非高斯风压峰值因子估计:基于矩的转换过程法的对比研究

建筑围护结构抗风设计需要准确估计非高斯风压极值或者峰值因子。对于非高斯风压峰值因子估计,常用的基于矩的转换过程法有Hermite多项式模型（HPM）、Johnson转换模型（JTM）及平移广义对数正态分布（SGLD）模型。极值通常由母本概率密度函数（PDF）的尾部决定,现阶段对于三种模型基于相同前四阶矩预测的非高斯母本PDF尾部的差别尚不清楚,自然,对于这三种模型预测的极值或者峰值因子的差别尚无答案。为了探明三种模型的异同,从而提供一定的选取原则,该文就三种方法对非高斯风压峰值因子估计效果进行了系统的对比研究。首先从理论上对比了三种方法预测得到的母本PDF的差异和估计的峰值因子差别;其次,选用长时距风洞试验风压数据检验了三种方法对非高斯风压峰值因子的估计效果。结果表明在三种模型都适用的偏度和峰度组合范围内,HPM对非高斯风压峰值因子估计结果相比SGLD模型和JTM模型估计结果更准确。     

基于矩的传递函数模型的“不兼容”非高斯风压过程模拟研究

非高斯风压的准确模拟对于建筑结构抗风设计非常重要。由于简便性,基于矩的Hermite多项式模型(HPM)和Johnson转换模型(JTM)常用于非高斯风压模拟。在实际模拟中,由两种模型表示的概率分布与非高斯风压目标功率谱可能出现“不兼容”。现阶段对于HPM和JTM出现不兼容的难易程度差异尚不明确,两种模型出现不兼容情况时模拟“不兼容”非高斯风压的效果亦不清楚。基于此,该文章系统全面地研究了HPM和JTM出现不兼容的难易程度和模拟“不兼容”非高斯风压的效果。首先,介绍了基于HPM和JTM模拟“不兼容”非高斯风压的方法;其次,从理论上对比了两个模型出现不兼容情况的异同;最后,基于数值案例系统对比和评估了两种模型模拟“不兼容”非高斯风压的效果。结果表明：随着偏度增加,基于HPM和JTM的非高斯模拟更易出现不兼容;JTM对“不兼容”非高斯风压的模拟效果稍好于HPM。     

非高斯风压极值估计:基于矩的转换过程法的抽样误差对比研究

非高斯风压极值的准确估计对于建筑结构抗风设计非常重要。由于使用方便,转换过程法被广泛用于非高斯风压极值估计。转换过程法中典型的转换函数模型有Hermite多项式模型(HPM)、Johnson转换模型(JTM)及平移广义对数正态分布(SGLD)模型。通常,这三个转换函数模型的参数估计仅需数据的前四阶矩,因而这些模型被称为基于矩的转换函数模型。实际工程设计中用于计算风压极值的数据通常是有限长度的,而基于有限长度数据计算的前四阶矩具有抽样误差,致使基于矩的转换函数模型估计的风压极值亦具有抽样误差。现阶段对于以上三种模型估计非高斯风压极值所引起的极值抽样误差的区别尚不清楚。为了对三种模型估计极值时的抽样误差进行对比研究,该研究介绍了HPM、JTM和SGLD三个模型;给出了三个模型估计非高斯极值的抽样误差的理论方法;随后基于理论方法的计算结果对比了三个模型估计的极值的抽样误差;基于超长风压风洞试验数据对三种模型极值估计时的抽样误差进行了系统的评估和验证。结果表明:HPM对非高斯风压极值抽样误差的估计效果通常比SGLD模型和JTM估计的效果更好。该研究结果可为合理选择非高斯风压极值估计模型提供一定的指导。     

