, questa informazione viene applicato per simulare i GRF Utilizzo degli PediVib ^8. Figura 9 visualizza piccole differenze quantitative e qualitative tra il misurato e simulatole forze del piede di un singolo passo verticali. Queste piccole differenze sono il risultato dell'applicazione di un modello di carico a passo singolo generalizzato come definito in letteratura ⁹ e potrebbe essere minimizzata applicando la forza piede mediato verticale a passo singolo della persona considerata per il corrispondente velocità di deambulazione. Tuttavia, misure di forza dirette non sono generalmente disponibili per le persone coinvolte negli esperimenti in situ. Inoltre, in confronto a piccole variazioni della frequenza di stimolazione, la sensibilità della risposta strutturale indotta a piccole variazioni ampiezza della forza o tempo di contatto può essere considerato realizzino e 'trascurabile ^3,11. La Figura 9 mostra anche che la temporizzazione dei passi, e quindi , il tempo-variante frequenza di stimolazione, viene identificato con precisione dal moto registrata del pedone. la figura 10 presenta lo spettro di ampiezza delle GRF simulati e misurati. In contrasto alle forze perfettamente periodiche che sono esclusivamente composed delle armoniche della frequenza passo, le piccole variazioni di frequenza di stimolazione risultano in una distribuzione di forze attorno armoniche dominanti ^12,13. Prendendo in considerazione la frequenza di stimolazione variabile identificata, queste forze banda stretta sono presenti nelle forze simulate (Figura 10) anche. Due quantità scalari sono successivamente utilizzati per rappresentare la somiglianza tra lo spettro di ampiezza della misurata e le forze simulate : (1) il grado di correlazione lineare o [-], Che varia tra 0 e 1 e per il quale 1 riflette una correlazione perfetta, e (2) normalizzata 2-norma [%]:

Gli spettri di ampiezza vengono confrontati nel frgamma equency rilevante per strutture civili a bassa frequenza (0-10 Hz). La figura 10 mostra che un elevato coefficiente di correlazione di oltre 0,96 si trova. Assumendo il comportamento piedi sia perfettamente periodica, si traduce in una correlazione lineare inferiore a 0,5. Il normalizzato 2-norma è di circa il 20%, dove questo rimanendo discrepanza è principalmente il risultato dell'applicazione di un modello di carico a passo singolo generalizzata. Per riferimento si osserva che quando i GRF sono simulati con il carico camminare a passo singolo media identificato, la correlazione aumenta fino a 0,99 e il corrispondente 2-norma rispetto alle forze reali registrati diminuisce a meno dell'8 per cento. In questo modo, l'analisi delle diverse prove mostrano che simulazioni basate su modelli di carico generalizzati e la frequenza di stimolazione tempo-variante identificata, permettono una buona approssimazione delle GRF reali imperfette indotte dal movimento umano.

ion Oltre alla caratterizzazione dei singoli indotta carichi, la sincronizzazione degli inseguitori movimento wireless permette di analizzare la frequenza di sincronizzazione tra i partecipanti. Il tasso di sincronizzazione [-] è definito come:

dove T _s [sec] è il periodo di attività e Dt _s [sec] è lo sfasamento temporale tra i cicli di diversi partecipanti. Questo tasso di sincronizzazione è rilevante solo quando cicli di carico analoghi sono coinvolti. Il tempo si sposta Dt _s sono quindi considerati solo per i cicli che si verificano all'interno della finestra di tempo [t - ½T _s <t <t + ½T _s]. Come risultato, il tasso di sincronizzazione può variare tra zero e l'unità,per cui quest'ultimo raffigura perfetta sincronizzazione. Questa procedura è illustrata per gli esperimenti che coinvolgono sei pedoni per cui è imposto stessa frequenza gradino utilizzando un metronomo (vedere Figura 5B). Figura 11A rappresenta l'insorgenza identificato di ciascun ciclo di carico di ogni partecipante da una singola linea verticale. linee coincidenti, come osservato durante il primo 40 sec, indicano un alto tasso di sincronizzazione. Righe ingrossate, come osservata tra 50 e 60 secondi del processo in esame, indicano un tasso basso o perdita di sincronizzazione tra i partecipanti. Osservazioni analoghe possono essere fatte dalla figura 11B presentare il corrispondente tasso di sincronizzazione e figure 11C e 11D in cui viene applicata la frequenza di stimolazione tempo-variante identificata per simulare i carichi verticali indotti.

