基于概率的建筑结构风荷载效应评估及抗风可靠性研究

摘要

风是一种具有强烈空间和时间随机性的自然现象。为了确保建筑结构在随机风条件下的安全和正常使用，建筑结构抗风可靠性研究是结构风工程领域内一直备受关注的课题。经过多年的研究，结构风工程领域在深入分析自然风特性、合理刻画风与结构相互作用及精确求解建筑结构风致响应等方面取得了一系列的研究成果，但世界范围内因强风引起的建筑结构破坏以及由此造成的大量人员伤亡和经济损失却仍旧不断发生。这些惨重的风灾事件不断提醒着风工程领域的研究人员，建筑结构抗风研究仍旧任重而道远。风工程奠基人之一达文波特2002年在《Past，present and future of wind engineering》一文中专门提及，抗风可靠性研究是风工程领域一个重要发展方向。基于以上考虑，本博士论文的研究课题定为建筑结构抗风可靠性研究。
　　如前所述，风是一种随机性极强的自然现象。当建筑处在这种随机环境中，风与结构的相互作用以及由此产生的表面风压和建筑结构风致响应等风效应均具有强烈的随机性。如何合理考虑这些随机性是提高建筑结构抗风可靠性的核心任务之一。建筑结构抗风可靠性的研究主要包括以下三方面内容:1）风环境的随机性:主要包括平均风速随机性和方向性及平均风剖面、随机湍流场的空间和时间相关性及功率谱等;风环境随机性的处理，包括平均风速和风向的随机性、平均风速剖面和紊流场在物理或者数值风洞中的模拟;2）给定平均风速剖面和紊流场条件下风与结构相互作用时的不确定性:包括平均风速剖面和紊流场模拟的不确定性、气动力系数的随机性等;3）综合考虑平均风速和气动力系数的随机性和方向性，建立一个以概率为基础的理论框架评估建筑结构风荷载效应及结构抗风可靠性。
　　本论文即是在以上三个方面分别展开研究工作。论文框架安排如下:
　　第一章为论文选题的初衷和研究现状及存在的问题;
　　第二章研究了物理风洞试验中平均风剖面和紊流场模拟的不确定性问题。物理风洞试验是现阶段预测结构风荷载的常用手段，但风洞试验中模拟出来的风环境和真实风环境之间可能存在差异。产生这种差异的原因，一方面是因为对真实风环境的特征存在一定的认识不确定性，且不同的人对同一风环境进行模拟时也可能产生差异;另一方面，受限于现有被动式风洞的尺寸限制，风洞试验中模拟出来的紊流场自谱低频成份通常比实际偏少。为了研究风环境模拟不确定性带来的影响，以一鞍型屋盖为例研究了风洞实验中不同风环境条件下的屋盖表面风压特征，调查了平均风剖面、湍流度和湍流积分尺度剖面以及来流中低频能量缺失对屋盖风压的影响，提出了采用拟定常理论对由于低频能量缺失引起的脉动风压的降低进行补偿。
　　第三章提出了气动力系数极值概率分布估计新方法，基于第二章得到的气动力系数随机过程验证了该方法的有效性。在实际建筑结构风洞试验中，出于经济性的考虑，对结构的气动力系数即建筑表面风压系数时程通常不会采样太长;此外，建筑表面风压随机过程通常具有强烈的非高斯特性，而短时距条件下非高斯随机过程极值概率分布的求解理论上难度较大。因此研究短时程条件下非高斯风压随机过程的极值概率分布具有重要的理论意义和实践价值。在以往的研究中，通常采用基于三阶矩和四阶矩的埃尔米特多项式转换过程法求解该问题。但遗憾的是，实际计算中还存在一些非高斯过程无法使用该方法或者计算结果不够准确。在充分研究了三阶矩和四阶矩对尾部极值估计的影响后，本文分别基于概率分布的左尾和右尾数据提出了两套新的前四阶矩，建立了短时程条件下基于新矩的埃尔米特多项式转换过程法。
　　第四章提出了估计第三章气动力系数极值概率分布抽样误差的解析表达式。不同时程样本长度得到的三阶矩（偏斜）和四阶矩（峰态）具有一定的随机性——即偏斜和峰态的抽样误差，从而基于矩的埃尔米特多项式转换过程法求解的非高斯随机过程极值也存在抽样误差。现阶段关于基于矩的埃尔米特多项式转换过程法的抽样误差尚无理论解，随之而来，风洞试验中的气动力系数采样时长的确定亦无理论依据。本文给出了相关随机过程的偏斜和峰态的抽样误差的理论计算公式，基于“一次二阶矩”理论进一步给出了基于矩的埃尔米特多项式转换过程法的抽样误差，从而为风洞试验中的气动力系数采样时长的确定奠定了理论依据。
　　第五章基于概率建立了综合考虑平均风速和气动力系数的随机性和方向性以及不同极限状态之间相关性的理论框架，以一鞍型屋盖围护结构为例，评估了建筑结构的抗风可靠性。基于该理论框架，全面分析了不同建筑朝向时不同结构风荷载效应成份的方向性特征，研究了美国规范、新西兰规范和日本规范关于风向折减效应相关规定的优劣，提出了考虑风向折减效应的新方法。此外，既有基于概率的结构抗风可靠性理论通常只能考虑一个极限状态，对于多极限状态情况下不同极限状态之间的相关性以及由此带来的抗风可靠性的影响尚无答案，且现有设计理论亦未考虑该相关性。本章提出的理论框架可以较好的考虑不同极限状态之间的相关性，同时，研究表明，忽略不同极限状态之间的相关性有可能大大高估结构的抗风可靠性，现有的设计理论是偏于危险的。
　　第六章为本论文的结论及关于后续研究工作的展望。

