Wind tunnel experiments are often performed for the identification of aeroelastic parameters known as flutter derivatives that are necessary for the prediction of flutter instability for flexible structures. Experimental determination of all the eighteen flutter derivatives for a section model facilitates complete understanding of the physical mechanism of flutter. However, work in the field of identifying all the eighteen flutter derivatives using section models with all three degree-of-freedom (DOF) has been limited. In the current paper, all eighteen flutter derivatives for a streamlined bridge deck and an airfoil section model were identified by using a new system identification technique, namely, Iterative Least Squares (ILS) approach. Flutter derivatives of the current bridge and the Tsurumi bridge are compared. Flutter derivatives related to the lateral DOF have been emphasized. Pseudo-steady theory for predicting some of the flutter derivatives is verified by comparing with experimental data. The three-DOF suspension system and the electromagnetic system for providing the initial conditions for free-vibration of the section model are also discussed.
Flutter derivatives provide the basis of predicting the critical wind speed in flutter and buffeting analysis of long-span cable-supported bridges. Many studies have been performed on the methods and applications of identification of flutter derivatives of bridge decks under wind action. In fact, strong wind, especially typhoon, is always accompanied by heavy rain. Then, what is the effect of rain on flutter derivatives and flutter critical wind speed of bridges? Unfortunately, there have been no studies on this subject. This paper makes an initial study on this problem. Covariance-driven Stochastic Subspace Identification (SSI in short) which is capable of estimating the flutter derivatives of bridge decks from their steady random responses is presented first. An experimental set-up is specially designed and manufactured to produce the conditions of rain and wind. Wind tunnel tests of a quasi-streamlined thin plate model are conducted under conditions of only wind action and simultaneous wind-rain action, respectively. The flutter derivatives are then extracted by the SSI method, and comparisons are made between the flutter derivatives under the two different conditions. The comparison results tentatively indicate that rain has non-trivial effects on flutter derivatives, especially on and $H_2$ and $A_2$thus the flutter critical wind speeds of bridges.
The objective of the investigation is the analysis of wind-tunnel experimental errors, associated with the measurement of aeroelastic coefficients of bridge decks (Scanlan flutter derivatives). A two-degree-of-freedom experimental apparatus is used for the measurement of flutter derivatives. A section model of a closed-box bridge deck is considered in this investigation. Identification is based on free-vibration aeroelastic tests and the Iterative Least Squares method. Experimental error investigation is carried out by repeating the measurements and acquisitions thirty times for each wind tunnel speed and configuration of the model. This operational procedure is proposed for analyzing the experimental variability of flutter derivatives. Several statistical quantities are examined; these quantities include the standard deviation and the empirical probability density function of the flutter derivatives at each wind speed. Moreover, the critical flutter speed of the setup is evaluated according to standard flutter theory by accounting for experimental variability. Since the probability distribution of flutter derivatives and critical flutter speed does not seem to obey a standard theoretical model, polynomial chaos expansion is proposed and used to represent the experimental variability.
This paper presents a number of approximated analytical formulations for the flutter analysis of long-span bridges using the so-called uncoupled flutter derivatives. The formulae have been developed from the simplified framework of a bimodal coupled flutter problem. As a result, the proposed method represents an extension of Selberg's empirical formula to generic bridge sections, which may be prone to one of the aeroelastic instability such as coupled-mode or single-mode (either dominated by torsion or heaving mode) flutter. Two approximated expressions for the flutter derivatives are required so that only the experimental flutter derivatives of ($H_1^*$, $A_2^*$) are measured to calculate the onset flutter. Based on asymptotic expansions of the flutter derivatives, a further simplified formula was derived to predict the critical wind speed of the cross section, which is prone to the coupled-mode flutter at large reduced wind speeds. The numerical results produced by the proposed formulas have been compared with results obtained by complex eigenvalue analysis and available approximated methods show that they seem to give satisfactory results for a wide range of study cases. Thus, these formulas can be used in the assessment of bridge flutter performance at the preliminary design stage.
For the slender and flexible cable supported bridges, identification of all the flutter derivatives for the vertical, lateral and torsional motions is essential for its stability investigation. In all, eighteen flutter derivatives may have to be considered, the identification of which using a three degree-of-freedom elastic suspension system has been a challenging task. In this paper, a system identification technique, known as covariance-driven stochastic subspace identification (COV-SSI) technique, has been utilized to extract the flutter derivatives for a typical bridge deck. This method identifies the stochastic state-space model from the covariances of the output-only (stochastic) data. All the eighteen flutter derivatives have been simultaneously extracted from the output response data obtained from wind tunnel test on a 3-DOF elastically suspended bridge deck section-model. Simplicity in model suspension and measurements of only output responses are additional motivating factors for adopting COV-SSI technique. The identified discrete values of flutter derivatives have been approximated by rational functions.
