浅论基于特征正交分解的桥梁风场随机模拟

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1、华中科技大学博士学位论文基于特征正交分解的桥梁风场随机模拟姓名:胡亮申请学位级别:博士专业:结构工程指导教师:方秦汉;李黎20070518华中科技大学博士学位论文摘要现代桥梁正在向大跨方向发展,桥梁结构越来越轻柔,其抖振性能必须引起重视。为便于考虑各种非线性因素的影响,抖振响应计算多采用基于MonteCarlo随机模拟的时域分析方法。而作为时域方法的输入,桥梁脉动风速场的随机模拟是首先要解决的问题。目前的模拟方法中,原型谱表示法相对于线性滤波法,具有高精度和鲁棒性等特征,在工程实际中已经得到了广泛的应用。特征正交分解(POD)型谱表示法的核心是以对功率谱矩阵的特征值分解取

2、代原型谱表示法中的Cholesky分解,物理意义明确且可通过模态截断节省计算量。本文的研究主要在POD型谱表示法的精度、误差、运算速度、加速算法等以前研究较少涉及的方面开展,希望能给出在工程实际运用时风场随机模拟方法的合理选择指引。主要工作包括以下方面:(1)研究了用POD型谱表示法来精确的模拟一维多变量风场。给出了仅随机相位的特征正交分解型谱表示法模拟公式,研究了运用模态截断所带来风场模拟的误差和一维复杂风场特征正交分解的特性。使用Matlab和Fortran两类语言编制程序,对比分析了两类谱表示法的计算效率。研究表明,POD型谱表示法具有非常明确的物理意义,模态截断给

3、模拟带来的误差可以得到有效控制,但POD型谱表示法在计算效率方面并无明显的优势。提出了一种改进型的POD型谱表示法,分离了自谱和相干函数的影响,有更明确的物理意义。给出了谱表示法的统一表达式,以及FFT用于加速谱表示法的算法。讨论了风场模拟结果各项矩统计量的时域估计方法。给出了POD型谱表示法模拟具有桥塔风效应风场的简化算法。(2)对两类谱表示法在理论上和数值上进行了精细化的误差分析。以模拟三变量风场为例,详细推导了一个风场样本的均值、相关函数、功率谱函数、根方差等概率统计量的时域估计表达式。推导得到了各统计量时域估计值的偏度误差和随机误差的解析解,然后将三变量风场的误差

4、计算结果推广至一般情况,对比分析了两类谱表示法的模拟随机误差。POD型谱表示法的总体相对随机误差和根方差相对随机误差要小于原型谱表示法,且在空间分布是均匀的,而原型谱表示法误差随点号递增,这是POD型谱表示法的一个重大优点。考察了降低随机误差的可行方法,且详I华中科技大学博士学位论文细讨论了利用双索引频率和POD型谱表示法模拟各态历经性风场的新算法。建议使用多次模拟取平均值的方法来降低随机误差。(3)研究了提高谱表示法计算效率的方法。逐一讨论了利用快速Hartley变换(FHT)、连续线状结构风场POD的半解析解和POD频率插值三类算法来加速谱表示法时,它们各自的实用算法

5、,及各类算法对计算效率的提高和对模拟精度的影响。研究结果表明,使用FHT提高计算效率远不如采用高优化的FFT算法有效;对点数较多的桥面风场,可以利用连续线状结构风场POD的半解析解加速;应当优先选择对数等距布置基点、基点数量为总频率点数的1/16左右、特征值线性插值、特征向量近似插值的改进POD型插值模拟算法。(4)研究了三维风场模拟中的若干具体问题。描述了一般三维风场相干模型,推导了双特征正交分解法的简化模拟公式,可有效的节省计算量。并将简化的模拟算法应用于四渡河大跨悬索桥的三维风场模拟。最后,对计算效率、随机误差、物理意义、截断误差、加速算法等5个影响选择因素的综合对

6、比分析结论表明,POD型谱表示法比原型谱表示法更值得选择。关键词:桥梁三维风速场随机模拟谱表示法特征正交分解(POD)计算效率随机误差加速算法II华中科技大学博士学位论文AbstractInChina,itisworthnotingthatmoreandmorelong-spanbridgesarenowbeingconstructedplanned,orwillbeplanned.Thestructuraltypologyofthesebridges,evenmoredominatedbygrowingslenderness,lightness,andelegance,

7、isputtingwindeffects,especiallythebuffetingresponsesofthestructures,intoapronominentrole.Itisveryconvenienttotakeintoaccountmanifoldnonlineareffects,ifthebuffetingresponsesofbridgesareevaluatedintimedomain.Whenusingthetimedomainmethods,namely,theMonteCarlosimulation

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