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本文首先介绍了风荷载模拟基本理论,并按Davenport风速谱理论,借助数值分析软件MATLAB编制谐波叠加法程序,模拟了场地上不同高度处具有空间相关性的钢塔结构的脉动风荷载时程曲线。在模型降阶的基础上,将模拟得到的风荷载时程加到模型上,利用Newmark-β方法进行风振响应时域计算,通过SAP2000有限元软件模拟计算得到结构的风振响应。 相似文献
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应用谐波叠加法模拟了脉动风速时程曲线,进而得到了脉动风荷载;通过马歇尔-帕尔默指数分布的雨滴谱及脉动风速得到了脉动雨荷载;利用ANSYS对索桁架体系点支式玻璃幕墙进行动力风荷载和雨荷载耦合作用下的时程分析,研究在风雨荷载共同作用下雨荷载对幕墙的影响。结果表明:雨荷载占总荷载最大比重随风速级别和降雨量的增加而增加;且雨荷载占总荷载最大比重为5.8%,极值雨情况下为12.4%。 相似文献
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风荷载在大跨度屋盖结构设计中往往起主要作用,这使得该类结构的风荷载及风致动力响应研究日益受到关注与重视。结合大跨度机库屋盖表面脉动风作用特点,依据改进的Iwatani线性回归滤波器法并结合中心采样定理,实现了基于Matlab的超大跨度网架结构三维空间相关脉动风速时程模拟。以Davenport谱为目标谱对首都机场六机位机库网架所有上弦节点位置处的随机脉动风速时程进行了模拟。进而结合风洞试验数据,依据屋盖各节点风压系数将模拟的风速时程加载于机库结构并进行风振响应时域分析,以研究三维脉动风作用下超大跨度机库屋盖结构的响应特点。分析结果表明本文模拟空间随机脉动风的方法可以较好地考虑大跨机库表面的脉动风特点,为结构的风振时域分析提供准确的荷载时程。 相似文献
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基于可靠度的风荷载分析 总被引:1,自引:0,他引:1
综述了影响统计平均风速的几个因素 ,特别阐述了时距对平均风速的影响。根据Shinozuka的理论和Davenport脉动风速功率谱模拟产生了风速、风压样本 ,并利用蒙特卡洛法分析了忽略脉动风速平方项对脉动风压功率谱密度函数的影响 ,进而分析了其对于风荷载作用下的结构动力响应的影响 相似文献
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为了研究超高层建筑在使用阶段的抗风安全性,基于青岛某超高层住宅工程,对设计风速作用下结构的风荷载分布规律、结构的位移、加速度响应进行风洞实验研究,并根据风洞试验结果,对结构的抗风安全性、结构三维风振特性及舒适性进行分析,研究结果为该项目的结构设计提供了依据。 相似文献
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作用于大跨度膜屋盖结构上的随机风压场在统计意义上由高斯和非高斯区域构成。基于零记忆非线性转化法理论,提出了这种混合随机风压场的模拟方法,算例表明,生成的随机风压场样本能准确描述实验数据的各项统计特性。将生成的样本和利用传统方法生成的高斯随机风压样本作用于某膜屋盖结构,经风振时域分析后发现,高斯随机风压激励下结构部分构件的响应值比非高斯随机风压激励下的响应值低,这表明,随机风压荷载的非高斯特性不容忽视。文章还给出了结构不同构件的整体风振响应系数。 相似文献
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脉动风速互随机Fourier谱函数 总被引:2,自引:3,他引:2
为了在随机Fourier谱中考虑风场的空间相关性,首先在经验物理关系的意义上定义了互随机Fourier谱,其表达式由两个随机过程的随机Fourier谱和一个可以反映风场空间相关性的随机相干函数组成;然后,利用现场实测风速资料,研究并建立了实际风场的随机相干函数的经验物理模型;最后,基于假设检验理论,确定了互随机Fourier谱函数中基本随机参数及其概率密度信息。实例表明,建立的互随机Fourier谱函数可以在概率的意义上很好地表征实际风场的空间相关性。 相似文献
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在求得结构不同风向、风速下风致响应以及结构所在位置处的风速风向联合分布函数的基础上,基于经典的疲劳累积损伤理论,对一实际不对称支撑圆形截面钢结构进行风致疲劳寿命估计。通过实例分析的结果,讨论了风向、结构表面粗糙度、涡激共振以及平均风速等重要因素对结构风致疲劳寿命的影响。计算结果表明:1)风向对结构的风致疲劳累积损伤影响较大,在出现概率大的风向区间内造成的疲劳累积损伤较大;2)结构表面粗糙度对结构的风致疲劳寿命影响也较大,疲劳寿命随着表面粗糙度的增加而减小;3)涡激共振对结构的疲劳寿命有一定的影响,在计算结构的风致疲劳寿命时,不应该忽略涡激共振的影响;4)平均风荷载对结构的风致疲劳寿命影响较小。 相似文献
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Zhang-Jun Liu 《Journal of Wind Engineering & Industrial Aerodynamics》2011,99(12):1207-1220
An effective procedure for simulation of random wind velocity field by the orthogonal expansion method is proposed in this paper. The procedure starts with decomposing the fluctuating wind velocity field into a product of a stochastic process and a random field, which represent the time property and the spatial correlation property of wind velocity fluctuations, respectively. By an innovative orthogonal expansion technology, the stochastic process for wind velocity fluctuations may be represented as a finite sum of deterministic time functions with corresponding uncorrelated random coefficients. Similarly, the random field can be expressed as a combination form with only a few random variables by the Karhunen-Loeve decomposition. This approach actually simulates the wind velocity field with stochastic functions other than methods such as spectral representation and proper orthogonal decomposition. In the second part of the paper, the probability density evolution method (PDEM) is employed to predict the stochastic dynamic response of structures subjected to wind excitations. In the PDEM, a completely uncoupled one-dimensional partial differential equation, the generalized density evolution equation, plays a central role in governing the stochastic responses of structures. The solution of this equation will give rise to instantaneous probability density function of the responses. Finally, the accuracy and effectiveness of the approach in representing the random wind velocity field and PDEM-based dynamic response of wind-excited building are investigated. 相似文献