复杂屋盖结构表面风压的非高斯特性研究

对一具有复杂曲面形状的开敞式大跨屋盖结构进行了风洞模型测压试验,对获得的屋面平均风压系数、脉动风压系数及其偏度和峰度值进行了计算和分析;提出并运用三种概率分布混合模型:对数正态分布和Weibull分布组合(LW)、双对数正态分布组合(LL)、双Weibull分布组合(WW)模型,对屋盖的非高斯风压分布特性进行了拟合和计算。结果显示,这类复杂屋盖除了在迎风屋檐、角区等出现吸力极大值外,还会在跨中凸起区域产生依次排列的多个极值区,这主要与复杂曲面所引起的气流多次分离与再附着有关;屋盖不同部位的风压呈现不同程度的非高斯特性,其中气流分离区的风压非高斯特性比较显著;三种概率分布混合模型对屋盖风压系数概率分布的拟合效果有所差别,其中LW混合模型的拟合效果最佳,适用于不同偏度的风压分布情况。     

考虑带宽修正的大跨屋盖结构非高斯风压极值估计方法

针对大跨屋盖结构表面风压宽频谱特性与极值风压估计方法问题。提出一种基于带宽修正的高斯转化法求解非高斯风压峰值因子,结合大跨屋盖结构风洞试验,采用该方法和现有极值风压评估方法对大跨屋盖结构表面极值风压开展了系统的对比验证研究。结果表明：高斯峰值因子法估算的大跨屋盖结构表面风压峰值因子明显偏离了非高斯风压的峰值因子;忽略带宽参数的Hermite矩模型高估了非高斯风压的峰值因子;相对于修正带宽的Hermite矩模型和目标概率法,提出的修正带宽高斯转化法与Sadek-Simiu法估计的大跨屋盖结构风压峰值因子更为准确,与试验观测值整体上最接近,且提出的修正带宽高斯转化法得到的结果误差及离散性均较小,能够高效合理地提供大跨屋盖结构表面非高斯风压峰值因子。     

非高斯脉动风压的模拟研究

对于风荷载数值模拟,大多数研究都是假定风荷载为平稳高斯随机过程。然而,在分离流作用的一些局部重要区域,例如建筑物屋盖边缘、屋面转角等,风荷载表现出强烈的非高斯特性。为了能够有效地模拟非高斯脉动风压,本文提出一种模拟非高斯脉动风压的框架。首先,根据风速与风压间的关系,严格推导出脉动风压功率谱密度函数。然后,基于导出的功率谱密度函数、Johnson转换系统和数字滤波理论,提出一种能够快速而有效的生成指定偏度、峰度和功率谱非高斯脉动风压的方法。最后,通过一个一维单变量非高斯脉动风压的模拟算例对该方法的可行性和正确性进行验证。数值结果表明：模拟生成的单样本非高斯脉动风压的统计参数例如偏度和峰度与目标偏度和峰度非常吻合,而且模拟功率谱与目标功率谱两者也吻合得很好。     

基于非高斯仿真的风压系数极值计算方法

以多变量相关非高斯过程仿真方法为基础,发展了一种基于单次采样的多变量非高斯仿真极值计算方法。首先介绍开孔屋盖的风洞试验概况和多变量相关非高斯过程仿真的基本理论,对屋盖上一组测点风压进行了非高斯仿真,结果表明基于谱修正的多变量相关非高斯过程仿真方法得到的时程在功率谱密度,相干函数,高阶矩三方面与目标值接近,仿真效果较好,然后采用经典极值理论对多次仿真的非高斯时程进行极值计算,将该方法得到的峰值因子与以往常用方法的结果进行比较,结果表明:Davenport峰值因子法高估气流分离区左偏风压的正峰值因子60%,低估负峰值因子43%;Sadek-Simiu峰值因子法低估了高峰度风压的峰值因子50%;而基于单次样本进行仿真的非高斯仿真峰值因子法,其估计的开孔屋盖的峰值因子最为准确,与观察峰值因子总体上最为接近。     

