优化本征正交分解法提升复杂屋盖风压预测精度

本文主要探讨了基于优化本征正交分解法（Optimized Proper Orthogonal Decomposition, POD）的复杂屋盖风压场预测技术。屋盖结构在实际工程中往往具有复杂性，对于风压分布的精确测量可能存在局限性，因此，通过有限数量的测点风压特征信息，研究者马魁、刘庆贵和刘晖提出了一种方法来提高风压数据的密度和预测准确性。 POD是一种数值数据分析技术，特别适用于处理高维数据中的关键模式。在风洞试验中，他们将测点面积和脉动风压的自根方差作为输入参数，这些参数能够反映风压的动态特性。通过优化POD算法，研究人员能够提取风压场的关键模式，这些模式对于复杂数值模拟和预测具有很高的代表性。 在风压预测过程中，首先利用优化后的POD方法识别出节点处的荷载本征模态值，这是风压动力响应的基础。然后，通过插值技术，将这些模态值扩展到未布置测点的位置，进而得到预测的风压时间序列。这种方法的关键在于它能够有效地捕捉到风压场的动态行为，即使是在没有直接测量数据的地方。 实测和预测风压的对比结果表明，这种方法具有较高的预测精度。具体来说，预测的风压均值误差最大达到8%，而根方差误差最大为15.8%，这显示出其在平均值和波动性方面的稳健性能。此外，作者还对实测风压与预测风压的时程曲线和功率谱进行了详细的分析，无论是时域中的趋势还是频域中的频率成分，两者都显示出良好的一致性，证明了优化POD法在复杂屋盖风压预测中的有效性。 本文的工作为复杂屋盖风压的高效预测提供了一种创新的方法，这对于建筑结构设计、风荷载评估以及风工程领域的实践应用具有重要意义。通过POD的优化和插值策略，能够在节省成本的同时，确保风压预测的准确性和可靠性，有助于提升工程安全性和效率。