目录

声明

致谢

摘要

ABSTRACT

Chapter Ⅰ Introduction

1．1 Background and motivation

1．1．1 Uncertainties of extreme wind load effect coeffcient

1．1．2 Probabilistic estimation of extreme wind load effects with consideration uncertainty and directionality

1．2 Objectives and scope of the research

Chapter Ⅱ Turbulence Uncertainty and Its Effects on Dynamic Wind Pressure Characteristics

2．1 Introduction

2．2 Wind tunnel experiments

2．3 General characteristics of dynamic pressure coefficients

2．4 The probability distributions and peak factors of non-Gaussian pressure coefficients

2．5 Pressure characteristics in various turbulent flows

2．5．1 Effect of mean wind speed profile

2．5．2 Effect of turbulence intensity

2．5．3 Effect of integral length scale

2．5．4 Influence of low-frequency turbulence

2．6 Conclusion

Chapter Ⅲ Probabilistic Estimation of Wind Load Effect Coefficients by Moment-based Hermite Model

3．1 Introduction

3．2 Estimation of extreme value distribution through momem-based translation model

3．3 Performance of moment-based Hermite model

3．3．1 Effects of skewness and kurtosis on peak factor

3．3．2 Applications to non-Gaussian wind pressures

3．4 Anew moment-based translation model and its performance

3．4．1 A moment-based translation model with newly defined statistical moments

3．4．2 The performance of newly proposed translation model

3．5 Conclusion

Chapter Ⅳ Sampling Errors in Probabilistic Estimation of non-Gaussian Wind load Effects by Moment-based Translation Process Method

4．1 Introduction

4．2 Estimation of extreme value distribution through translation process theory

4．2．1 Translation process theory and moment-based Hermite model

4．2．2 PDF-based method with 3-parameter Gamma distribution

4．3 A new strategy for PDF-based method with 3-parameter Gamma distribution

4．3．1 Sensitivity of peak factor to skewness and kurtosis

4．3．2 A new strategy for estimating parameters of 3-parameter Gamma distribution

4．3．3 Validation

4．4 Estimation of sampling errors of peak factor

4．5 Application to non-Gaussian wind pressures on a saddle type roof

4．5．1 Non-Gaussian processes witll a kurtosis larger than 3

4．5．2 Non-Gaussian processes wim a kurtosis smaller than 3

4．5．3 Influence of sample duration

4．6．Conclusion

Chapter Ⅴ Probabilistic Estimation of Multiple Limit State Responses and System Reliability against Wind Loading

5．1 Introduction

5．2 Methodology

5．2．1 Probability distribution of a yearly maximum wind load effect

5．2．2 Joint probability distribution of multiple yearly maximum wind load effects

5．2．3．Joint probability distribution of multiple extremes by Gaussian copula

5．3 Probabilistic extreme wind response of claddings on a saddle type roof

5．3．1 Directional extreme wind speed model

5．3．2 Directional extreme wind load effect coefficients

5．3．3 Estimation of probabilistic single screw internal force with directionality effect

5．3．4 Estimation of probabilistic multiple limit state responses with directionality effect

5．4 Conclusion

Chapter Ⅵ Conclusions and Recommendations

6．1 Conclusions

6．1．2 Probabilistic estimation of non-Gaussian extreme wind load effect coefficients by moment-based Hermite model

6．1．3 Analytical method for sampling error estimation in probability distribution of non-Gaussian extreme wind load effect coefficients by moment-based Hermite model

6．1．4 Probabilistic estimation of extreme wind load effects with consideration uncertainty and directionality

6．2 Recommendations for future work

6．2．1 Turbulence effects on bluff body aerodynamics

6．2．2 Study on PDF of non-Gaussian processes

6．2．4 Reliability of structures against non-stationary winds

参考文献

附录

作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果

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