Simulação de vibrações induzidas por humanos com base no comportamento do pedestre no campo Caracterizada

Summary

Um protocolo é apresentada para a caracterização do comportamento de pedestres no campo e a simulação da resposta estrutural resultante. Testes de campo demonstram que o in situ identificados frequência de estimulação e taxa de sincronização entre os participantes constituem um contributo essencial para a simulação e verificação das cargas induzidas pelo homem.

Abstract

Para esguio e estruturas leves, vibração de manutenção é uma questão de crescente preocupação, muitas vezes constituindo a exigência de projeto crítico. Com desenhos governado pelo desempenho dinâmico sob cargas induzidas pelo homem, existe uma forte demanda para a verificação e refinamento de modelos de carga atualmente disponíveis. A presente contribuição usa uma técnica de rastreamento de movimento inercial 3D para a caracterização do comportamento de pedestres em campo. A técnica é primeiramente testado em experimentos de laboratório com registro simultâneo das forças de reação do solo correspondentes. As experiências incluem a pé pessoas, bem como rítmicos actividades humanas, como salto e balançando. Mostra-se que o movimento registada permite a identificação da taxa variante estimulação tempo da actividade. Juntamente com o peso da pessoa e da aplicação de modelos de força generalizadas disponíveis na literatura, a frequência de estimulação identificada variante no tempo permite para characterize as cargas induzidas por humanos. Além disso, a sincronização de tempo entre os rastreadores de movimento sem fio permite identificar a taxa de sincronização entre os participantes. Posteriormente, a técnica é usada em uma passarela real, onde tanto o movimento das pessoas e as vibrações estruturais induzidas são registrados. É mostrado como o comportamento de pedestres em campo caracterizado pode ser aplicado para simular a resposta estrutural induzido. Demonstrou-se que o in situ identificados frequência de estimulação e taxa de sincronização constituem um contributo essencial para a simulação e verificação das cargas induzidas pelo homem. As principais aplicações potenciais da metodologia proposta é a estimativa de fenômenos de interação-estrutura humana e para o desenvolvimento de modelos adequados para a correlação entre os pedestres em condições de tráfego reais.

Introduction

Motivados pela procura económico da eficiência eo aumento da força de (novos) materiais, arquitetos e engenheiros estão empurrando os limites para construir cada vez mais, as estruturas mais altas e mais leves. Normalmente, luz e estruturas esbeltas têm uma ou mais frequências naturais que se encontram dentro do espectro dominante das atividades humanas comuns, como caminhar, correr ou saltar. Susceptível de ser objecto de (quase-) excitação de ressonância, eles são muitas vezes indevidamente sensível ao movimento humano, resultando em vibrações perturbadoras ou mesmo prejudiciais ^1. Para essas estruturas finas e leves, a manutenção de vibração é uma questão de crescente preocupação, muitas vezes constituindo a exigência de projeto crítico.

O movimento humano e as forças de reação do solo resultantes (GRF) são normalmente identificados experimentalmente em condições de laboratório. Atualmente, os designers são forçados a confiar - que estão a ser assumida "conservador" - o equivalente lmodelos oad, com upscaling de medidas de força-única pessoa. Com desenhos governado pelo desempenho dinâmico sob altas densidades multidão, existe uma forte demanda para a verificação e refinamento dos modelos de carga atualmente disponíveis.

O presente protocolo emprega uma técnica de rastreamento de movimento inercial 3D para a caracterização do movimento natural de pedestres. É mostrado como esta informação pode ser usada para definir a correlação entre os peões, bem como as correspondentes cargas induzidas. Num passo subsequente, o comportamento de pedestres caracterizado é usado para simular a resposta numericamente estrutural induzida. A comparação com a resposta estrutural registada permite quantificar o efeito de fenómenos de interacção humano-estrutura desaparecidas, por exemplo, o agregado de amortecimento, devido à presença dos peões. A metodologia é ilustrada para experimentos em larga escala em uma passarela real onde a resposta estrutural e o movimento do participantes são registrados simultaneamente.

Protocol

Todos os procedimentos foram aprovados pelo comitê de ética do hospital universitário da KU Leuven e cada sujeito deu um consentimento informado por escrito antes da participação.

