[发明专利]一种区间风谱模型的建立方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于现场实测结果的区间风谱模型建立方法，尤其适用于工程结构抗风分析中，获得结构物场地的风谱模型所处的区间。

背景技术

风灾是自然灾害中发生最频繁的一种，由其造成的人员伤亡和经济损失巨大。按德国统计资料推算，世界风灾造成每年损失达137.7亿美元。再加上近年来，全球气候变化较大，台风显得更加猖獗。研究风荷载的特性以及风对结构的作用，能够增强结构的抗风能力，减小风灾损失，因而具有极为重要的意义。

工程结构风特性主要包括平均风特性和脉动风特性。由于风谱模型能够准确反映出脉动风中各频率成分所作贡献的大小，因而是脉动风特性中最为主要的参数。近地边界层强风特性的现场实测能够获得风环境的最直接、最真实的资料，因而是掌握某地区风特性的最有效方法。现有的著名风谱模型也都是根据现场实测结果拟合得到的。Davenport教授就曾根据世界上不同地点、不同高度处测得的90多次强风记录拟合得到水平脉动风速谱。

近年来，随着对结构健康监测的不断重视以及工程结构测试技术水平的提高，国内外在很多大型桥梁上安装了健康监测系统。国外包括日本明石海峡大桥、挪威的Skarnsunder斜拉桥、美国的Sunshine Skyway斜拉桥、加拿大的Confedration梁桥、英国的Foyle梁桥和Flintshire斜拉桥等。我国包括香港青马桥、润扬大桥、江阴大桥、上海徐浦大桥、卢浦大桥、南京长江大桥、南京长江二桥、滨州黄河公路大桥等。这些监测系统为掌握当地风特性，建立合理风谱模型提供了有效手段。

由于风特性受风的随机性、地理位置等因素的影响，每次实测台风的风谱模型差异性非常大，这在长期的实测分析中已经得到了验证。然而，目前常用的几种脉动风速功率谱如Davenport谱、Kaimal谱、Karman谱以及Panofsky谱都是单一的一条曲线，无法体现出每次台风的随机性和差异性。因此，为了能够更好地体现桥址区的台风特性，所建立的风谱模型需要能够反映出台风的随机性，以使得模拟出的风荷载能够更加可靠，强/台风作为控制荷载地区的结构抗风设计更为合理。

发明内容

技术问题：本发明的目的是创建一种基于现场实测结果的区间风谱模型的建立方法，该技术将区间的概念引入到风谱模型的建立当中，在很大程度上解决了现有单一曲线风谱模型无法体现出每次台风的随机性和差异性的问题，模拟出的区间风谱模型能够包含结构物所处的各类风环境。

技术方案：针对上述问题，本发明首先通过对大量的风特性实测数据进行功率谱分析来获得实测风谱模型；其次在频域内找出实测风谱模型的各个峰值点，这些峰值点包括最大峰值点和最小峰值点，对应于不同的频率值；最后按照所有最大峰值点拟合出区间风谱模型的上限，按照所有最小峰值点拟合出区间风谱模型的下限。解决上述问题所采用的技术方案流程如下：

第一步：进行大量强台风现场实测：

实测方法有两种，一种是在台风来临期间，估计台风到达时间，将风速仪置于大跨度桥梁的跨中或塔顶，调整采集频率进行风速和风向数据的采集；另一种是通过安装在结构健康监测系统——SHMS中的风速仪进行风速和风向数据的采集，传输系统将采集系统采集的数据传送到监测中心；

第二步：对实测风速和风向数据进行功率谱分析，获得实测风谱模型：

对采集到的风速数据样本进行分析处理，选择一段风速偏大且平稳的子样本，基于matlab大型数据处理软件，采用功率谱密度估计方法，编写功率谱密度计算程序进行计算，获得实测风速数据的功率谱密度，以x轴为频率，y轴为功率谱密度，绘制曲线，即为实测风速数据的风谱模型；

第三步：在频域内找出所有实测风谱模型的各个峰值点：

实测风谱模型都是波动很大的曲线，每条曲线都存在一系列的峰值点，这些峰值点包括最大峰值点和最小峰值点，对应于不同的频率值；

第四步：对风谱模型的最大峰值点和最小峰值点，采用非线性最小二乘法分别进行拟合，以获得区间风谱模型的上下限；

对每一小段风谱模型，仍采用规范规定的顺风向功率谱表达式进行拟合，即：