附属物对高层建筑局部风压的影响规律研究

探究了表面水平隔板对高层建筑局部风压的影响。对4种具有不同形式表附属物的高层建筑进行了刚性模型测压试验,并与无附属物的高层建筑测压结果进行对比。通过各立面上的平均风压与脉动风压系数以及极值风压系数的对比分析,结果表明:表面附属物对迎风面的正风压系数影响很小,但能够大幅削减侧风面上的负风压系数,尤其是负极值风压系数;且这种削减效果随附属物水平间距的减小而增强,建筑侧风面迎风向上部角区的极值风压最大削减幅度可达37%。侧风面脉动风压概率密度分布及非高斯特性研究表明:表面附属物能够减小较大负压的概率密度函数的偏度与峰度,从而削弱其非高斯特性,这种作用随附属物水平间距的减小而增强,表明附属物能够有效抑制来流在侧风面的分离。     

非高斯随机过程的短期极值估计:复合Hermite模型

Hermite模型自20世纪80年代后期开始被广泛应用于非高斯随机过程的短期极值估计。当随机过程的非高斯性很强时,尤其是偏度很大时,常用的3阶Hermite模型不足以表征出极值分布的尾端特征。工程中,样本统计矩的不确定性使得更高阶的Hermite模型不宜使用。基于此,该文提出了同时基于中心矩与线性矩的复合Hermite模型,有效地将Hermite模型由3阶拓展到4阶。该文以对数正态模型作为非线性系统的研究对象,对比分析了在解析条件下和在使用蒙特卡洛模拟获得样本数据条件下,各类Hermite模型与传统的Gumbel法以及平均条件穿越率（ACER）法用于极值分析的表现。结果表明,对于大偏度强非高斯随机过程的极值预测,复合Hermite模型具有更好的精确度和鲁棒性。     

高层建筑围护结构风压系数的概率特征及其极值POT估计

为获得高层建筑围护结构设计风荷载,通常需要考虑其表面风压系数的概率特征,进而进行极值估计。针对当前基于超越阈值模型的风压系数极值估计方法存在阈值选取困难,需要较大样本的不足,基于高层建筑标准模型进行风洞试验,首先研究其表面风压系数的概率特征,结果表明迎风区测点接近高斯分布,分离区测点风压系数母体接近Gamma分布,风压系数极小值接近GEV(general extreme value, GEV)分布;提出一种改进的POT(peak over threshold, POT)极值估计方法进行表面风压系数极值估计,进而与几种传统极值估计方法进行对比,结果表明改进POT极值估计方法可实现小样本的风压系数极值估计,其估计结果与大样本容量的标准极值偏差小于5%,且稳定性较好;最后给出了标准高层建筑模型表面极值风压系数。     

复杂体型屋盖表面风压的高阶统计量与非高斯峰值因子

该文研究了某站台结构刚性屋盖风洞实验中风压统计量对于数据时长的敏感性。采用不同时长的数据计算长时距脉动风压数据的偏度和峰度,结果表明高阶统计量具有非平稳特性,峰度的值受数据时长的变化影响显著。根据随机数据的峰度是否大于3,可以将其划分为软响应过程和硬响应过程。通过分析此建筑屋盖表面风压数据,发现屋盖表面存在峰度小于3的硬响应测点。而现有的峰值因子计算方法都没有具体探讨其对于这种峰度小于3的硬响应测点的适用性,该文将不同计算方法得到的软响应和硬响应峰值因子结果与标准统计方法计算值进行对比,进而判断各种方法的优劣性。结果表明非高斯峰值因子计算当中不宜引入峰度这个参数,TPP方法对于计算硬响应过程和软响应过程的非高斯峰值因子都有很好的适用性。     