1. Rastreamento de movimento 3D: Configuração e Aquisição de Dados

1. Garantir que os sensores individuais são totalmente carregada (Figura 1A). Esta etapa leva cerca de 1 hora, mas pode ser realizada nos dias antes das medições reais. Siga o protocolo de carregamento do fabricante.
2. Gerente de MT - A aquisição de dados ^2:
   1. Habilite a conexão sem fio com os sensores e especificar a taxa de amostragem desejada (Configuração Wireless> Ativar todos os mestres sem fio).
      Nota: Para permitir uma caracterização precisa do comportamento de pedestres, uma taxa de amostragem de, pelo menos, 60 Hz é aconselhável. A aceleração linear 3D indivíduo registro sensores, velocidade angular (terra) campo magnético e dados de pressão atmosférica.
   2. Ative o modo operacional e iniciar o modo de medição: fazer movimentos lentos com os sensores durante cerca de 1 min (Configuração Wireless> Inicie a medição em todos os mestres sem fio).
   3. Exibir dados inerciais e magnéticos de todos os sensores ativos (Exibir> Exibição> Inertial de Dados). Certifique-se de que, quando estacionário, a orientação do sensor não acaso.
      Nota: Uma orientação de mudança do sensor estacionário indicaria um ambiente magneticamente perturbado e, deste modo, informação de orientação impreciso.
3. Redefinição Orientação: Aplicar uma redefinição de objeto / heading (Object / heading Redefinir> Redefinir orientação) para definir o quadro de referência mundial dos experimentos (Figura 1B) ^2.
4. Colocar o sensor mais próximo possível do centro do corpo de massa (CM) localizado ao nível da quinta vértebra lombar (Figura 1C). Fixar um único sensor firmemente e de forma robusta para cada participante com scialmente concebido clique em tiras de corpo inteiro (Figura 1C).
5. Gravar dados, conforme necessário.
6. Carregar os registros de interesse (arquivo aberto), especifique as configurações de exportação (Ferramentas> Preferências> Exportadores) e exportar a aceleração (e matriz de orientação) de dados para análise posterior ² (File> Export).

2. Força Plate: instalação e configuração

Nota: A presente etapa discute a aplicação de uma plataforma de força para registrar os GRFs. No caso em que a / pessoa correndo a pé está envolvido, uma série de placas de força ou um tapete rolante instrumentado deve ser utilizado para registar a carga induzida por etapas subseqüentes ^3, o próprio protocolo é análogo.

1. Certifique-se de que a placa de força está firmemente fixo ao chão do laboratório (Figura 2).
2. Configurar as definições do dispositivo e aquisição ⁴ (NDI Abrir Captura> Dados> Configurações do dispositivo> SettiNGS). Selecione o "ganho" adequada e "taxa de amostragem". Configurar e verificar as definições de disparo externas, se necessário ^4.
   1. Escolha o ganho e taxa de amostragem de acordo com a precisão desejada eo tipo de carga envolvido. Para a presente aplicação, utilizar um ganho de 128 (Força Máxima N 4879) e uma taxa de amostragem de 200 Hz.
3. Comece e termine cada ensaio com uma placa de força vazio: Tara a plataforma de força quando vazio (NDI Abrir Captura> dados> Configurações do dispositivo> Configurações> Tare).
4. Para fins de verificação: Coloque um peso conhecido na parte superior da placa de força antes e depois de cada ensaio.
   Nota: No presente pedido, uma massa de 5 kg é utilizado, no entanto, a utilização de outra massa rígida bem-conhecidas (> 2 kg) pode igualmente servir este teste de verificação.
5. Gravar e salvar os dados FRS, conforme necessário. Exportar os GRFs para posterior análise ^4.

3. Medição da Accele estruturalrações

Nota: O presente objectivo etapas para recolher as vibrações estruturais em uma ou mais localizações relevantes sobre a estrutura. O presente pedido emprega GeoSIG GMS gravadores (Figura 3) para registrar as acelerações estruturais. Outros tipos de sensores com características adequadas para a aplicação envolvidos, podem ser igualmente aplicadas.

1. Certifique-se de que os sensores individuais estão completamente carregadas. Este passo pode levar várias horas, mas pode ser realizada nos dias antes das medições reais. Siga o protocolo de carregamento do fabricante.
2. Instalar os sensores nas localizações desejadas da estrutura primária: os sensores de nível e, se necessário, proporcionar adequada fixação à estrutura primária (por exemplo, por utilização de imãs).
   Nota: dada a elevada massa do indivíduo GMS gravadores (> 6 kg) e as oscilações de baixa frequência envolvidas (<6 Hz), sem fixação adicional era necessária neste caso.
3. para GeoAquisição DAS Dados ^5: Configurar e ativar a rede GMS sem fio e conexão com os sensores ^5. Verifique as configurações de tempo e configurações de sincronização (se necessário) (clique direito no sensor> Mais informações).
4. Posicione os sensores no local desejado e nivelar-los de acordo com o quadro de referência global.
5. Para a aquisição de dados geodas ^5: Exportar os dados gravados para posterior análise (clique direito no sensor> Controle de Instrumentos> Enviar um pedido> solicitação do usuário> GETEVT ^5).

