基于JT-AR转换模型的非高斯风荷载特性分析
Analysison Non-Gaussian Wind Load Characteristics Based on JT-AR Transformation Model
孙芳锦 1阳立云 2路明璟 3张大明 4曾倩2
作者信息
- 1. 桂林理工大学土木与建筑工程学院,广西 桂林 541004;广西岩土力学与岩土工程重点实验室,广西 桂林 541004
- 2. 桂林理工大学土木与建筑工程学院,广西 桂林 541004
- 3. 辽宁工程技术大学 土木工程学院,辽宁 阜新 123000
- 4. 桂林理工大学信息科学与工程学院,广西 桂林 541004;广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西 桂林 541004
- 折叠
摘要
为了研究大跨度屋盖结构的非高斯风荷载特性,提出一种采用JT-AR转换模型模拟大跨度球面屋盖结构非高斯脉动风压的方法.基于JT变换和AR模型理论进行耦合,提出并构建JT-AR转换模型,模拟生成非高斯脉动风压时程样本数据,与目标功率谱及高阶统计量对比验证;通过已有风洞试验结果与作用在大跨度球面屋盖结构表面的非高斯分布特性作对比验证.结果表明:JT-AR转换模型的模拟结果与风洞试验作用在建筑上的非高斯脉动风具有同等作用效应,其模拟仿真结果具备可靠性及普适性.研究结论为大跨度结构抗风设计提供一种新的模拟方法,可代替复杂的风洞试验.
Abstract
In order to study the non-Gaussian wind load characteristics of large-span roof,a JT-AR transformation model is proposed to simulate the non-Gaussian fluctuating wind pressure of large-span spherical roof.Based on coupling of JT transform and AR model theory,a JT-AR transformation model is proposed and constructed to sim-ulate the generation of non-Gaussian pulsating wind pressure time history sample data,which is compared with the target power spectrum and higher-order statistics.Then,the existing wind tunnel test results are compared to the non-Gaussian distribution characteristics on the surface of the large-span spherical roof.The research results indi-cate that the simulation results of the JT-AR transformation model have the same effect as the non-Gaussian pul-sating wind acting on buildings in wind tunnel tests,and their simulation results are reliable and universal.The study conclusion provides a new simulation method for the wind resistance design of large-span structures,repla-cing complex wind tunnel tests.
关键词
大跨度屋盖结构/Johnson变换/AR自回归模型/高阶统计量/非高斯脉动风压Key words
large-span roof structure/Johnson transformation/AR autoregressive model/higher-order statistics/non-Gaussian fluctuating wind pressure引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(52178468)
国家自然科学基金(52268023)
广西自然科学基金(2019GXNSFAA245037)
广西青年创新人才科研专项(桂科AD19245012)
广西建筑新能源与节能重点实验室自主课题(桂科能19-J-21-14)
广西岩土力学与工程重点实验室项目(桂科能19-Y-21-2)
广西研究生教育创新计划项目(YCSW2023347)
出版年
2024
NETL
NSTL
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