结构风振响应极值估计方法比较

为考察基于高斯分布假定的工程极值估计方法对结构风振响应极值估计的准确性,以单层球面网壳结构为例,首先通过重复采样风洞实验和重复风振响应分析,获得了超过1000个以上的结构风振响应时程样本;其次利用经典极值理论根据大量样本确定结构风振响应的极值准确值,作为评价标准;然后分别采用几种常用的工程极值估计方法,包括峰值因子法、改进Hermite模型法和Sadek-Simiu法,仅根据单个样本确定极值;最后通过对众多极值估计值进行统计分析,系统考察了不同方法极值估计结果的稳定性和准确性。结果表明,峰值因子法估计结果的离散性较小,但数值多数偏低;改进Hermite模型法估计结果的离散性较大,且数值多数偏高;Sadek-Simiu法的离散性介于二者之间,且估计结果与准确值较为接近,因而建议在进行工程极值估计时采用。     

大跨度平屋盖表面的风压脉冲特性研究

大跨度平屋盖表面的风压脉冲特性是屋盖风压脉动特性的一个重要表现形式,基于大跨度平屋盖结构的风洞试验研究,结合风压脉冲的形成机理及利用过界峰值法研究屋盖表面风压脉冲对风压脉动的贡献及其出现的频率和峰值的大小,并从中找出反映大跨度屋盖结构的风场绕流特性和风压脉动特性的一些规律。     

基于现场实测临海地区特大型冷却塔风振响应非平稳特性研究

忽视特大型冷却塔风振响应的非平稳特征可能会导致对结构响应极值的估算偏差和风振作用特性的错误理解。为此,以某沿海地区特大型冷却塔(高190 m)为研究对象,通过现场实测获取了超高雷诺数和真实湍流条件下特大型冷却塔的风振响应信号;在对实测信号进行降噪滤波处理后进行了不同时距的信号非平稳识别,并分别基于平稳分析模型和非平稳分析模型对特大型冷却塔的响应统计值、峰值因子和极值响应进行对比研究。研究结果表明:临海地区特大型冷却塔风振响应表现出较强的非平稳性,部分响应信号的"大偏斜"或"高峰态"现象是由非平稳特征引起,采用非平稳模型可以更有效地判别信号的真实非高斯特征;此外,响应峰值因子普遍大于3.5,忽视非平稳特性将导致极值估计的缺陷,既无法提供足够的保证率,又降低了响应极值计算结果的经济性。     

观测间隔对极值风速的影响研究

由于早期观测设备都需要人工干预,气象部门提供的风气候历史观测数据一般都不是连续观测的,常常是每隔1 h或若干小时观测一次,这导致的数据遗漏可能会使极值风速的估算存在偏差。该文将美国11座城市气象站记录的风速连续观测数据,分别制作成“每隔1 h”、“每隔6 h”以及“无间隔连续”3种观测间隔的2 min平均风速值序列。结合改进的独立风暴法和与极值I型分布模型计算得到给定重现期的风速极值,并分析了3种观测间隔之间关系。研究结果表明:观测间隔为“1 h”和“6 h”的观测数据序列对应的日风速极值,与“连续观测”序列对应的日风速极值的差值均满足瑞利分布;利用风速差值的概率分布特性给出了修正方法。修正后的数据可给出准确性更高的极值风速估算结果。     

Efficient stationary multivariate non-Gaussian simulation based on a Hermite PDF model

An efficient stationary multivariate non-Gaussian simulation method is developed using spectral representation and third order Hermite polynomial translation. An approximate closed form relationship is employed to identify the Hermite translation parameters based on target skewness and kurtosis. This preserves a high degree of accuracy over the entire admissible range of the Hermite translation, and eliminates the need for iterative solution of the translation parameters. The Hermite PDF model is suitable for a wide range of strongly non-Gaussian stochastic process. In addition, an explicit bidirectional relationship between the target non-Gaussian and Gaussian correlation is developed to eliminate the need for iteration or numerical integration to identify the underlying Gaussian correlation. Examples apply the simulation method to both theoretical targets and experimental wind pressure data.