發(fā)布時間：2020-11-18 07:17

　　 建筑結(jié)構(gòu)抗風(fēng)設(shè)計需要充分考慮風(fēng)荷載的非高斯特征,不容忽視。本文首先回顧了非高斯風(fēng)荷載研究領(lǐng)域的幾個熱點問題,綜述了研究現(xiàn)狀,指出了缺陷和不足。在此基礎(chǔ)上,針對非高斯風(fēng)壓概率分布擬合、非高斯風(fēng)壓極值計算、非高斯風(fēng)壓過程模擬以及非高斯風(fēng)壓插值預(yù)測四個問題,展開深入研究。全文主要內(nèi)容及結(jié)論如下:(1)現(xiàn)有基于穿越率理論的非高斯風(fēng)壓極值計算方法適用范圍有限,且對于短尾側(cè)極值的計算精度明顯低于長尾側(cè)。鑒于此,本文開發(fā)了“分離描述”(separate description,簡稱SD)算法以解決這些問題。SD算法采用Johnson變換作為潛在高斯過程與目標(biāo)非高斯過程之間的轉(zhuǎn)換工具,其適用范圍覆蓋了整個Pearson平面,適用于任意偏度、峰度組合的非高斯分布。由于短尾側(cè)數(shù)據(jù)在極大似然函數(shù)的計算中所占權(quán)重更高,因而提出對母體風(fēng)壓分布擬合兩次,以極大似然估計的擬合結(jié)果計算短尾側(cè)極值,以矩估計擬合結(jié)果計算長尾側(cè)極值,以針對性地改善短尾側(cè)極值計算精度。經(jīng)對比驗證,SD算法的整體計算誤差在4%以內(nèi),其精度高于傳統(tǒng)算法,優(yōu)勢在短尾側(cè)以及處理非高斯性較強的軟過程時尤為明顯。(2)現(xiàn)有基于極值理論的非高斯風(fēng)壓極值算法需要進(jìn)行長時間風(fēng)洞試驗,其資源耗費較大。為解決這一問題,本文提出一種試驗數(shù)據(jù)與數(shù)值模擬相結(jié)合(hybrid measurement and simulation-based,簡稱HMSB)的算法,通過數(shù)值模擬的手段,以前四階統(tǒng)計量和功率譜密度(power spectral density,簡稱PSD)為口標(biāo),仿真生成大量風(fēng)壓時程,以獲取足夠多的極值樣本,擬合極值分布�？紤]到統(tǒng)計量對于極值計算精度影響更大,在保證統(tǒng)計量模擬精度的基礎(chǔ)上,為了最大程度地提高模擬效率,提出了一種簡化模擬方法,可以實現(xiàn)統(tǒng)計量的精確模擬和PSD的近似模擬。經(jīng)驗證,HMSB法計算精度高于傳統(tǒng)方法,整體計算誤差在4%左右。其計算效率極高,能在短時間內(nèi)生成大量模擬時程,從而有效地節(jié)省了試驗資源。(3)平穩(wěn)非高斯過程模擬包含頻率和概率兩方面目標(biāo),傳統(tǒng)方法大多基于先干涉頻率再干涉概率的模擬思路。本文采用新的模擬思路,即先干涉概率再干涉頻率,提出了一種新的模擬方法。在此過程中,推導(dǎo)了線性濾波系統(tǒng)輸入過程與輸出過程低階統(tǒng)計量之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,解決了統(tǒng)計量扭曲問題;探討了新思路與傳統(tǒng)思路所各自面臨的不相容問題的成因,證明了兩種不相容區(qū)間并不完全重疊,新方法可以解決某些傳統(tǒng)方法的不相容問題;通過多個算例證明了新方法的有效性和準(zhǔn)確性。此外,所提方法還具有模擬高階相關(guān)非高斯過程的潛力。(4)現(xiàn)有非高斯非平穩(wěn)過程模擬方法較少,且均需要迭代計算,模擬效率較低。本文基于線性濾波技術(shù),提出了新的模擬方法,使用時變自回歸(time-varying auto-regressive,簡稱TVAR)模型將潛在非高斯非平穩(wěn)白噪聲過濾成目標(biāo)非高斯非平穩(wěn)過程。新方法無需迭代,計算簡便。在其開發(fā)過程中,推導(dǎo)了TVAR模型輸入過程與輸出過程時變低階統(tǒng)計量之間的變換關(guān)系,從而可在模擬前根據(jù)目標(biāo)時變低階統(tǒng)計量計算出潛在非高斯非平穩(wěn)白噪聲的時變低階統(tǒng)計量;將傳統(tǒng)Johnson變換升級為時變版本,用于生成非平穩(wěn)白噪聲輸入;提出了一種簡便方法,用于確定TVAR模型階數(shù);通過算例證明了新方法的可行性和準(zhǔn)確性。(5)將高斯過程回歸(Gaussian process regression,簡稱GPR)技術(shù)引入到風(fēng)壓統(tǒng)計量的插值估計問題,相比于現(xiàn)有方法中使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),GPR的優(yōu)勢在于超參數(shù)自適應(yīng)選取、輸出具有明確的概率意義等方面。對于低階統(tǒng)計量估計問題,本文所提方法相對于傳統(tǒng)方法精度更高,能夠?qū)崿F(xiàn)對未布測點位置和未測量風(fēng)向角的風(fēng)壓信息的準(zhǔn)確補充。對于風(fēng)壓時程估計問題,本文充分利用GPR善于處理小樣本問題的特點,提出了時變GPR估計方法,其精度相對傳統(tǒng)方法更高,且能夠處理風(fēng)場隨時間變化的非平穩(wěn)情形。嘗試估計了高階統(tǒng)計量和累積密度函數(shù),其中三階統(tǒng)計量和累積密度函數(shù)估計精度較高,可以滿足使用要求。而四階統(tǒng)計量由于其隨機(jī)性更強、波動幅度更高,精度尚無法滿足要求,需進(jìn)一步提升算法。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TU312.1
【部分圖文】：