4. Experimentos em um Laboratório de Ambientes Controlados

1. Configurar movimento / Configurar 3D rastreamento (como discutido na seção 1).
2. Configurar / placa de força de instalação (como discutido na seção 2).
3. Durante a operação: verificar visualmente o tempo real as medições de ambos os sensores inerciais sem fio e a plataforma de força para verificar o seu modo de funcionamento.
4. Pergunte ao participformiga para subir na plataforma de força e ficar parado por pelo menos 30 segundos: isso permite identificar o peso de cada indivíduo.
5. Configurar o sinal de metrônomo: selecionar o ritmo desejado, ou seja, a frequência forçando fundamental.
   Nota: O sinal metrônomo pode ser facilmente configurado usando aplicativos on-line ou smartphone livres.
6. Começar a gravar os dados tanto da placa de força e os sensores inerciais sem fio.
7. Peça ao participante para iniciar a atividade desejada: caminhar, saltar ou balançando a taxa (ritmo alvo), como indicado pelo sinal de metrônomo (veja a Figura 4).
8. Grave o número escolhido de ciclos de carga, por exemplo, os passos, saltos ou ciclos balançando. Peça ao participante para sair da plataforma de força.
   Nota: Para fins de validação, é aconselhável a considerar algum tempo de gravação adicional nessas condições descarregadas. Na literatura, não há um consenso claro sobre os ciclos de carga número mínimo exigido para characterize o ciclo-a-ciclo variabilidades ^6. Com base na experiência e no trabalho apresentado em ^[6], o estudo apresentado considera 60 ciclos consecutivos em que os primeiros e últimos cinco ciclos de carga são excluídos de uma análise mais aprofundada para excluir irregularidades no padrão de carga no início e no final do julgamento.

5. Experimentos In Situ

1. Configure / Setup a rede de sensores inerciais 3D que acompanham o movimento dos participantes (ver secção 2 e Figura 5).
2. Configurar / Configuração da rede GMS de acelerômetros sem fio que registram as acelerações estruturais (ver secção 4).
3. Durante a operação: (visualmente) verificar as medições em tempo real dos sensores inerciais sem fio para verificar o seu modo de funcionamento.
4. Definir um protocolo claro que permite sincronizar os sistemas de medição envolvidos, se necessário.
   Nota: Esta etapa é necessária quando o envolvidosistemas de aquisição de dados não permitem a sincronização direta, devido à falta de um gatilho ou canal comum. O último é o caso para os sistemas de medição sem fios aplicados nos experimentos in situ (5.1 e 5.2). Portanto, um protocolo claro foi adotado no local que permite sincronizar a conjuntos de dados offline. Na presente aplicação, os sistemas de medição envolvidos são sincronizados através do registo de um evento idênticos, ou seja, impacto, no início e no final de cada ensaio, registada por pelo menos um sensor de cada um dos sistemas de medição envolvidos. vetores de tempo corretamente alinhados são posteriormente obtido através do alinhamento off-line desses eventos.
5. Configurar o sinal metrônomo: in situ, à utilização de um megafone para amplificar o alvo é necessário batimento.
6. Recolher um número suficiente de ensaios para verificar a repetibilidade da experiência. Com base na experiência, os autores recomendam para gravar pelo menos 3, ou, de preferência 4, trIALS.

