MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7014447032

A partial-turbulence approach to estimate peak wind loads on low-rise building roofs

2021· article· en· W7014447032 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoofAerodynamicsWind tunnelWind engineeringTurbulenceRange (aeronautics)Flow (mathematics)Scale (ratio)Scale model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quasi-steady (QS) theory is a commonly-used tool in wind engineering for the assessment of wind loads on structures induced by large-scale gusts. However, the QS-based approach tends to underestimate peak loads significantly since it fails to capture the effects of small-scale and body-generated turbulence. The objective of this thesis is to develop a method to estimate peak wind loads on low-rise roofs based on a partial-turbulence approach, i.e., using the QS vector model for loads induced by large-scale fluctuations from the incident flow, and a separate statistical model to account for the effects due to body-generated turbulence.\nWind tunnel tests have been conducted for four 1:50 scaled low-rise building models with gable and hip roofs. Roof slopes range from 5:12 to 12:12. Data of similar tests on a flat roof model conducted by Wu and Kopp (2016) is taken for comparison. It is found that the smallest scale that QS vector models can reach is about 5H (H denotes the mean roof height) in length, while the largest scale affected by the body-generated turbulence can be up to 30H. The performance of QS vector models is found to be better on flat roofs than sloped roofs, and is closely related to the type of aerodynamics at different locations. Specifically, it is found to work reasonably well in regions of flow separation, but less well for flow reattachment and positive pressure zones on the windward faces of the 12:12 sloped roofs.\nA statistical model has been developed to account for the pressure component induced by the body-generated turbulence, which is found to be dependent on both nominal wind directions and terrain conditions, and the differences can be minimized by normalizing it with the turbulence kinetic energy and the Quasi-Steady pressure coefficients. The final model takes the form of a 3-parameter T-scale distribution. It is valid for panels that are governed by suction loads due to flow separation and can work across roof shapes and terrains. By combining this model with the QS vector model, a method is developed to estimate peak pressure coefficients using a Monte-Carlo approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship@Western (Western University)Même sujetWind and Air Flow StudiesTravaux en français237 207