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风洞试验和风致振动...
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究主要针对风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建了具有不同网格尺寸和形状的网面球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行了比较。提出了一种新的非均匀分布抽头处理方法。不同的处理方法导致具有不同物理含义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其称为模态-荷载-相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义是结构响应的空间分布。其优点是它只考虑运动方程中的已知变量，而不需要任何准静态或动态假设。最后，给出了该矩阵在背景响应中的应用。
气动弹性建模研究风致响应
1 美国佛罗里达州迈阿密佛罗里达国际大学土木与环境工程系。2 美国佛罗里达州迈阿密佛罗里达国际大学国际飓风研究中心极端事件研究所。3 黎巴嫩贝鲁特黎巴嫩美国大学土木工程系。
球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。
球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。
球形穹顶风洞试验及风致振动分析
摘要：在大气边界层风洞中对球形穹顶表面进行了一系列风压测量。给出了球形穹顶表面的风压分布，包括平均值和标准差。讨论了墙高跨比、矢跨比、地形类型和雷诺数对风压分布的影响。本研究侧重于风致振动分析。采用本征正交分解 (POD) 技术重建具有不同网格尺寸和形状的网状球形穹顶的风压场，并与风洞试验模型获得的结果进行比较。提出了一种非均匀分布抽头的新处理方法。不同的处理方法会导致具有不同物理意义的不同优化问题。对于风致振动分析的模态叠加分析，提出了一个新的矩阵，作者将其指定为模态载荷相关矩阵，以确定对风效应贡献最大的特殊模态。该模态对背景响应贡献最大，对共振部分贡献显著。该矩阵的物理意义为结构响应的空间分布，其优点是只考虑运动方程中已知的变量，不需要任何准静态或动态假设，最后给出了该矩阵在背景响应中的应用。
大跨度输电塔气动弹性模型风洞试验
摘要：采用有限元法对某大跨度输电塔进行模态分析，并采用离散刚度法建立其气动弹性模型进行风洞试验。利用视觉位移测量仪和加速度计分别测量气动弹性模型的位移和加速度，并采用有限元计算计算塔的风致响应，与风洞试验结果进行对比。计算了阵风响应因子，并与规范和其他研究的结果进行了比较。结果表明：视觉位移仪能够很好地记录风洞中模型塔的振动；塔的加速度以一阶共振响应为主，位移以背景响应为主；纵向和横向的位移和加速度相近，表明侧风和顺风向响应大小相同。考虑雷诺数修正后试验得到的塔顶位移与数值模拟结果基本一致，风洞试验得到的塔顶阵风响应因子小于规范计算值，与有限元计算值接近。
低风洞试验的不确定性量化
摘要：低层建筑的风致屋顶压力通常在边界层风洞中测量。据记载，不同边界层风洞中缩小比例的建筑模型的压力统计数据差异很大。流动设施能力、模型设计和制造、仪器、测试设置和程序、特定的数据缩减方法以及研究人员的经验是影响风洞实验测量数据和结果的众多因素之一。考虑到上述变量列表，结果经常不同也就不足为奇了，因为每个变量都会带来潜在的误差源。为了确定从风洞测试中获得的压力统计数据中的驱动不确定性来源，使用 NIST 空气动力学数据库通过蒙特卡罗模拟执行详细的不确定性量化分析。这项工作具体展示了测量不确定性如何传递到风洞测试中感兴趣的数量。它还将提供对关键测量、不确定性来源的更好理解，并可能揭示压力统计结果之间存在差异的原因。
全球模型模拟中受背景流调制的近惯性波能量
摘要：我们利用 2019 年 5 月至 6 月 30 天内具有真实大气强迫和背景环流的全球 1/25 8 混合坐标海洋模型 (HYCOM) 模拟研究了风致近惯性波 (NIW) 的产生、传播和消散。计算了总场的时间平均近惯性风能输入和深度积分能量平衡项，并将场分解为垂直模式以区分 NIW 能量的辐射和（局部）耗散分量。只有 30.3% 的近惯性风输入投射到前五个模式上，而前五个模式中的 NIW 能量之和占总 NIW 能量的 58%。几乎所有深度积分的 NIW 水平能量通量都投射到前五种模式上。NIW 模式的耗散和衰减距离的全球分布证实，低纬度是高纬度产生的 NIW 能量的汇聚点。发现 NIW 能量的局部耗散部分 q 局部 在整个全球海洋中是均匀的，全球平均值为 0.79。水平 NIW 通量从具有气旋涡度的区域发散，并汇聚在具有反气旋涡度的区域；也就是说，反气旋涡流是 NIW 能量通量的汇聚点 （特别是对于较高模式而言）。大多数未投射到模式上的残余能量在反气旋涡流中向下传播。全球近惯性风能输入量在30天内为0.21TW，其中只有19%传输到500米深度以下。