Análise 6. Os dados

1. Pré-processar os dados brutos dos equipamentos envolvidos conforme necessário: Aplicar os filtros adequados para remover influências indesejáveis, tais como contribuições de alta frequência irrelevantes e ruído de medição, e manter a janela de tempo relevante de acordo com o protocolo do fabricante.
   Nota: As características de filtragem deve ser escolhido de acordo com a aplicação. No presente estudo, o MATLAB Signal Processing Toolbox ⁷ é aplicada para realizar um passa-baixo de filtragem com uma frequência de corte de 20 Hz para todos os sinais envolvidos.
2. Para cada participante: Calcule a transformada de Fourier discreta das acelerações registadas do COM usando MATLAB Signal Processing Toolbox ⁷ e identificar a frequência de carga média, como a frequência do pico dominante da harmónica fundamental no espectro obtido.
3. Identificar o tempo entre quaisquer dois eventos nominalmente idênticas de o ciclo de cargas usando o método descrito em ^[3] ou o ferramenta lc_timing da caixa de ferramentas ⁸ PediVib MATLAB
   1. Carregar o vetor de dados (lc_timing> Load).
   2. Especificar a taxa de amostragem e estimar a frequência de carga média. Especificar a janela de tempo relevante, se necessário. Salve o momento identificados dos eventos nominalmente idênticas, ou seja, ciclos de carga (lc_timing> Salvar).
4. Calcular a frequência média de carga como o inverso da média de tempo entre os ciclos subsequentes de carga (tal como identificado no ponto 6.3).
5. Para os experimentos em laboratório: Aplicar o procedimento detalhado em 6.3 para ambas as forças de reação do solo resultantes e as acelerações registradas na CM de cada indivíduo.
   Nota: Esta etapa serve como validação para o procedimento que os aplicados aos experimentos in situ, onde os GRFs não podem ser medidos diretamente. O método descrito em ^[3] como mostra a taxa de variação do tempo de estimulaçãopedestres podem ser identificados por caracterizar a relação entre as acelerações registradas perto da CM do indivíduo e as consequentes GRFs.
6. Para os experimentos in situ: Aplicar o procedimento detalhado em 6.3 para as acelerações registradas na CM de cada indivíduo.

7. Simulação e Análise da resposta estrutural

Nota: Os passos subsequentes são realizados utilizando MATLAB ^7. A resposta estrutural é calculado usando a caixa de ferramentas PediVib, uma caixa de ferramentas MATLAB desenvolvido pelos autores ⁸ (Figura 6): as forças induzidas pelo homem são determinados através da aplicação dos modelos de carga generalizadas de definido por Li et al ⁹ (a pé) e Bachmann. et al. ¹ (saltar, correr e carregamento vandalismo), eo modelo estrutural é formulada em modais ^10. O manual que acompanha inclui tutoriais que ilustram claramente oseguindo os passos.

1. Simulação da resposta estrutural
   1. Definir os parâmetros modais da estrutura de teste: as frequências naturais, coeficientes de amortecimento modais, deslocamentos modais de massa normalizada, coordenadas dos nós correspondentes (PediVib> parâmetros estruturais> Novo). verificar visualmente a informação de entrada modal (PediVib> parâmetros estruturais> View).
   2. Definir as características do pedestre e os correspondentes cargas induzidas: tipo de carga, o peso, o caminho a pé / localização, frequência de estimulação média, o início de cada ciclo de carga (PediVib> pedestres único> New). Executar e salvar a resposta estrutural simulado para os participantes envolvidos. verificar visualmente os resultados (PediVib> Single pedestres> Ver).
2. Calcule a resposta estrutural total através da sobreposição das respostas individuais, ou seja, o somatório dos vetores correspondentes, e comparar o resultado com a resposta estrutural medida,por exemplo, através da criação de uma figura que exibe a resposta estrutural medido e simulado.

Representative Results

Em primeiro lugar, ele é mostrado como as acelerações registradas perto da CdM dos indivíduos pode ser usado para caracterizar as consequentes GRFs. Os resultados são discutidos aqui para uma curta indivíduo ^3. Observações comparáveis ​​totalmente são feitas quando as atividades humanas rítmicas, ou seja, pulando e balançando, são considerados. Figura 7A e 7B mostram que o espectro de amplitude das forças pés verticais contínuos e os correspondentes níveis de aceleração registados perto da COM do pedestre são qualitativamente muito semelhantes , isto é, em forma e frequência. A taxa média de estimulação da actividade pode ser identificada como a frequência do primeiro pico dominante nestes espectros. A análise dos GRFs registradas e acelerações da OCM mostra que a mesma frequência de estimulação médio é desta forma identificados até ± 0,1%. fr Posteriormente, o calendário de eventos nominalmente idênticas é identificadoom os GRFs e as acelerações perto do COM, respectivamente. Este procedimento está ilustrado na Figura 8, onde as GRF e as acelerações da OCM são normalizados para o peso da pessoa e a gravidade da Terra (g = 9,81 m / sec²), respectivamente. Análise dos diferentes ensaios mostram que, desta forma, o período de cada ciclo, e, portanto, a frequência de estimulação de variação de tempo da actividade, podem ser identificados a partir das acelerações da COM da pessoa com um intervalo de confiança de 95% que é menor do que 3% em comparação com o um como identificadas a partir dos GRFs registados (ver Tabela 1) ^3. Representando além disso, para o tempo de início do ciclo de carregamento inicial, permite calcular o início de todos os ciclos de carga.

