特徴付けインフィールド歩行者の行動に基づいて、人間によって誘発される振動のシミュレーション

この手順の全体的な目標は、歩行者の追跡運動を使用して、人為的な負荷を特徴付け、その後、誘発された構造振動を検証することです。この方法は、個々の歩行行動の特性評価、群衆内の歩行者間の相関関係の特定、人間と構造の相互作用現象の定量化など、人間が引き起こす振動の分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、その場で適用できるため、実際の交通状況を分析できることです。

現場での観測は、代表的な荷重データに関する詳細で正確な情報を取得する唯一の方法です。したがって、歩行者の加振に使用される荷重モデルのさらなる開発と検証に不可欠です。この手順を実演するのは、私たちの研究グループの博士課程の学生であるKlaus Lievens氏、Xinxin Wei氏、Krumka Kasapova氏、およびアカデミックアシスタントのBram Gezels氏です。

ワイヤレスモーショントラッカーを使用して、歩行者の動きを登録します。センサーを構成するには、MTマネージャーソフトウェアを使用してワイヤレス接続を確立します。必要なサンプルレートを指定します。これは、人間の動きをキャプチャするために少なくとも 60 ヘルツである必要があります。

次に、モーショントラッカーが接続されるまでモーショントラッカーでゆっくりと動かし、測定モードをアクティブにして続行します。次に、すべてのアクティブなモーショントラッカーの慣性データを表示します。次に、モーショントラッカーを各参加者の重心にできるだけ近づけて取り付けます。

モーショントラッカーを参加者にしっかりと固定して、ぴったりと固定します。これで、必要に応じてデータを記録できるようになりました。実験室で測定を行う場合、人間の被験者の動きをフォースプレートで測定した地面反力と同時に追跡できます。

まず、付属のソフトウェアを使用して、フォースプレートと取得設定を構成します。ゲインとサンプルレートは、必要な精度と関連する負荷タイプに応じて選択します。人為的な負荷の場合は、最大力のゲインを 4, 879 ニュートンに設定し、サンプル レートを 200 ヘルツに設定します。

測定の開始と終了は、常に空のフォースプレートで行ってください。風袋引き機能または自動オフセット補正を使用して、プレートが空のときに力をリセットします。風袋引き後、必要に応じてデータを記録することができます。

現場での測定では、歩道橋の中間スパンなど、関連する場所で構造振動を測定できます。これを行うには、変位、速度、または加速度のセンシングレコーダーを使用します。製造元の指示に従ってレコーダーを構成します。

レコーダーを目的の場所に配置した後、グローバル参照フレームと一致するようにレコーダーを水平にします。ラボでは、モーショントラッカーとフォースプレートを設定した後、データ記録を開始します。次に、参加者にフォースプレートに足を踏み入れ、少なくとも30秒間静止するように依頼します。

したがって、参加者の体重を量ります。次に、メトロノームを開始して、基本的な強制周波数を指定します。次に、参加者にメトロノーム信号のペースで移動してもらいます(歩く、ジャンプする、体を揺

このアクティビティを十分なサイクル数、60サイクルで記録することをお勧めします。サイクルが完了したら、参加者にプレートから降りるように依頼します。関心のある土木構造物の現場で実施する実験では、モーショントラッカーと、構造振動を記録するセンサーのネットワークを設定します。

屋外では、メガホンを使用してメトロノーム信号を増幅できます。現場では、実験の再現性を確認するために、テストを少なくとも3回、できれば4回繰り返します。複数の集録システムを使用し、トリガや共通チャンネルが利用できない場合は、各システムが登録できる単一のイベント(強い衝撃など)を使用してデバイスを同期します。

各テストの最初と最後に同期イベントを追加します。これらのイベントに基づいて、異なるシステムのデータをオフラインで同期できます。複数のタイプのセンサで動的計測を実行する場合、データの同期が不可欠です。

したがって、単一のデータ収集システムを使用するか、システムが共通の信号を記録するように試みます。まず、負荷サイクルの名目上同一のイベント間の時間を特定します。参照ラボの実験では、歩行者運動データとフォースプレートデータの両方に対してこの手順を実行します。

データをロードした後、サンプリングレートを指定し、平均ロード周波数を推定します。また、必要に応じて、関連する時間枠を指定します。この手順で最も重要なステップは、追跡された歩行者の動きから各負荷サイクルの開始を特定することにあります。

このタイミング情報により、歩行者の時間変動ペーシングレートを計算できます。ラボでの実験の分析では、最初と最後の5サイクルを分析から除外し、残りの50サイクルで作業します。データを保存する前に、タイミング情報を目視で確認してください。

次に、平均基本負荷周波数を、後続の負荷サイクル間の平均時間の逆数として計算します。複数の歩行者が関与している場合、特定されたタイミング情報を適用して、それらの相関を分析できます。現場での実験の解析では、次のステップとして、特定されたタイミング情報を使用して、誘導された構造応答をシミュレートします。

まず、テスト構造のモーダルパラメータを定義します。これには、固有振動数、モーダル減衰比、および質量正規化モーダル変位が含まれます。モーダル入力情報を目視で確認してから進めてください。

次に、歩行者の特性とその誘導荷重を定義します。これらには、負荷の種類、重量、歩行経路または場所、平均ペーシング速度、および負荷サイクルのタイミングが含まれます。出力位置などのソリューション パラメーターと時間パラメーターを指定します。

次に、関係する参加者のためにシミュレートされた構造応答を実行し、保存します。前回と同様に、結果を目視で確認してから進めてください。第 3 に、対応するベクトルを合計して、個々の応答の重ね合わせを通じて、全構造応答を計算します。

次に、結果を測定した構造応答とデータをグラフで表して比較します。ラボでテストされた1人の歩行者から、各負荷サイクルの開始が特定されました。このデータは、青色で示されている歩行力をシミュレートし、測定された力(黒で示されている)と比較するために使用されます。

実際の歩行力の良好な近似値が得られました。同様に、歩道橋上の6人の歩行者の歩行行動を分析しました。ここでも、各負荷サイクルの開始は、追跡された歩行者の動きから特定されました。

次に、この負荷サイクル情報を使用して、歩行者によって誘発される力をシミュレートしました。約16秒後、歩行者は歩調を合わせて歩いていましたが、50秒後には、同期の大幅な損失が観察されました。歩行者間で負荷サイクルのタイミングを比較すると、約50秒後には同期率が60%に減少することがわかりました。

次に、構造応答をシミュレートしました。歩行者のペーシングレートが一定で、灰色で示されているメトロノーム信号と同一であると仮定すると、結果は黒で示されている測定値を大幅に過大評価しました。シミュレーションで特定された時間変動ペーシングレート(青色で表示)を考慮すると、測定された応答に明らかに近づいていました。

この手順は、歩行者の自然な歩行行動を分析するために適用できます。このようにして、歩行者間の相関関係に適したモデルを開発するために不可欠なインプットが提供されます。さらに、測定された構造応答とシミュレートされた構造応答を比較することで、歩行者の加振に使用される荷重モデルを検証し、較正することができます。

これにより、付加減衰などの人体と構造の相互作用現象の影響も調べることができます。