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基于LSSVM风压分布预测研究

张慧超  
【摘要】:随着建筑趋向于更高、更复杂化的发展,风荷载对于建筑的影响越来越重要,获取结构表面实时风压分布更具实际意义。现阶段,风洞试验、CFD数值模拟或现场布置风压传感器都无法获取整个结构表面实时风压分布。本文基于最小二乘支持向量机算法,结合CFD数值模拟数据寻找不同风向角下风压分布规律,进而实现对实际风向角下结构表面风压分布的预测,主要内容包括以下三个方面。完成了风压分布预测模型的建立。本文基于最小二乘支持向量机算法建立预测模型,将回归预测问题转化为对惩罚系数及核函数参数的寻优,并利用粒子群优化算法进行参数的寻优。以CFD数值模拟数据及风压传感器现场实测数据作为已知风压分布信息,将其分为训练样本、测试样本及待预测样本。测点风压值影响因素确定为测点位置坐标及风向角,采用体型系数代替风压值进行预测分析,避免了风速多变带来的问题。验证了预测模型对于风压分布的适用性及通用性。建立了两个不同体型的长方体建筑模型和弧形建筑模型,利用CFD数值模拟获得了36个工况(每整十度一个工况,即o0、o10、……、o350等)下风压分布数据,并选取了少数测点作为实际监测点,进行风压分布预测。根据CFD数值模拟数据与预测所得值之间的绝对误差、相对误差、折线图及体型系数云图等,验证了预测模型对于风压分布是适用的,且对于不同体型建筑是通用的。基于预测模型,实现了对珠海歌剧院结构表面实时风压分布的预测。珠海歌剧院受风荷载影响严重,对其实施健康监测很有必要。文中制定了较为详细的实时风速、风向及风压监测方案,结合预测模型制定了歌剧院表面风压传感器布置方案。通过CFD数值模拟获得了歌剧院36个工况下风压分布数据,并结合24个风压传感器实测数据,基于预测模型进行歌剧院表面风压分布预测。根据CFD数值模拟数据与预测所得值之间的绝对误差、相对误差、折线图及体型系数云图等,说明了预测模型对歌剧院实时风压分布具有较好的预测效果。此外,通过引入随机误差,分析说明了预测模型对于实测风压值和风向角具备一定的容错能力。


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