Em seguida, esta informação é aplicada para simular os GRFs usando a caixa de ferramentas PediVib ^8. Figura 9 visualiza pequenas diferenças quantitativas e qualitativas entre a medida e simuladoforças do pé de um só passo verticais. Estas pequenas diferenças são o resultado da aplicação de um modelo de carga de um único passo generalizada, tal como definido na literatura ⁹ e pode ser minimizado através da aplicação da força do pé em média vertical, de um único passo da pessoa considerado para a velocidade de deslocamento correspondente. No entanto, medidas de força diretos geralmente não estão disponíveis para as pessoas envolvidas nos experimentos in situ. Além disso, em comparação a pequenas variações na taxa de estimulação, a sensibilidade da resposta estrutural induzida a pequenas variações na amplitude da força ou o tempo de contacto pode ser considerada neglegible ^3,11. A Figura 9 também mostra que a temporização dos passos, e por conseguinte , o tempo-variante frequência de estimulação, é identificado com precisão a partir do movimento social do pedestre. Figura 10 apresenta o espectro de amplitude dos GRFs medidos e simulados. Em contraste com as forças perfeitamente periódicas que são exclusivamente composed das harmónicas da frequência passo, as pequenas variações na frequência de estimulação resultará em uma distribuição de forças em torno dos harmónicos dominantes ^12,13. Ao tomar em consideração a frequência de estimulação variável identificadas, estas forças de banda estreita estão também presentes nas forças simulados (Figura 10). Duas quantidades escalares são subsequentemente usados ​​para representar a semelhança entre o espectro de amplitude do medido e as forças simuladas : (1) a classificação linear ou correlação [-], Que varia entre 0 e 1 e para o qual reflecte uma correlação perfeita, e (2) a norma normalizada-2 [%]:

Os espectros de amplitude são comparados na FRequency gama relevante para as estruturas civis de baixa frequência (0-10 Hz). A Figura 10 mostra que um coeficiente de correlação elevado de mais do que 0,96 é encontrado. Assumindo que o comportamento curta para ser perfeitamente periódica, resulta em uma correlação linear de menos do que 0,5. O normalizada norma-2 é de aproximadamente 20%, em que esta discrepância restante é principalmente o resultado da aplicação de um modelo de carga de etapa única generalizada. Para fins de referência é de notar que quando os GRF são simulados com a carga de curta de etapa única média identificado, a correlação aumenta-se a 0,99 e a correspondente norma-2 no que diz respeito às forças reais registadas diminui para menos de 8 por cento. Desta forma, a análise dos ensaios diferentes simulações mostra que, com base nos modelos de carga generalizadas e a frequência de estimulação de variação de tempo identificada, para permitir uma boa aproximação do GRF reais imperfeitos induzidas pelo movimento humano.

Eun além da caracterização de cada uma das cargas induzidas, a sincronização de tempo dos rastreadores de movimento sem fio permite analisar a taxa de sincronização entre os participantes. A taxa de sincronização [-] é definido como:

onde T _s [seg] é o período de actividade e Dt _s [seg] é o desvio de tempo entre os ciclos de diferentes participantes. Esta taxa de sincronização só é relevante quando ciclos de carga comparáveis ​​estão envolvidos. O tempo muda Dt _s são, portanto, considerados apenas para os ciclos que ocorrem dentro da janela de tempo relevante [t - ½T _s <t <t + ½T _s]. Como resultado, a taxa de sincronização pode variar entre zero e um,em que este último descreve a sincronização perfeita. Este procedimento é ilustrado pelas experiências que envolvem seis pedestres para os quais a mesma frequência é imposta passo utilizando um metrônomo (ver Figura 5B). A figura 11A representa o início identificados de cada ciclo de carregamento de cada participante por uma única linha vertical. linhas coincidentes, como observado durante os primeiros 40 segundos, indicam uma elevada taxa de sincronização. Linhas dispersas, como foi observado entre 50 e 60 segundos do julgamento considerado, indicam uma taxa baixa ou perda de sincronização entre os participantes. Observações semelhantes podem ser feitas a partir da Figura 11B apresentando o correspondente taxa de sincronização e Figuras 11C e 11D, onde a frequência de estimulação de variação de tempo identificada é aplicada para simular as cargas verticais induzidas.