Infine, il protocollo è applicato per eseguire un'analisi dettagliatadelle vibrazioni indotte dalle attività umane sulla passerella Eeklo (vedi Figura 5). La figura 12 presenta le caratteristiche modali dei primi sei modalità della struttura. Gli esperimenti riguardano persone che camminano ^3, saltando e ondeggiando con una frequenza di stimolazione imposta da un metronomo e mirata alla frequenza naturale fondamentale o secondo. La risposta della struttura è registrato utilizzando cinque sensori triassiali (vedi figura 3 e 5B). Successivamente, la risposta strutturale misurata viene confrontata con le simulazioni numeriche che rappresentano il modello numerico calibrato della struttura, i coefficienti di smorzamento modale sperimentalmente identificate e il comportamento pedonale nel campo caratterizzato.

In primo luogo, i risultati sono discussi per gli esperimenti che coinvolgono i pedoni sei la cui frequenza passo viene scelto per abbinare il primo (f _s = f ₁ (f _s = f _2/2 = 1.49 Hz) della struttura. I pedoni sono disposti asimmetricamente (tutti allineati uno ad uno) o simmetricamente (due a due) rispetto all'asse longitudinale della struttura di massimizzare l'eccitazione del primo e del secondo modalità rispettivamente (vedere Figura 12). Per illustrare l'impatto del reale comportamento piedi imperfetta dei partecipanti, la risposta strutturale viene prima prevede assumendo forze periodiche perfettamente piedi. In secondo luogo, intra e inter-persona variabilità sono presi in considerazione, considerando la frequenza di stimolazione tempo-variante identificata e, di conseguenza, anche il vero la sincronizzazione tra i pedoni.

Figura 13A presenta dell'accelerazione verticale misurata e simulata in mezzeria per le persone che camminano due a due, con una frequenza di stimolazione mirata a f _2/2. thè figura illustra che quando il comportamento piedi si presume essere perfettamente periodica, la risposta strutturale è sovrastimato di più di un fattore di quattro. Contabilità per il vero comportamento piedi imperfetta migliora l'accordo con la risposta misurata in modo significativo, anche se i livelli di vibrazione previsti sono tre volte più grande.

Figura 13B presenta l'accelerazione misurata e simulata in mezzeria per le persone che camminano su un lato del ponte, con una frequenza di stimolazione mirata a f _s = f _1. In questo caso, la risposta laterale registrato e simulato in mezzeria è presentato, cioè la componente dominante del primo modo. La figura 13B mostra che quando il modello forza motrice viene applicata e perfettamente comportamento periodico piedi si assume il valore di picco dell'accelerazione risposta è sovrastimato di un fattore due. Una diminuzione del meaaccelerazione assicurata si osserva dopo circa 40 sec a causa di una sincronizzazione ridotta dei pedoni. Una tendenza simile si riflette anche nella risposta simulata nella contabilizzazione per le frequenze di stimolazione variabili nel tempo identificati. Il secondo porta ad una migliore accordo qualitativo con la risposta misurata che è, tuttavia, ancora leggermente sovrastimato.

Le figure 14 e 15 presentano un simile confronto della risposta strutturale misurata e simulata coinvolgendo rispettivamente salto e bobbing,. Ancora una volta, si osserva che la risposta strutturale è fortemente sovrastimato quando i carichi umani indotta vengono considerati perfettamente periodica. Contabilità per la frequenza di stimolazione tempo-variante identificata porta ad un accordo molto meglio di qualità con la risposta misurata.

Il restante discrepanza tra il structu misurato e simulatorisposta ral può essere causa di errori nel modello riguardanti (a) il comportamento strutturale e (b) il carico pedone-indotta. Coinvolgere il modello strutturale, l'incertezza principale riguarda i rapporti di smorzamento modali. Tuttavia, la covarianza dei parametri modali come ottenuto dalla SSI-cov ¹⁴ erano bassi e, inoltre, il decadimento libera analisi mostrano che i coefficienti di smorzamento modale difficilmente dipendono dalle ampiezze di vibrazione ^3. Per quanto riguarda l'eccitazione pedone, la frequenza di stimolazione tempo-variante identificata è un'approssimazione del reale comportamento piedi imperfetta cui possono verificarsi piccole differenze dovute all'applicazione del modello forza generalizzata. La differenza di ampiezza tra il predetto e la risposta misurata nelle figure 13-15 è sorprendente e non può semplicemente derivare da queste residue incertezze. Esso può tuttavia essere spiegato da una maggiore smorzamento, cioè, a causa delle variazioni delle proprietà dinamiche del sy umano-struttura accoppiatostelo rispetto a quelli della struttura vuota. Tuttavia, la contabilità per le frequenze di stimolazione variabili nel tempo coinvolti permette di quantificare la discrepanza restando che è dovuto a questi effetti ^10,15-17 interazione uomo-struttura (HSI). In questo modo, la metodologia qui presentata fornisce l'input essenziale per la verifica dei carichi antropiche e quantificare HSI effetti.

