基于线性滤波法的脉动风速模拟及其MATLAB程序的实现.pdf
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1、第 23卷第 4期2007年 8月结 构 工 程 师Structural EngineersVo.l 23,No.4Aug.2007收稿日期:2006-12-16基于线性滤波法的脉动风速模拟及其 MATLAB程序的实现袁 波 应惠清 徐佳炜(同济大学建筑工程系,上海 200092)摘 要 详细介绍了自回归技术公式,同时采用此技术模拟具有空间相关性的随机风荷载,给出了用自回归技术模拟脉动风荷载的步骤以及具体 MATLAB程序,并把所编程序用于江阴长江大桥风荷载模拟,结果表明效果较好。关键词 自回归,空间相关,脉动风速,MATLAB程序Si mulation of TurbulentW ind V
2、elocity Based on LinearFilterM ethod andMATLAB Program RealizationYUAN Bo YI NG Huiqing XU Jiawei(Department ofBuilding Engineering,TongjiUniversity,Shanghai200092,China)Abstract In this paper,the technology of autogressivemodel is introduced.Stochasticw ind loadingw ith ti meand spatial correlation
3、 is generated by the autogressive-type si mulationmethod,giving autogressive-type si mu-lation process andMATLAB progra m.Turbulent w ind velocity of Jiangying Changjiang Bridge over YangtseRiver is generated w ith this program and the result indicates that the programme is good.Keywords autogressiv
4、emode,l spatial correlation,turbulentw ind,MATLAB program1 引 言目前的抗风计算主要分为在频域和时域计算。频域分析是风振分析的一种常用方法,但在频域内只能对结构进行线性分析,要假定瞬时风压与风力之间的关系是线性的,结构的特性也假定为线性的,等等。强风作用下,细长的大跨结构在风荷载作用下往往会产生几何或材料非线性,所以频域分析有时并不能反应结构的真实特性。要进行较为精确的分析,只能借助于时域分析方法。时域方法可以直接了解结构的特性,求出力和位移随时间的变化规律和最大值。尽管时域方法计算复杂且耗时,但随着计算机的发展,该问题已经能很好地解决
5、,况且时域方法对于实验验证和科学研究很有必要。目前,国内外对风速时程的模拟方法主要是CAW S(Constant Ampfitude W ave Superposition)法、WAWA(W avesw ithW eighted Amplitude)法及线性回归滤波器法。研究表明 1,3,对大型工程结构而言,其自由度是非常大的。特别是大型空间结构,对风荷载的三维分布都比较敏感,必须精确模拟各点的风谱。CAWS法与 WAWA 法计算量巨大,所产生的风速过程不能考虑时间相关性;Soarl提出的线性回归滤波器法很容易求出模型参数,但模型精度受风谱变化的影响,风谱的差异越大,精度越低;I watani
6、提出的线性回归滤波器法具有较好的普适性,但模型参数一般采用迭代、递推的方法求解,容易产生并累积误差,导致模型的精度不够。2 风的基本特性风对结构的作用可以看成由平均风作用和脉动风作用两部分组成,其中平均风在一定的时间间隔内,风的大小和方向不随时间变化;经过实测风时程记录可知,平均风剖面沿结构高度往往按指数或者对数规律变化;而脉动风荷载是随机荷载,是风力中的动力部分,它使结构产生随机振动。国内外的研究表明 4,5,一般可将脉动风近似看作高斯过程来考虑。脉动风速可以用下式表示:v(t)=C u(t)(1)式中,u(t)为互不相关的高斯过程;C为互相关矩阵,可以由后面的公式求得。因而,在某一时刻 t