Finalmente, o protocolo é aplicado para efectuar uma análise pormenorizadadas vibrações induzidas por atividades humanas sobre a passarela Eeklo (ver Figura 5). Figura 12 apresenta as características modais dos primeiros seis modos de estrutura. As experiências envolvem pessoas andando ^3, pulando e balançando com uma frequência de estimulação imposta por um metrônomo e orientadas para a frequência natural fundamental ou segundo. A resposta da estrutura é registrado usando cinco sensores triaxiais (ver Figura 3 e 5B). Posteriormente, a resposta estrutural medida é comparada com as simulações numéricas que representam o modelo numérico calibrado da estrutura, as razões de amortecimento modal experimentalmente identificados eo comportamento de pedestres em campo caracterizado.

Em primeiro lugar, os resultados são discutidos para as experiências envolvendo seis peões cuja frequência passo é escolhido para coincidir com a primeira _(s f = f ₁ (f _s = f _2/2 = 1,49 Hz) da estrutura. Os peões estão dispostos assimetricamente (todos alinhados um a um) ou simetricamente (dois a dois) com respeito ao eixo longitudinal da estrutura para maximizar a excitação do primeiro e do segundo modo, respectivamente (ver Figura 12). Para ilustrar o impacto do comportamento real curta imperfeita dos participantes, a resposta da estrutura é primeiro previsto assumindo forças de passeio perfeitamente periódicas. Em segundo lugar, intra e inter-pessoa variabilidades são tidos em conta, considerando a frequência de estimulação de tempo variante identificada e, com isso, também a verdadeira sincronização entre os pedestres.

Figura 13A apresenta a aceleração vertical medido e simulado a midspan para as pessoas que andam dois a dois, com uma frequência de estimulação dirigida a f _2/2. ºé figura ilustra que, quando o comportamento curta é assumido como sendo perfeitamente periódica, a resposta estrutural é superestimada em mais de um fator de quatro. Contabilidade para o verdadeiro comportamento curta imperfeita melhora o acordo com a resposta medida de forma significativa, embora os níveis de vibração previstas são três vezes maiores.

Figura 13B apresenta a aceleração medida e simulados pelo midspan para as pessoas que andam de um lado da ponte, com uma frequência de estimulação dirigida a f _s = f _1. Neste caso, a resposta lateral registado e simulada em midspan é apresentada, isto é, o componente dominante do primeiro modo. A Figura 13B mostra que, quando o modelo de força de movimento é aplicada e um comportamento perfeitamente curta periódica é assumida, o valor de pico da aceleração resposta é superestimada por um fator de dois. Uma diminuição no MEAaceleração sured é observado depois de cerca de 40 segundos, devido a uma reduzida sincronização dos peões. Uma tendência semelhante também se reflete na resposta simulada quando a contabilidade para as taxas de estimulação tempo-variantes identificadas. Esta última leva a uma melhor concordância qualitativa com a resposta medida que é, no entanto, ainda um pouco sobrestimado.

Figuras 14 e 15 apresentam uma comparação semelhante da resposta estrutural medidos e simulados envolvendo salto e balançando, respectivamente. Mais uma vez, observou-se que a resposta da estrutura é altamente sobrestimada quando as cargas induzidas por seres humanos são considerados perfeitamente periódica. Contabilidade para a frequência de estimulação de tempo variante identificada leve a um acordo muito melhor qualitativa com a resposta medida.

A discrepância entre o restante structu medidos e simuladosresposta ral pode ser devido a erros no modelo de relação (a) o comportamento estrutural e (b) a carga induzida por pedestres. Envolvendo o modelo estrutural, a principal incerteza diz respeito aos coeficientes de amortecimento modais. No entanto, a covariância dos parâmetros modais como obtido a partir do SSI-CoV ¹⁴ eram baixos e, além disso, o decaimento livre análises mostram que os índices de amortecimento do modal dificilmente dependem das amplitudes de vibração ^3. No que diz respeito a excitação de pedestres, a taxa de controle pelo tempo-variante identificada é uma aproximação do comportamento curta imperfeita verdadeira pela qual podem surgir pequenas diferenças devido à aplicação do modelo de força generalizada. A diferença de amplitude entre o previsto e a resposta medida nas Figuras 13-15 é impressionante e não pode simplesmente resultar dessas incertezas remanescentes. Pode, no entanto, ser explicado por um aumento de amortecimento, isto é, devido a alterações nas propriedades dinâmicas do SY-estrutura humana acopladohaste em comparação com aqueles da estrutura vazia. No entanto, representando as taxas de estimulação tempo-variantes envolvidas permite quantificar a discrepância restante que é devido a estes efeitos interacção-estrutura humana (HSI) ^10,15-17. Desta forma, a metodologia aqui apresentada fornece informações essenciais para a verificação das cargas induzidas pelo homem e quantificação de Hsi-efeitos.

