大跨越输电塔线体系随机脉动风场模拟研究

为在时域内分析大跨越输电塔-线体系风振响应,根据结构体型特征和脉动风场的功率谱特性,考虑输电塔-线分布、平均风剖面变化、功率谱能量与相干性等影响因素,提出了简化作用于输电塔线体系的多变量三维脉动风场(n-V-3D)为多变量一维脉动风场(n-V-1D)分析方法。结合输电塔线体系有限元法风振响应分析的特点,应用谐波叠加法和谱分解的适当修正,建立了脉动风速时程数值模拟方法。实例模拟表明,数据符合统计检验,模拟功率谱与目标谱吻合,从而验证了模拟方法的有效性和模拟脉动风速时程适用性。     

基于POD的大涡模拟入流脉动合成方法研究

针对并行计算特点,发展适用于流体并行计算的大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)入流脉动直接合成方法。基于特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition, POD)型谱表示法合成入流面主要网格点脉动风速时程,采用有限元形函数空间插值获得入流面所有网格点风速时程,采用UDF(User Defined Functions)编程实现Fluent软件平台流体并行计算时合成的脉动风速时程读入及赋值。进行B类1:500缩尺比风场内宽高比1：6的单体方形截面高层建筑非定常绕流LES计算,将数值模拟所得风剖面、风速谱及结构风压系数统计值、自谱、相干性等,与刚性模型测压风洞试验及文献数值模拟结果比较。研究表明,该合成方法可较好模拟紊流风场,预测结构风荷载具有一定精度。     

超高层建筑脉动风速时程的数值模拟研究

风荷载是超高层建筑设计的主要荷载之一,而且风振时域分析可以更全面地了解超高层建筑风振响应特性,更直观地反映超高层建筑风致振动控制的有效性.因此,使用谱解法(Spectral Representation Method,SRM)模拟超高层建筑的风速时程.首先,考虑超高层建筑风速时程的时间和空间相关性,导出了使用SRM-fast Fourier transform(FFT)模拟超高层建筑五点脉动风速时程的显示理论表达式,指出了单边风速功率谱与双边风速功率谱在系数选取上的差别,这方面国外学者基本都是应用双边风速功率谱.接着,基于超高层建筑五点脉动风速时程的显示理论表达式,模拟了一幢高度为200m超高层建筑上20个点的风速时程.最后,通过比较模拟自相关函数和互相关函数与目标自相关函数和互相关函数的吻合程度,验证了SRM-FFT模拟超高层建筑上任意点数脉动风速时程的可行性.     

脉动风速过程模拟的正交展开-随机函数方法

在随机过程的正交展开基础上,采用随机函数的思想,提出了脉动风速随机过程模拟的正交展开-随机函数方法。通过将展开式中的一组标准正交随机变量表达为基本随机变量的正交函数形式,实现了用一个基本随机变量来表达原随机过程的目的。应用正交展开-随机函数方法,对脉动风速随机过程进行模拟分析。结果表明,在二阶数值统计意义上,仅需用一个基本随机变量即可对脉动风速随机过程进行精确模拟,进而体现了正交展开-随机函数方法的有效性和优越性。     

基于ARMA模型和时空kriging插值联合模拟大跨结构的脉动风速时程

采用ARMA模型模拟具有时间和空间相关性的大跨结构的随机风速时程。并对Whittle递推算法进行了改进,求解出自回归系数和滑动回归系数矩阵。利用MATLAB软件编制了模拟大跨桥梁的风速时程模拟程序,运行结果表明: 改进的方法计算效率高,模拟精度符合要求。然后又利用时空Kriging插值法对控制点区域内节点的脉动风速时程进行模拟,其模拟精度较好且求解过程快,可用于大跨空间结构、超高层建筑等含有大量节点的结构风场模拟。     

基于协方差本征变换与谐波合成法的随机风场模拟

为解决谐波合成法模拟多变量随机脉动风场计算效率低下,内存易超限的问题,提出了协方差本征变换与谐波合成法相结合的风场模拟新方法。在谐波合成法和协方差本征变换的基础上,采用基于方差比的模态截断准则缩阶互谱密度矩阵,以减少矩阵的Cholesky分解次数,同时运用FFT技术来提高谐波项的合成速度,并给出了该方法的误差控制指标。通过算例表明上述方法可有效减少整个模拟过程的计算时间,采用方差比模态截断准则可保证所有节点位置的样本方差具有较高精度,模拟样本的功率谱密度、相关函数与目标值较为符合,并且具有较好的随机性。证实了所提出方法可以高效、准确地的模拟出随机脉动风场。     