Flutter derivatives provide the basis of predicting the critical wind speed in flutter and buffeting analysis of long-span cable-supported bridges. In this paper, one popular stochastic system identification technique, covariance-driven Stochastic Subspace Identification(SSI in short), is firstly presented for estimation of the flutter derivatives of bridge decks from their random responses in turbulent flow. Secondly, wind tunnel tests of a streamlined thin plate model and a ${\Pi}$ type blunt bridge section model are conducted in turbulent flow and the flutter derivatives are determined by SSI. The flutter derivatives of the thin plate model identified by SSI are very comparable to those identified by the unifying least-square method and Theodorson's theoretical values. As to the ${\Pi}$ type section model, the effect of turbulence on aerodynamic damping seems to be somewhat notable, therefore perhaps the wind tunnel tests for flutter derivative estimation of those models with similar blunt sections should be conducted in turbulent flow.
The presence of traffic on a slender long-span bridge deck will modify the cross-section profile of the bridge, which may influence the flutter derivatives and in turn, the critical flutter wind velocity of the bridge. Studies on the influence of vehicles on the flutter derivatives and the critical flutter wind velocity of bridges are rather rare as compared to the investigations on the coupled buffeting vibration of the wind-vehicle-bridge system. A typical streamlined cross-section for long-span bridges is adopted for both experimental and analytical studies. The scaled bridge section model with vehicle models distributed on the bridge deck considering different traffic flow scenarios has been tested in the wind tunnel. The flutter derivatives of the modified bridge cross section have been identified using forced vibration method and the results suggest that the influence of vehicles on the flutter derivatives of the typical streamlined cross-section cannot be ignored. Based on the identified flutter derivatives, the influence of vehicles on the flutter stability of the bridge is investigated. The results show that the effect of vehicles on the flutter wind velocity is obvious.
Torsional flutter occurs at 2D rectangular cylinders with side ratios B/D smaller than about 8 or 10. On the other hand, slender cylinders indicate the occurrence of coupled flutter, which means the coupled derivatives of slender cylinders have more significant role for flutter instability than that of bluffer ones. In this paper, based upon so called "Step-by-step analysis", it is clarified the coupled derivatives stabilize torsional flutter instability of bluffer cylinders (e.x. B/D=5), while they destabilize torsional flutter or coupled flutter instabilities of mores slender cylinders. The boundary of them exists between B/D=5 and 8.
교량의 내풍 안전성을 평가하기 위해서는 플러터 계수(Flutter Derivatives)의 안정적 추정이 필요하다. 본 논문에서는 풍동실험에서 얻어지는 시간영역에서의 데이터중 변위 시계열데이터를 이용해서 플러터 계수를 구하는 동특성 계수 측정기법 2가지를 검토하였다. 검토된 MITD(Modified Ibrahim Time Domain) 방법과 AKF(Adaptive Kalman Filtering) 방법은 2차원단면모형 실험으로부터 동시에 8개의 플러터 계수를 산출할 수 있는 유용한 방법이다. 제안된 방법의 실제상황에서의 적용성을 검토하기 위해서 Bandlimited Gausian white noise을 가상의 데이터에 첨가하여 수학적 시뮬레이션으로 잡음에 대한 안정성을 검증해 보았다. 그 결과 교량의 플러터 해석에서는 본 연구에서 검증된 MITD 방법을 통한 플러터 계수의 산출이 추전된다.
This study investigates the applicability of the direct identification of flutter derivatives in the time domain using Rational Function Approximation (RFA), where the extraction procedure requires either a combination of at least two wind speeds or one wind speed. In the frequency domain, flutter derivatives are identified at every wind speed. The ease of identifying flutter derivatives in the time domain creates a paradox because flutter derivative patterns sometimes change in higher-order polynomials. The first step involves a numerical study of RFA extractions for different deck shapes from existing bridges to verify the accurate wind speed combination for the extraction. The second step involves validating numerical simulation results through a wind tunnel experiment using the forced vibration method in one degree of freedom. The findings of the RFA extraction are compared to those obtained using the analytical solution. The numerical study and the wind tunnel experiment results are in good agreement. The results show that the evolution pattern of flutter derivatives determines the accuracy of the direct identification of RFA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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