Figura 1. (A) La Xsens - Kit MTW Sviluppo composto da più unità inerziali wireless (MTW di) ^2, (B) piattaforma progettata per definire il quadro di riferimento di orientamento, e (C) il click-in cinghie corpo igienici ² appositamente progettato. clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 2. La forza piatto ⁴ applicata per registrare i GRF durante il salto / bobbing. Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 3. sensori wireless triassiale Geosig ⁵ applicate per registrare le accelerazioni strutturali. Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 4. < strong> Configurazione per gli esperimenti di laboratorio che coinvolgono gli esperimenti ritmici umani. Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 5. (A) La passerella Eeklo e (B) sincronizzato piedi di sei partecipanti (questa cifra è stato modificato da ^[3]). Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 6. Il PediVib Toolbox ⁸ applicato per simulare le vibrazioni indotte dall'uomo.= "Https://www.jove.com/files/ftp_upload/53668/53668fig6large.jpg" target = "_ blank"> Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 7. Lo spettro lineare di (A) i GRF verticali (somma di piede sinistro e destro) e (B) i corrispondenti livelli di accelerazione in prossimità del COM (questa cifra è stato modificato da ^[3]). Clicca qui per visualizzare un grande versione di questa figura.

Figura 8. I normalizzati (AC) step verticale singolo (tratteggiata) e GRFS continue (solidi) (BD) le accelerazioni normalizzati vicino il CoMe (AB) la tempistica individuata degli eventi nominali identici (linea verticale) dalle GRF (solido) e le accelerazioni nei pressi del COM (tratteggiata) (questo dato è stato modificato da ^[3]). Si prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 9. Il normalizzata misurata (solido) e corrispondenti simulati (tratteggiate) GRF verticali durante la deambulazione (questa cifra è stato modificato da ^[3]). Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 10. [3]). Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 11. Il comportamento cammina identificato di sei pedoni: (A) ogni passo di ogni persona indicata da una singola linea verticale (B) la velocità di sincronizzazione, e (CD) corrispondente simulato forze verticali indotte da sinistra (grigio) e destra (nero ) del piede (questo dato è stato modificato da ^[3]). clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

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Figura 12. Il sperimentalmente identificato parametri modali dei primi sei modalità della passerella Eeklo: frequenza naturale (f _j), modal smorzamento (ξ _j) e la forma modalità: la modalità (A) 1 (F ₁ = 1.71 Hz, ξ ₁ = 2,3%); (B) Modalità 2 (f ₂ = 2.99 Hz, ξ ₂ = 0,2%); (C) Modalità 3 (f ₃ = 3.25 Hz, ξ ₃ = 1,5%); (D) Modalità 4 (f ₄ = 3.46 Hz, ξ ₄ = 3,0%); (E) Modalità 5 (f ₅ = 5,77 Hz, ξ ₅ = 0,2%); e la modalità (F) 6 (f ₆ = 5,82 Hz, ξ ₆ = 0,2%). Si prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.

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Figura 13. Le accelerazioni in mezzeria per le persone che camminano (A) a due a due ad una frequenza di stimolazione rivolto a f _s = f _2/2 e (B) in fila ad una frequenza di stimolazione f _s = f _1: misurata (nero) e predetto risposta senza (grigio) e con (blu) in situ identificato frequenza di stimolazione (questa cifra è stato modificato da ^[3]). clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 14. Le accelerazioni in mezzeria per persone saltano una frequenza di stimolazione mirata in (A) f _s = f _2/2 e ( s = f _1:. misurata (nero) e prevista risposta senza (grigio) e con (blu) la frequenza di stimolazione in situ identificato Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

Figura 15. Le accelerazioni in mezzeria per persone ormeggiate ad una frequenza di stimolazione mirata in (A) f _s = f _2/2 e (B) f _s = f _1: misurata (nero) e senza risposta prevista (grigio) e con ( blu) in situ identificato frequenza di stimolazione. clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.

velocità Walking	frequenza di passo	# passi	CoM
[Km / h]	[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

Tabella 1. Per ogni prova: la diffenoleggiare velocità di piedi, la frequenza media passo, il numero di passi registrati e l'intervallo di confidenza al 95% di insorgenza identificato di ogni passo sulla base del movimento registrato nei pressi del COM (questa tabella è stato modificato da ^[3]).

