浅论基于小波分析的风场模拟及大型储罐风致屈曲初步研究

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1、大庆石油学院硕士研究生学位论文论文甚昏基于盎臻靠i睦抟麟翳擞担殛太黧精篇犀燕扁蚺期劳珊褒礤虫§．⋯～⋯量县担j．一；⋯指导教师：¨．．一一耩黛赫藏摭⋯～一：大庆石油学院硕士研究生学位论文摘要风灾是自然灾害中发生最频繁的一种，给人类造成了巨大的损失。近半个世纪以来，在结构工程师和空气动力学家的共同努力下，发展了专门研究结构风致振动的结构风工程学。时域分析法是对结构进行风致振动分析的主要方法之一，而该法进行的前提是要有一系列的风速(或风压)时程样本，因此研究模拟风场的时域模型就成了该领域的重要内容。本文首先研究了在随机

2、过程中占有重要地位的功率谱，根据其物理含义推导了单、双边功率谱的关系，并进而对Wiener-Khintchine公式的变换形式做了相应的修正。为将小波分析方法应用于风场模拟，本文对AR模型进行了较系统的研究，以期可以借鉴其中的相关思路。AR模型可分为标量过程的AR模型和向量过程的AP,模型。标量过程的AR模型生成空间相关性风场时并没有考虑时滞的影响，相对而言，向量过程的AR模型模拟风场时的理论要更完善一些，此结论在数值实验中也得到了证明，但其运算时间也相应增多。基于小波函数消失矩的概念可以建立脉动风速时程模拟的小波

3、分析模型。本文导出了小波分析模型模拟脉动风速时程的快速算法，并推导了含有时间信息的自相关函数估计和功率谱密度函数估计的表达式。一点处脉动风速时程模拟样本的验证结果初步表明，小波分析模型可用于脉动风速时程的模拟且具有高精确性。小波分析模型模拟风场时可参考标量过程的AR模型模拟风场的思路进行，此时对于表征空间相关性的矩阵的计算可以利用改进的数值积分法以提高计算效率。从小波分析模型模拟风场所到的样本来看，其精度要比标堂过程AR模型的高，同时模拟效率的损失也不大，所以可作为风场模拟中的一种有效方法加以应用。大型石油储罐工程

4、是国家战略石油储备计划的重要组成部分，而储罐大型化所需要的相应抗风研究还是薄弱环节。本文结合对风场模拟的研究成果，用有限元法开展了大型储罐风致屈曲的初步研究。研究结果表明，储罐在风压下可按线性结构来分析，并且考虑风荷载的动力特性之后对储罐的抗风更有利。关健词：风场模拟；小波分析模型；功率谱密度：AR模型：大型储罐；风致屈曲III奎璧至堡耋璧堡圭璧塞兰耋堡丝塞WindFieldSimulationBasedonWaveletAnalysisandPreliminaryStudyonWind-inducedBuckli

5、ngofLarge-scaleTankAbstractWinddamagemakingenormouslossforhamanbeingsisthemosthappeningnaturedisaster．Withthejointeffortsofstructureandaerodynamicsengineerssincealmosthalfofcentury，ithasformedstructurewindengineering，whichstudieswind-inducedstructurevibration．

6、TimedomainanalysismethodiSthemajormethodanalyzingwind—inducedstructurevibration．butt11emethodneedsaseriesofsamplesofwjndvelocityorwindpressuretimehistory．Therefore．timedomainmodelsimulatingwindfieldistheimportantcontent．Firstly,powerdensityspectrmn(PSD)importa

7、ntinstochasticprocessisstudied．Relationofone，sidedandtwo。sidedPSDisdiscussedandimprovedaccordingtophysicalmeaningofPSD．Basedupontheworkabove，themodificationtotheIransformationofWinner-KhinchineformulaiSpresented．ARmodelismoresystemicstudiedfbrtllesakeoffinding

8、itscluesimulatingwindfieldwhichmaybeappliedtowaveletanalysis(WA)method．ItCallbeclassifiedintosuchtwokindsofARmodelsasscalarandvectorprocess，appliedintowindfieldsimulationwidely．ARm