Figura 1. (A) O Xsens - Kit de Desenvolvimento Mtw que consiste em várias unidades de inércia sem fio (MTW de) ^2, plataforma (B) destinado a definir o quadro de referência de orientação, e (C) o clique-in tiras de corpo inteiro ² especialmente concebido. por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2. A força de placa ⁴ aplicado para registrar os GRFs durante saltando / balançando. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3. sensores sem fio triaxial Geosig ⁵ aplicada para registrar as acelerações estruturais. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4. < strong> Definição da configuração para os experimentos de laboratório envolvendo experimentos rítmicos humanos. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 5. (A) O passadiço Eeklo e (B) uma curta sincronizada de seis participantes (este valor foi modificado a partir de ^[3]). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 6. A caixa de ferramentas ⁸ PediVib aplicado para simular as vibrações induzidas pelo homem.= "Https://www.jove.com/files/ftp_upload/53668/53668fig6large.jpg" target = "_ blank"> Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 7. O espectro linear de (A) os GRFs verticais (soma de pé esquerdo e direito) e (B) os correspondentes níveis de aceleração perto da COM (este valor foi modificado a partir de ^[3]). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 8. Os normalizada (AC) Passo verticais simples (tracejada) e GRFS contínuas (sólidos) (BD) as acelerações normalizados perto do CMe (AB) o timing identificados nominal de eventos idênticos (linha vertical) das GRFs (sólida) e as acelerações perto do COM (tracejada) (este valor foi modificado a partir de ^[3]). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 9. O normalizada medida (sólido) e correspondentes simulados (tracejadas) GRFs verticais durante a caminhada (este valor foi modificado a partir de ^[3]). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 10. [3]). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 11. O comportamento andando identificados de seis peões: (a) Cada passo de cada pessoa indicada por uma única linha vertical (B) a taxa de sincronização, e (CD) correspondente simulado forças verticais induzidas pela esquerda (cinzento) e direito (preto ) pé (este valor foi modificado a partir de ^[3]). por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Figura 12. O experimentalmente identificados parâmetros modais dos primeiros seis modos de a passarela Eeklo: frequência natural (f _j), modal taxa de amortecimento (ξ _j) e forma o modo: Modo (A) 1 (f ₁ = 1,71 Hz, ξ ₁ = 2,3%); (B) Modo 2 (f ₂ = 2,99 Hz, ξ ₂ = 0,2%); (C) Modo de 3 ₍₃ f = 3,25 Hz, ξ ₃ = 1,5%); (D) Modo 4 (f ₄ = 3,46 Hz, ξ ₄ = 3,0%); (E) Modo de 5 (f ₅ = 5,77 Hz, ξ ₅ = 0,2%); e no modo (F) 6 (f ₆ = 5,82 Hz, ξ ₆ = 0,2%). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Figura 13. As acelerações em midspan para pessoas a pé (A) dois a dois em uma frequência de estimulação dirigida a f _s = f _02/02 e (B) em fila indiana a uma taxa de estimulação f _s = f _1: medido (preto) e resposta sem (cinza) previsto e com (azul) in situ identificados frequência de estimulação (este valor foi modificado a partir de ^[3]). por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 14. As acelerações em midspan para pessoas que saltam uma frequência de estimulação dirigida a (A) f _s = f _02/02 e ( s = f _1:. medidos (preto) e previu resposta sem (cinza) e com (azul) a frequência de estimulação in situ identificada Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 15. As acelerações em midspan para pessoas que sacodem-se a uma taxa de estimulação dirigida a (A) f _s = f _02/02 e (B) f _s = f _1: medido (preto) e previu resposta sem (cinza) e com ( azul) in situ identificados frequência de estimulação. por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

velocidade de caminhada	frequência passo	# passos	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	1,92	193	2.1
5.5	2,00	215	2.0
6	2.06	217	2.1

Tabela 1. Para cada ensaio: a difealugar velocidades de locomoção, a freqüência média etapa, o número de passos registrados eo intervalo de confiança de 95% do início de cada etapa identificada baseada no movimento registrado perto do COM (esta tabela foi modificada a partir de ^[3]).