基于径向基神经网络的谐波叠加法

风荷载的数值模拟在结构设计中起着非常重要的作用。在土木工程脉动风速时程的各种数值模拟方法中,谐波叠加法最为常用。而且,通过引入FFT和不同插值技术可以在不显著地影响模拟精度的情况下,大大地缩短模拟计算所花费的时间。本文提出使用径向基神经网络(RBF neural network)插值技术来改进传统的谐波叠加法。使用基于径向基神经网络和传统的谐波叠加法(未引入插值技术)来模拟一幢100米高高层建筑上10个点的脉动风速时程,通过均方根误差( Root Mean Square Error, )和相对误差系数( Error factor, )两项指标来评价改进的与传统的谐波叠加法相比较的模拟计算精度,并且记录各自所耗费的时间。结果表明：基于径向基神经网络谐波叠加法的精度令人相当满意,模拟计算效率大大提高。     

超高层建筑脉动风速场模拟的改进谐波合成法

针对传统的谐波合成法模拟超高层建筑脉动风速场存在计算量大的问题,提出了考虑互谱密度矩阵为复数矩阵的一般情况,使用插值精度较高的样条插值技术来减少Cholesky谱矩阵分解的次数,再使用FFT技术进一步加快模拟计算速度的改进谐波合成法.为了阐明改进谐波合成法具有较好的模拟精度和较快的计算速度, 运用该方法模拟了一栋225 m高的超高层建筑脉动风速场,并与仅使用FFT技术的谐波合成法即传统谐波合成法的模拟结果进行了对比分析.模拟结果的对比分析表明:尽管改进后的谐波合成法对谱分解矩阵采用了插值近似措施,但模拟的随机风速样本仍具有很好的精度,计算效率比传统的谐波合成法有了较大的提高.     

基于ARMA模型模拟高架桥的脉动风速时程

强风是高架桥设计与防灾减灾分析的控制性荷载之一.风与高架桥相互作用十分复杂,可以通过风洞试验、现场实测、数值模拟获取可靠的风速(风荷载)数据.尽管如此,时域分析可以使人们更全面地了解高架桥的风振响应特性, 也能更直观地反映高架桥风致振动控制的有效性.因此, 使用线性滤波法即白噪声滤波法(WNFM)中的自回归滑动平均(ARMA)模型模拟高架桥的脉动风速时程.首先, 考虑高架桥脉动风速的时间和空间相关性, 导出自回归(AR)模型阶数与滑动回归(MA)模型阶数不相等时ARMA模型的表达式.接着, 基于Kaimal风速谱,使用ARMA模型来模拟一座实际高架桥的脉动风速时程.最后,通过比较模拟风速功率谱、自相关和互相关函数与目标风速功率谱、自相关和互相关函数的吻合程度, 验证基于ARMA模型模拟高架桥脉动风速时程的可行性.     

基于Hermite插值的简化风场模拟

针对传统Deodatis谐波合成法的模拟效率受Cholesky分解次数制约的问题,通过对互谱密度矩阵分解引入Hermite插值,推导了基于Hermite插值的简化风场模拟方法,将传统谐波合成法中的Cholesky分解次数由n×N次缩减为n×2k次（2k < N）,从而大幅度提升了传统谐波合成法的计算效率。以某大跨度三塔悬索桥主梁风场模拟为例,分别基于传统Deodatis法、三次Lagrange插值法、Hermite插值法模拟了时长为4096 s的脉动风速时程,三者在模拟耗时与模拟精度方面的对比表明:Hermite插值法与Lagrange插值法均能显著提高传统谐波合成法的模拟效率;Hermite插值法的模拟效率略低于三次Lagrange插值法,但其对H矩阵的模拟精度明显高出一个层次,因而Hermite插值法在风场模拟中表现更优。采用基于Hermite插值的简化方法,模拟脉动风速的功率谱与相关函数均能与目标值吻合较好,表明所模拟的脉动风速仍具有较高的保真度。在此基础上,通过插值间距的优化分析给出了插值间距的建议取值区间。