A Novel Computational Approach for an Improved Expression of the Spectral Content in the Lower Atmospheric Boundary Layer
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents an innovative methodology for the simulation of incoming wind conditions in computational domains that use large eddy simulation (LES) for the evaluation of wind loads on low-rise buildings. Simulating the atmospheric boundary layer has proven to be a challenging process for computational wind engineering, especially to correctly introduce the fluctuations in the high-frequency spectral domain. Experiments in the Concordia University Building Aerodynamics Laboratory were carried out to estimate the evolution of turbulence features in the along-wind direction of a generic profile. Virtual probes were placed inside the computational domain to match the location of those in the wind tunnel and compare mean speed values, turbulence intensity, integral length scales, and spectral content. Synthetic methods were applied for the incoming wind velocity to estimate their capacity to capture the evolution of these turbulence features in the streamwise direction. The inability of these synthetic methods to represent the spectral domain, particularly for heights of interest for low-rise buildings, was examined, and the so-called dynamic terrain method in which velocity time histories are extracted from wind tunnel measurements and reconstructed to fit certain statistical parameters was implemented. The proposed method represents the frequency domain’s spectral content with good agreement with the theoretical von Karman spectrum and the experimental results. Advantages of the method include time efficiency and relative simplicity, which makes it attractive to the practitioners for the design of a neutral atmospheric boundary layer respecting the turbulent wind characteristics.
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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 ».