7、、高度 z处,风速 V(z,t)可以看作高度 z处的平均风速 v)(z)与脉动风速 u(z,t)之和。V(z,t)=v)(z)+C u(z,t)(2)2.1 脉动风的自功率谱历来的观测结果表明,脉动风速谱近似服从高斯分布。脉动风速谱的统计通常有两种方法:一种是将强风记录通过超低频滤波器,直接测出脉动风速的功率谱曲线;另一种是把强风记录经过相关性分析,获得风的相关曲线,然后通过傅氏变换求得功率谱曲线 4。其中,最著名、最常用的就是 Davenport谱。Davenport根据近百次观测结果提出了脉动风速谱的经验公式 4:Sv(n)=4 KV210 x2n(1+x2)4/3(3)式中 x=1 20
8、0 n/V10;K)地面粗糙度系数;V10)标准高度处(通常为 10 m)的平均风速;n)脉动风速的频率(H z)。观测结果表明,实际上随着高度的增加,脉动风速谱的峰值将有所降低,然而 Davenport谱并没有考虑这一变化。2.2 脉动风的互功率谱阵风的特性除了用自相关性描述外,还可以用空间相关性来表示。强风观测表明,各点风速、风向并不是完全同步的,甚至可能是完全无关的。阵风的空间相关性包括侧向左右相关和竖向相关,在必要时还包括前后相关。试验表明,这种相关性是随着空间两点间的距离增大而近似地按一种指数形式衰减的,一般可写成Qz(z1,z2)=exp-|z1-z2|luQx(x1,x2)=ex
9、p-|x1-x2|lu(4)式中,Qz(z1,z2)表示上下相关系数;Qx(x1,x2)表示侧向相关系数。若需要同时考虑结构竖向和侧向相关性时,空间任意两点的相关系数一般采用 Davenport提出的表达式:Q(n,x1,x2,z1,z2)=exp-nC2x(x1-x2)2+C2z(z1-z2)212(Vz1+Vz2)(5)式中 n)频率,n=X/2P;Cx,Cz)分别表示侧向和竖向的衰减系数,其值的变化范围较大,根据Em il的建议,常取为 Cz=10,Cx=16 5;x1,x2,z1,z2)分别为垂直于来流风的水平、竖向坐标;Vz1,Vz2)相应点的风速。由以上各式可以求出脉动风的相干函数
10、,那么脉动风速的交叉谱就可以通过相干函数求出:SViVj(x1,x2,y1,y2,n)=Qij(x1,x2,y1,y2,n)#SVi(x1,x2,n)SVj(y1,y2,n)(6)从整个式子可以看出,谱密度函数完全表征了脉动风随机过程的频率含量和能量性质;相干函数以及相位角反映了脉动风的相关性和相位关系,因此这些参数常常被看成脉动风速模拟过程的特征参数。3 线性滤波法3.1 回归系数的求解过程线性滤波法又名白噪声滤波法(White NoiseF iltrationMethod),将随机过程抽象为满足一定条件的白噪声,然后经过某一假定系统进行适当变换而拟合出该过程的时域过程。目前,最常见的#56
11、#StructuralEngineersVo.l 23,No.4Earthquake andW ind Resistance 是采用自回归模型 AM(Autogressive Model)6-15法模拟多维风速随机过程,M 个相关的随机过程 u(x,y,z,t)=u1(x,y,z,t),uM(x,y,z,t)T可由下式求算:u(x,y,z,t)=6pk=1 Wk#u(x,y,z,t-k$t)+N(t)(7)式中,u(x,y,z,t-k$t)=u1(x,y,z,t-k$t),uM(x,y,z,t-k$t)T;N(t)=N1(t),NM(t)T,其中 Ni(t)均值为 0,具有给定方差的正态随机过
12、程,i=1,2,M;Wk为 M M 阶自回归矩阵;k=1,2,p。对空间任意一点 i(i=1,2,M)具有时间差的随机过程 ui(t)和 ui(t-k$t)的协方差可以表示为Riu(x,y,z,k$t)=E ui(x,y,z,t-k$t)-E ui(x,y,z,t-k$t)#ui(x,y,z,t)-E ui(x,y,z,t)(8)由于 ui(x,y,z,t)和 ui(x,y,z,t-k$t)为均值为 0的平稳随机过程,其协方差的值仅为时间差的函数,上式可改写成为Riu x,y,z,k$t=E ui(x,y,z,t-k$t)ui(x,y,z,t)(9)式(7)两边同时乘 ui(x,y,z,t-k
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