（1.西南交通大学风工程试验研究中心，四川成都610031；2.风工程四川省重点实验室，四川成都610031）

（1.西南交通大学风工程试验研究中心，四川成都610031；2.风工程四川省重点实验室，四川成都610031）

随着自激气动力的非线性部分在桥梁风致振动中地位的显现，非线性自激气动力参数的合理确定显得至关重要.结合非线性自激气动力的解析表达式，基于分状态强迫振动风洞试验，提出了一种特征系统实现算法和非线性最小二乘法相结合的非线性自激气动力参数的解析识别方法.理想平板数值仿真结果表明：在无噪声情况下，识别结果与理论值完全一致；在20%白噪声情况下，识别最大误差仅3.7%，表现出较强的抗噪声能力.非线性气动力仿真结果表明：解析法能够精确确定非线性自激气动力谐波阶数，在20%白噪声情况下，各谐波幅值及相位的识别最大误差仅3.2%.将解析法运用于实际风洞试验，进一步论证了该方法的可行性和有效性.

强迫振动；非线性自激气动力；参数识别

1971年，Scanlan等［1］引入航空领域颤振导数的概念，将桥梁主梁断面自激气动力表达为运动参数的线性函数.事实上，桥梁断面的自激气动力存在明显的非线性效应.Halfman［2］利用强迫振动法识别机翼颤振导数时，发现自激气动力频谱存在高阶谐波成分.Falco等［3］在利用强迫振动装置对墨西拿海峡大桥进行颤振导数识别时观察到自激气动力高阶谐波分量.陈政清等［4］在利用强迫振动装置进行颤振导数……