Discussion

Il movimento umano e GRF risultanti sono generalmente identificati mediante l'applicazione di piattaforme di forza, tapis roulant e tecnologia ottica motion capture come Vicon ¹⁸ e ¹⁹ CODA strumentati. L'applicazione di queste tecniche è, tuttavia, limitato al ambiente di laboratorio. In risposta a questo inconveniente, il potenziale di tecniche innovative che permettono la misurazione del comportamento persona 'naturale' nel corso di molti cicli ripetuti e senza interruzioni è attualmente indagato ^20. Tecniche alternative includono l'uso di sistemi di sottopiede di pressione sensibile ²¹ o scarpe strumentati ^22. Questi sistemi consentono la misura diretta delle forze di contatto sulle strutture ma generalmente forniscono solo la componente verticale e non catturano il comportamento corpo globale, per esempio, il movimento del tronco ^20. Un'altra tecnica ambulatoriale si avvale di sensori magnetici-inerziali combinato, vale a dire, accelerometria ^20,23 (ad esempio, dei tessuti molli manufatti ^24, connettività, ecc), che offre un grande potenziale per la caratterizzazione indiretta di carico indotti dall'uomo, così come per l'analisi di individuo, gruppo e il comportamento folla ^23,24. Nel presente studio, una tecnica di monitoraggio del movimento inerziale 3D sviluppato per l'industria movimento scienza e spettacolo viene esaminato e una metodologia è sviluppato per la caratterizzazione in-campo della movimento umano e le GRF risultanti.

Un primo passo essenziale nel metodo qui presentato è costituito da uno studio sperimentale completa in condizioni di laboratorio in cui il movimento umano e le GRF sono registrati simultaneamente. Questo set di dati dovrebbe comprendere una serie rilevante di stimolazione prezzi e gli individui per ciascuna delle attività umane a fuoco. Successivamente, questo insieme di dati può essere applicata per identificare la relazione tra il Registemovimento rosso dei partecipanti e le conseguenti GRF. Successivamente, una procedura può essere sviluppato per l'identificazione della temporizzazione degli eventi nominalmente identici in ogni ciclo di caricamento sia dal movimento registrato e le corrispondenti GRF. In questo modo, questi insiemi di dati servono non solo come convalida per il procedimento volto a caratterizzare i carichi umani indotta, ma permette anche di quantificare corrispondente accuratezza.

In secondo luogo, la sincronizzazione tra i sistemi di misura in questione è di grande importanza. Quest'ultimo è preferibilmente realizzato mediante l'uso di un unico sistema di acquisizione di dati o un canale di innesco comune ^2. Un protocollo ben progettato e costantemente eseguito (come discusso in precedenza) può servire come un'alternativa utile, specialmente per applicazioni in situ.

La procedura come discusso nel presente lavoro funziona perfettamente fino a 10 o 12 partecipanti. Tuttavia, poiché il numero di partecipanti ulteriormente Increases e, quindi, come il numero di fili unità di rilevamento di movimento aumenta, il sistema di acquisizione dati corrispondente richiede la frequenza di campionamento di ridurre significativamente. Sebbene ingombrante, il sistema di misura può essere esteso da più stazioni di acquisizione dati Xsens per i quali, a loro volta, i dati vengono sincronizzati tramite l'applicazione di un canale innesco comune. Quando l'obiettivo è quello di monitorare il comportamento dei gruppi più grandi e le folle, l'applicazione di tecniche alternative come l'elaborazione / immagine video potrebbe essere esplorata.

Nelle osservazioni in situ sono l'unica fonte di informazione per ottenere informazioni dettagliate e precise sui dati rappresentativi caricamento operativi. Ulteriori ricerche comprenderà pertanto le misurazioni in scala su passerelle reali che coinvolgono grandi gruppi e folle. L'attuale tecnica può essere applicata per identificare il comportamento camminata naturale dei partecipanti e, quindi, fornire un contributo essenziale per lo sviluppo di idonei modelli per la correlazione tra i pedoni in condizioni di traffico reali. Inoltre, il comportamento piedi identificato, in combinazione con modelli di carico attualmente disponibili, può essere applicato per simulare la risposta strutturale indotta. Il confronto con i corrispondenti vibrazioni strutturali misurati permette di verificare e calibrare i modelli di carico applicato, ad esempio, stimando pertinenti fenomeni di interazione uomo-struttura come smorzamento aggiunto.

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).