Discussion

O movimento humano e GRFs resultantes são geralmente identificadas pela aplicação de placas de força, esteiras, bem como a tecnologia óptica de captura de movimento, tais como Vicon ¹⁸ e CODA ¹⁹ instrumentado. A aplicação destas técnicas é, no entanto, restrito ao ambiente do laboratório. Em resposta a esta desvantagem, o potencial de técnicas inovadoras que permitem a medição do comportamento pessoa "natural" ao longo de muitos ciclos repetidos e ininterrupta é atualmente investigados ^20. Técnicas alternativas incluem o uso de sistemas de palmilha sensível à pressão ²¹ ou sapatos instrumentados ^22. Estes sistemas permitem a medição directa de forças de contacto nas estruturas, mas geralmente só produzir o componente vertical e não capturar o comportamento corporal global, por exemplo, o movimento do tronco ^20. Outra técnica ambulante emprega sensores magnéticos inerciais combinados, ou seja, acelerometria ^20,23 (por exemplo, tecidos moles artefactos ^24, conectividade, etc.), que oferece um grande potencial para a caracterização indireta da carga induzida pelo homem, bem como para a análise de indivíduo, grupo e comportamento de multidão ^23,24. No presente estudo, uma técnica de rastreamento de movimento inercial 3D desenvolvido para a indústria da ciência do movimento e de entretenimento é examinado e é desenvolvida uma metodologia para a caracterização in-campo do movimento humano e as GRFs resultantes.

Um primeiro passo essencial no método aqui apresentado consiste em um estudo abrangente experimental em condições de laboratório em que o movimento humano e as GRFs são registrados simultaneamente. Este conjunto de dados deve incluir um conjunto relevante de pacing taxas e indivíduos para cada uma das atividades humanas em foco. Subsequentemente, este conjunto de dados pode ser aplicado para identificar a relação entre o registeMovimento vermelho dos participantes e os GRFs resultantes. Em seguida, um processo pode ser desenvolvido para a identificação do sincronismo de eventos nominalmente idênticas em cada ciclo de carga, tanto do movimento registado e os correspondentes GRF. Desta forma, estes conjuntos de dados, não só servir de validação para o procedimento com o objectivo de caracterizar as cargas induzidas por humanos, mas, também permite quantificar a precisão correspondente.

Em segundo lugar, a sincronização entre os sistemas de medição envolvidos é de grande importância. O último é de preferência conseguido através da utilização de um único sistema de aquisição de dados ou um canal de gatilho partilhada ^2. Um protocolo bem concebida e executada de forma consistente (como discutido anteriormente) pode servir como uma alternativa útil, especialmente para aplicação in situ.

O procedimento como discutido no presente trabalho funciona perfeitamente até 10 ou 12 participantes. No entanto, como o número de participantes adicional aumenSES e, assim, como o número de unidades de seguimento de movimentos sem fios aumenta, o sistema de aquisição de dados correspondente exige que a taxa de amostragem para reduzir de forma significativa. Embora complicado, o sistema de medição pode ser estendido por várias estações de aquisição de dados para Xsens que, por sua vez, os dados são sincronizados através da aplicação de um canal de gatilho comum. Quando o objetivo é monitorar o comportamento dos grupos e multidões maiores, a aplicação de técnicas alternativas, tais como processamento de vídeo / imagem poderia ser explorado.

Observações in situ são a única fonte de informação para obter informações detalhadas e precisas sobre o carregamento de dados operacionais representativos. Mais pesquisas, portanto, incluem medições de grande escala sobre passarelas reais que envolvem grandes grupos e multidões. A técnica presente pode ser aplicado para identificar o comportamento de passeio natural dos participantes e, desse modo, contribuir de forma essencial para o desenvolvimento de m adequadoodelos para a correlação entre os pedestres em condições de tráfego reais. Além disso, o comportamento curta identificados, em combinação com modelos de carga actualmente disponíveis, pode ser aplicado para simular a resposta induzida estrutural. Comparação com as vibrações estruturais medidos correspondentes permite verificar e calibrar os modelos de carga aplicados, por exemplo, estimando os fenômenos de interação-estrutura humana relevantes, tais como adicionado amortecimento.

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).