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在平稳随机向量过程功率谱密度矩阵的本征正交分解(POD)基础上,建议了一类平稳随机向量过程模拟的POD-随机函数方法.通过POD的模态截断技术,将平稳随机向量过程表达为少数几阶能量占优的本征模态叠加,减少了平稳随机向量过程模拟的计算量;利用随机函数的约束,将随机向量过程POD表达式中的正交随机变量定义为两个基本随机变量的正交函数形式,实现了随机向量过程的降维表达.结合Kaimal风速谱及Davenport空间相干函数模型,进行了脉动风随机向量过程的数值模拟分析,并与传统的Monte Carlo方法进行比较.数值算例表明,本文方法不仅所需的随机变量最少,且仅需生成较少的代表性时程即可获得较高的模拟精度.而且,本文方法生成的代表性时程构成一个完备的概率集,进而可结合概率密度演化理论进行结构随机风荷载作用下的动力反应与可靠度分析. 相似文献
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