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利用风洞实验测定大跨度屋盖的风压时,由于通常只能通过布置有限测点而获得有限的风压数据,因此采用准确高效的方法预测更多未知点的风压特性具有重要意义。本文在径向基函数神经网络的基础上,结合遗传算法和方差分析对大跨度屋盖的风压场进行了预测。引入整体度量估计作为遗传算法中适应度函数的估计,采用方差分析分解RBF的输出总方差,用求得的均方误差对RBF神经网络模型的权方差进行估计。将本文方法预测得到的大跨度屋盖的风压系数、升力系数等与实验结果和传统RBF方法预测结果进行了对比,并进行了误差统计分析。结果表明:本文方法预测的风压系数与试验结果符合良好,且均方误差小于RBF方法,平均相差约67.21%;在达到同样的收敛精度时,采用本文方法计算所需的时间要比传统RBF模型节省约40%。结合遗传算法和方差分析的RBF神经网络模型是预测大跨度屋盖风压场的有效工具。 相似文献
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强风来临时常常伴有强降雨,雨滴在风荷载的作用下会对结构产生较大的撞击力,并产生了风驱雨作用,加剧了结构所受荷载。但荷载规范中对大跨度屋盖结构的抗风雨设计值尚未给出明确规定。本文采用数值模拟的欧拉-欧拉方法,研究了正方形、矩形、圆形、椭圆形等四种常见大跨度双曲屋盖表面在风驱雨作用下的平均压力分布,并与已有风荷载作用的风洞实验结果进行了对比。研究发现:风雨作用下最不利双曲屋盖投影形状为正方形,其次为矩形;在风雨联合作用下双曲屋盖表面平均压力受到雨压力、风吸力、风压力共同作用,且都是屋盖前端处平均压力系数较大,变化梯度较大。研究得到了不同双曲屋盖风驱雨作用下的平均压力系数及其变化规律,为类似结构的抗风雨设计提供了参考。 相似文献
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针对强耦合方法求解风与柔性结构流固耦合作用时,大量计算资源都耗费在对强耦合方程求解中这一弊端,本文研究了强耦合方程的预处理求解方法。在风与柔性结构流固耦合作用的强耦合整体方程的基础上,将时空离散和线性化后的类似结构方程看成是鞍点问题,首先推导得到了类似结构方程的预处理矩阵;再基于此推导出了强耦合整体方程的预处理矩阵。首先采用预处理方法对经典二维流固耦合问题进行了计算,验证了提出的预处理矩阵的正确性;然后对风与三维膜结构的流固耦合作用进行了分析,评估了所提出预处理方法的相关计算参数。计算结果表明,所提出的预处理方法可使强耦合整体方程的求解在计算精度和计算效率上都得到较大提升,证明本文提出的预处理方法适用于风与柔性结构的流固耦合分析。 相似文献
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“风致雪漂”运动可能会造成建筑物倒塌,威胁到人身财产安全,因此风雪的共同作用在设计大跨度结构时是不能忽略的。本研究采用欧拉-欧拉方法,基于k-kl-ω湍流模型,选择的大跨度双曲屋盖结构的投影形状有4种,分别为矩形、正方形、椭圆形以及圆形,研究在风雪流共同作用下风向角不同时这4种结构屋盖表面的风致积雪压力系数曲线图和积雪分布系数云图,并进行了对比分析,得到积雪分布规律。结果表明:风致雪漂作用下4种形状屋盖结构表面风致积雪压力系数比单独风作用下的平均压力系数大;4种屋盖结构表面的风致积雪压力系数最大值出现的位置不同;风向角对屋盖表面的风致积雪压力有很大影响,当风向角不同时,屋盖表面压力从大到小的排列顺序依次为矩形、椭圆形、正方形和圆形屋盖。 相似文献
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