A Conditional Simulation Method for Predicting Wind Pressure Fields of Large‐Span Spatial Structures
Notice bibliographique
Résumé
Wind load is among the control loads for large‐span spatial structures. Wind tunnel test is one of the commonly used methods for measuring wind pressure fields of different kinds of structures. However, due to the limited wind pressure data obtained from wind tunnel testing, it is quite meaningful to employ the limited measured data to predict the unknown wind pressure at target points. Considering the complexity of wind pressure fields of large‐span spatial structures, a simplified nonparametric method based on conditional simulation is proposed to predict the unknown pressures using the existing data. The Karhunen–Loève (KL for short) expansion is employed to represent wind pressure random variants as eigenfunctions of the covariance operator. To reduce the variant dimensionality, the nearest neighboring estimator is given for the transition distribution of the KL expansion. The targeted wind pressure fields are obtained by expanding the Fourier basis of the eigenfunction and estimating its expansion coefficients. The proposed method is applied to estimate wind pressures on a gable roof building. The relevant parameters of the wind pressure field are obtained, and the results compare well with those from wind tunnel testing, with higher efficiency. The proposed method effectively reduces the dimensionality of the predicted wind pressures, with reduced errors, higher accuracy, and increased efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».