April 13th, 2016
Ein Protokoll ist für die Charakterisierung der in-field Fußgängerverhalten und die Simulation des resultierenden Strukturantwort dargestellt. Feldtests zeigen , dass die identifizierten in situ Stimulationsfrequenz und Synchronisationsrate unter den Teilnehmern bilden einen wesentlichen Input für die Simulation und Verifikation der vom Menschen verursachten Belastungen.
Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, die verfolgte Bewegung von Fußgängern zu nutzen, um vom Menschen verursachte Lasten zu charakterisieren und anschließend die induzierten strukturellen Schwingungen zu verifizieren. Diese Methode kann helfen, Schlüsselfragen im Bereich der vom Menschen verursachten Schwingungen zu beantworten, wie z.B. die Charakterisierung des individuellen Gehverhaltens, die Identifizierung der Korrelation zwischen Fußgängern in einer Menschenmenge sowie die Quantifizierung von Mensch-Struktur-Interaktionsphänomenen. Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass sie vor Ort angewendet werden kann und es uns somit ermöglicht, reale Verkehrsbedingungen zu analysieren.
Beobachtungen vor Ort sind die einzige Möglichkeit, detaillierte und genaue Informationen über repräsentative Belastungsdaten zu erhalten. Daher sind sie essentiell für die Weiterentwicklung und Validierung der für die Fußgängeranregung verwendeten Lastmodelle. Das Verfahren wird von Klaus Lievens, Xinxin Wei und Krumka Kasapova, drei Doktoranden unserer Forschungsgruppe, und Bram Gezels, einem wissenschaftlichen Mitarbeiter, demonstriert.
Verwenden Sie drahtlose Bewegungstracker, um die Bewegung von Fußgängern zu registrieren. Um die Sensoren zu konfigurieren, verwenden Sie die MT-Manager-Software, um die drahtlose Verbindung herzustellen. Geben Sie die gewünschte Abtastrate an, die mindestens 60 Hertz betragen sollte, um menschliche Bewegungen zu erfassen.
Führen Sie dann langsame Bewegungen mit den Motion-Trackern aus, bis sie verbunden sind, und fahren Sie dann fort, indem Sie den Messmodus aktivieren. Zeigen Sie als Nächstes die Trägheitsdaten aller aktiven Bewegungstracker an. Befestigen Sie nun einen Motion-Tracker so nah wie möglich am Schwerpunkt jedes Teilnehmers.
Befestigen Sie den Motion-Tracker robust am Teilnehmer, so dass er fest und sicher sitzt. Nun können die Daten bei Bedarf erfasst werden. Bei Messungen im Labor kann die Bewegung des Menschen gleichzeitig mit den mit einer Kraftmessplatte gemessenen Bodenreaktionskräften verfolgt werden.
Verwenden Sie zunächst die mitgelieferte Software, um die Kraftmessplatten- und Erfassungseinstellungen zu konfigurieren. Wählen Sie eine Verstärkung und Abtastrate entsprechend der gewünschten Genauigkeit und der jeweiligen Belastungsart. Stellen Sie für vom Menschen verursachte Lasten die Verstärkung auf eine maximale Kraft von 4.879 Newton und die Abtastrate auf 200 Hertz ein.
Starten und beenden Sie eine Messung immer mit einer leeren Kraftmessplatte. Verwenden Sie die Tara-Funktion oder die automatische Offset-Korrektur, um die Kraft zurückzusetzen, wenn die Platte leer ist. Einmal tariert, können die Daten bei Bedarf aufgezeichnet werden.
Für Messungen, die vor Ort durchgeführt werden, können strukturelle Schwingungen an relevanten Stellen gemessen werden, z. B. in der Mitte einer Fußgängerbrücke. Verwenden Sie dazu Weg-, Geschwindigkeits- oder Beschleunigungssensorrekorder. Konfigurieren Sie die Rekorder gemäß den Anweisungen des Herstellers.