的所有分布類型。第三階和第四階統(tǒng)計量，即偏度（ｓｋｅｗｎｅｓｓ，簡稱從）和峰度（ｋｕｒｔｏｓｉｓ，??簡稱ｈ?）是用來區(qū)分高斯分布與非高斯分布的重要參數(shù)，也是用來描述非高斯分布概率??性質(zhì)的重要指標(biāo)。圖１．１展示了偏度、峰度與隨機(jī)變量概率密度函數(shù)之間的聯(lián)系。由圖??１．１（ａ）可見，偏度描述分布的偏斜程度，正偏度向左，負(fù)偏度向右，絕對值越大表示越??向一側(cè)傾斜，偏度為０則為對稱分布。峰度描述分布的尖削程度，峰度越大表示分布中??心越高聳，尾部越長。由于高斯分布的偏度為０，峰度為３，因此對于任意偏度不等于０??或峰度不等于３的分布都可歸類為非高斯分布，而其偏度與峰度的大小可以用來衡量其??偏離高斯分布的程度。??絕大多數(shù)非高斯風(fēng)壓分布是非對稱的，相較于高斯分布其一側(cè)尾部較長，一側(cè)尾部??較短。體現(xiàn)在風(fēng)壓時程上則具有明顯的非對稱特征，一側(cè)伴有大幅度的風(fēng)壓脈沖。這些??大幅脈沖更容易使結(jié)構(gòu)發(fā)生破壞，是導(dǎo)致局部結(jié)構(gòu)構(gòu)件失效的主要原因。許多知名建筑??曾在風(fēng)荷載作用下發(fā)生過不同程度的毀壞

，。分布也有類似的規(guī)律，在此不一一列舉，可查閱文獻(xiàn)Ｉ４７］。這些傳，當(dāng)待分析數(shù)據(jù)與某一分布適用范圍更接近時，該分布的擬合研究者們在尋找最適合描述非高斯風(fēng)壓的分布時，由于他們的率特性，因而得出了不同的結(jié)論。??分析非高斯風(fēng)壓數(shù)據(jù)時傳統(tǒng)指數(shù)類分布已較少使用，然而該類于目前常用的Ｈｅｒｍｉｔｅ轉(zhuǎn)換分布和非參數(shù)分布，傳統(tǒng)指數(shù)類分便。只是應(yīng)當(dāng)摒棄使用一類分布描述所有數(shù)據(jù)的習(xí)慣，應(yīng)熟悉據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇合適的分布。??ｉｔｅ轉(zhuǎn)換分布??理論人為任意非高斯過程都可以由一個與之對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)高斯調(diào)非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)變換得到，即??ｙ?＝?ｇ｛ｕ＼?ｕ?＝?ｇ￣＇（ｙ）高斯過程為均值等于０、方差等于１的標(biāo)準(zhǔn)高斯過程；

建筑結(jié)構(gòu)表面風(fēng)壓非高斯特性分析方法研究?－３和％?．Ｃ７２?．Ｃ７３＝４￣Ｋｓ／：２的關(guān)系，進(jìn)而可以推出三個根必是一正１＞０，所以Ｃ７的值應(yīng)該與正根的值相等。將極帶入式（１．１２）可Ａｔ／，如果ｈ?＜知＇則選擇＆系統(tǒng)，即式（〗．９ｂ）；如果ｔｏ?＞?Ａ＾１．９ｃ）。??２５?■?Ｉ?？?？?？?？?Ｉ?＿?Ｉ?，?Ｉ?，?Ｉ?■?Ｉ?■?Ｉ?１?／?Ｉ?■．??、＼?、？?／?／??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2888465