Modelling downburst velocity fields in relation to Main Wind Force Resisting Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, wind engineering has focused on non-synoptic wind storms, which exhibit greater spatio-temporal complexity than synoptic scale winds. Here we focus on the modelling of downburst velocity fields in relation to the way these models can be used to determine structural responses to downburst winds. Two approaches have been defined in relation to the Main Wind Force Resisting Systems (MWFRS): (i) the Gust Front Factor (GFF) from Professor Ashan Kareem’s group at Notre Dame University in USA and (ii) the Thunderstorm Response Spectrum Technique (TRST) from the late Professor Giovanni Solari’s team at the University of Genova in Italy. Both methods decompose the downburst mean wind field into a vertical profile and a time variation. Here we focus on the modelling of downburst velocity fields in terms of spatial and time characterizations including the effects of translation, atmospheric boundary layer (ABL) superposition and surface effects. Herein, we focus on analysing how various analytical models, that include both time and space velocity variations, can be adapted to fit an experimental database of downburst-like flows (DLFs), generated at WindEEE Dome at Western University under the project THUNDERR. The calibration is conducted through the superposition of stationary mean flow fields with the effects of translation, background synoptic wind and surface roughness. Analytical models for the profile variation, the Oseguera-Bowles-Vicroy (OBV) and Wood & Kwok models, along with the sine wave models for temporal variation, are tested against this extensive database. The resulting adapted proposed models provide a potential frame on DLFs to be applied in the context of MWFRS approaches.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle