Comparison of international wind loading codes with a proposed Computational Fluid Dynamics framework considering the slenderness of buildings
Notice bibliographique
Résumé
This study compares the latest editions of five international wind loading codes -namely, the American code (ASCE 7-22), the Japanese code (AIJ-2019), the Australian/New Zealand code (AS/NZS 1170.2:2021), the European code (EN 1991-1-4:2018), and the Canadian code (NBCC 2020)- against a proposed Computational Fluid Dynamics (CFD) framework. The comparison is based on 12 isolated square buildings situated in open terrain, with height-to-plan-dimension ratios (H/B) ranging from 1 to 12. The objective is to classify each code according to the H/B ratio, identify its strengths and limitations, and highlight the scenarios where wind tunnel testing becomes essential. The influence of building natural frequency is also examined. Numerical results reveal that, for along-wind loads, ASCE 7-22 aligns well with CFD predictions for H/B ≤ 6, when the directionality factor is not considered. AIJ 2019 and NBCC 2020 show good agreement for H/B ≤ 8, AS/NZS 1170.2:2021 for H/B ≤ 5, and EN 1991-1-4:2018 for H/B ≥ 6. For across-wind base moments, AS/NZS 1170.2:2021 matches the CFD results well at H/B ratios of 3 and 4. In terms of acceleration, EN 1991-1-4:2018 provides the best match for along-wind acceleration, while NBCC 2020 performs best for cross-wind acceleration. Furthermore, the findings confirm the necessity of employing wind tunnel testing or a CFD-based approach when the building exceeds an H/B ratio of 4, as across-wind effects become dominant beyond this threshold. • Using the Computational Fluid Dynamics (CFD) method, this study conducted 96 simulations. • CFD analysis results have been compared against 5 international wind loading standards and wind tunnel data. • This study concludes by classifying each wind code based on the building height-to-plan dimension ratio (H/B). • The influence of varying building frequencies was investigated for each wind standard. • This study identifies a threshold H/B ratio beyond which a wind tunnel test is necessary.
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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 ».