Nachdem Sie die Rekorder an den gewünschten Stellen platziert haben, richten Sie sie in Übereinstimmung mit einem globalen Bezugsrahmen aus. Starten Sie im Labor nach dem Einrichten der Motion-Tracker und der Kraftmessplatte die Datenaufzeichnung. Bitten Sie dann den Teilnehmer, auf die Kraftmessplatte zu steigen und mindestens 30 Sekunden lang still zu stehen.
Wiegen Sie also den Teilnehmer. Starten Sie als Nächstes ein Metronom, um die Grundfrequenz des Antriebs zu bestimmen. Bitten Sie dann den Teilnehmer, sich im Tempo des Metronomsignals zu bewegen, z. B. durch Gehen, Springen oder Wippen.
Zeichnen Sie diese Aktivität für eine ausreichende Anzahl von Zyklen auf, empfohlen werden 60 Zyklen. Wenn die Zyklen abgeschlossen sind, bitten Sie den Teilnehmer, von der Platte zu steigen. Für Experimente, die vor Ort an einem zivilen Bauwerk von Interesse durchgeführt werden, sollten die Bewegungstracker und ein Netzwerk von Sensoren eingerichtet werden, die die strukturellen Schwingungen registrieren.
Im Freien kann ein Megaphon verwendet werden, um das Metronomsignal zu verstärken. Wiederholen Sie den Test vor Ort mindestens dreimal, besser viermal, um die Wiederholbarkeit des Versuchs zu überprüfen. In jeder Einstellung, in der mehrere Erfassungssysteme verwendet werden und kein Trigger oder gemeinsamer Kanal verfügbar ist, synchronisieren Sie die Geräte mit einem einzigen Ereignis, das jedes System registrieren kann, z. B. einen starken Aufprall.
Fügen Sie Synchronisierungsereignisse am Anfang und Ende jedes Tests hinzu. Basierend auf diesen Ereignissen können die Daten der verschiedenen Systeme offline synchronisiert werden. Bei der Durchführung dynamischer Messungen mit mehr als einem Sensortyp ist die Synchronisation der Daten unerlässlich.
Daher versuchen wir, entweder ein einzelnes Datenerfassungssystem zu verwenden oder die Systeme ein gemeinsames Signal aufzeichnen zu lassen. Beginnen Sie mit der Identifizierung der Zeit zwischen den nominell identischen Ereignissen der Lastzyklen. Führen Sie diesen Schritt für die Referenzlaborexperimente sowohl für die Fußgängerbewegungsdaten als auch für die Kraftmessplattendaten aus.
Geben Sie nach dem Laden der Daten die Abtastrate an, und schätzen Sie die durchschnittliche Ladehäufigkeit. Geben Sie bei Bedarf auch das entsprechende Zeitfenster an. Der kritischste Schritt in diesem Verfahren besteht in der Identifizierung des Beginns jedes Lastzyklus durch die verfolgte Fußgängerbewegung.
Es ist diese Zeitinformation, die es uns ermöglicht, die zeitvariante Schrittzahl des Fußgängers zu berechnen. Für die Analyse der Experimente im Labor schließen Sie die ersten und letzten fünf Zyklen aus der Analyse aus und arbeiten mit den restlichen 50. Achten Sie darauf, die Timing-Informationen visuell zu überprüfen, bevor Sie die Daten speichern.
Berechnen Sie nun die durchschnittliche grundlegende Ladefrequenz als Kehrwert der durchschnittlichen Zeit zwischen den nachfolgenden Ladezyklen. Wenn mehrere Fußgänger beteiligt sind, können die identifizierten Zeitinformationen angewendet werden, um ihre Korrelation zu analysieren. Für die Analyse der Experimente vor Ort besteht der nächste Schritt darin, die identifizierten Zeitinformationen zu verwenden, um die induzierte strukturelle Reaktion zu simulieren.
Definieren Sie zunächst die modalen Parameter der Teststruktur. Dazu gehören die Eigenfrequenzen, die modalen Dämpfungsverhältnisse und die massennormalisierten modalen Verschiebungen. Stellen Sie sicher, dass Sie die modalen Eingabeinformationen visuell überprüfen, bevor Sie fortfahren.
Zweitens, definieren Sie die Eigenschaften der Fußgänger und ihre induzierten Belastungen. Dazu gehören die Lastart, das Gewicht, der Laufweg oder der Standort, die durchschnittliche Schrittzahl und das Timing der Lastzyklen. Geben Sie die Lösungsparameter an, z. B. die Ausgabespeicherorte sowie die Zeitparameter.
Führen Sie dann die simulierte strukturelle Reaktion für die beteiligten Teilnehmer aus und speichern Sie sie. Überprüfen Sie wie zuvor die Ergebnisse visuell, bevor Sie fortfahren. Drittens, berechnen Sie die gesamte strukturelle Reaktion durch Überlagerung der einzelnen Antworten durch Summieren der entsprechenden Vektoren.
Vergleichen Sie dann das Ergebnis mit der gemessenen strukturellen Reaktion mit einer grafischen Darstellung der Daten. Anhand eines einzelnen Fußgängers, der im Labor getestet wurde, wurde der Beginn jedes Lastzyklus ermittelt. Diese Daten werden verwendet, um die blau dargestellten Gehkräfte zu simulieren und mit den gemessenen Kräften, die schwarz dargestellt sind, zu vergleichen.
Es wurde eine gute Annäherung an die realen Gehkräfte erhalten. In ähnlicher Weise wurde das Gehverhalten von sechs Fußgängern auf einer Fußgängerbrücke analysiert. Auch hier wurde der Beginn jedes Lastzyklus anhand der verfolgten Fußgängerbewegung identifiziert.
Diese Lastwechselinformationen wurden dann verwendet, um die durch Fußgänger induzierten Kräfte zu simulieren. Nach etwa 16 Sekunden gingen die Fußgänger im Gleichschritt, während nach 50 Sekunden ein deutlicher Verlust der Synchronisation beobachtet wurde. Durch den Vergleich des Timings der Lastzyklen unter den Fußgängern wurde festgestellt, dass die Synchronisationsrate nach etwa 50 Sekunden auf 60 % abnimmt.
Anschließend wurde die strukturelle Reaktion simuliert. Wenn man davon ausging, dass die Schrittfrequenz der Fußgänger konstant und identisch mit dem grau dargestellten Metronomsignal ist, überschätzte das Ergebnis die schwarz dargestellten Messungen deutlich. Wenn die Simulation die identifizierte zeitvariante Stimulationsrate berücksichtigte, die in Blau dargestellt ist, lag sie deutlich näher an der gemessenen Antwort.
Dieses Verfahren kann angewendet werden, um das natürliche Gehverhalten von Fußgängern zu analysieren. Auf diese Weise wird ein wesentlicher Input für die Entwicklung geeigneter Modelle für die Korrelation zwischen Fußgängern gegeben. Darüber hinaus ermöglicht uns der Vergleich zwischen der gemessenen und der simulierten strukturellen Reaktion, die für die Fußgängeranregung verwendeten Lastmodelle zu validieren und zu kalibrieren.
Auf diese Weise können auch die Auswirkungen von Mensch-Struktur-Interaktionsphänomenen, wie z.B. zusätzliche Dämpfung, untersucht werden.
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Dieser Artikel präsentiert ein Protokoll zur Charakterisierung des Fußgängerverhaltens vor Ort und zur Simulation der resultierenden strukturellen Reaktion. Die Studie unterstreicht die Bedeutung von Schrittgeschwindigkeit und Synchronisationsraten für das Verständnis menscheninduzierter Lasten auf Strukturen.
This methodology enables biopharma R&D teams to model human-induced mechanical stimuli on lightweight structures, supporting the design of vibration-sensitive manufacturing or testing environments. By characterizing real-world pedestrian dynamics, it informs predictive confidence in structural performance under operational loads, reducing risk in facility planning and equipment validation. The approach aligns with mechanistic de-risking strategies for early-stage infrastructure decisions in biologics or cell therapy production settings.
The method integrates into discovery workflows by providing real-time behavioral inputs for simulating structural responses, bridging early environmental assessment with lead identification and preclinical continuity.