Effects of the Turbulence Integral Scale on the Non-Gaussian Properties and Extreme Wind Loads of Surface Pressure on a CAARC Model
Notice bibliographique
Résumé
To study the effects of the turbulence integral scale on the non-Gaussian properties and extreme wind loads of surface pressure, the surface pressures for two Commonwealth Advisory Aeronautical Research Council (CAARC) scaled models were measured in three turbulent flow fields with different turbulence integral scales. The results show that the surface pressure distribution on the windward surface is fundamentally Gaussian, while the surface pressures on the side and leeward surfaces are markedly non-Gaussian. The deviation from normality strongly depends on the ratio of the turbulence integral scale to the windward width (Lux/D). With changing Lux/D, the fluctuating pressure, skewness, kurtosis, probability density distribution, non-Gaussian peak factors, and extreme wind loads vary significantly. In addition, the surface pressure nonnormality becomes more evident for lower Lux/D wind fields, increasing Sk, Ku, and the fluctuating pressure’s peak factor. In contrast, the fluctuating pressure decreases with decreasing wind-field Lux/D, resulting in the underestimation of extreme wind loads. Further, the extreme wind load maximal error margin reaches 30.7% when the simulated turbulence integral scale error margin is 70%, even for nonnormal surface pressures. Hence, nonnormality of the surface pressure and the effects of the turbulence integral scale should be carefully considered when estimating extreme wind loads for CAARC standard tall buildings using wind-tunnel tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».