[发明专利]基于离散多点测量数据的大跨度屋面风压分布快速重构算法

说明书

本发明公开了一种基于离散多点测量数据的大跨度屋面风压分布快速重构算法，包括如下步骤：利用数值风洞模拟建立与实际屋面相似的模型，仿真得到的不同风速、风向条件下的屋面风压分布数据库；对数据库里的数据通过非负矩阵分解，构造每个风场条件下的风压分布基矩阵；检测环境风场信息，根据环境风场信息选择与风场条件最为相近的风压分布基矩阵；根据传感器测得的数据利用最小二乘法求取该基矩阵的重构系数向量，基矩阵乘以系数向量得到重构屋面的风压分布。本发明通过少量传感器数据得到整个屋面的实时风压分布，降低测量成本，使用数值风洞技术，相较于风洞试验，成本更低，效率更高，没有对模型尺寸的限制，有利于对更多屋面实现风压监控。

技术领域

本发明涉及风压空间分布实时重构技术领域，尤其涉及一种基于离散多点测量数据的大跨度屋面风压分布快速重构算法。

背景技术

从北京鸟巢体育馆到大兴机场航站楼，大跨度建筑作为一种新颖的建筑形式，在人们日常生活中扮演着重要的角色。但是由于大跨度建筑具有柔度大与阻尼较低的特点，易受到风载荷的干扰，造成屋面破坏甚至结构损坏，可能带来严重财产损失甚至人员伤亡。因此，对大跨度建筑屋面风压进行实时监控，有利于屋面的维护与保证建筑屋面的安全性，具有很重要的现实意义。此外，考虑到成本等现实因素，在屋面安装传感器的数目是有限的，因此结合数值风洞方法，提出一种基于离散多点测量数据的大跨度屋面风压分布快速重构算法。

现有专利多注重对于屋面进行数值风洞模拟或风洞实验，探究其风压分布的规律，但是这种方法不能实现对现实建筑屋面风压的实时监控，不利于屋面的健康监测与维护；另一部分的专利使用与本专利相似的非负矩阵分解方法，不过多用于文本分析、图像处理、人脸识别等领域，未曾运用在实现屋面风压的重构。

发明内容

本发明目的是提供了一种基于离散多点测量数据的大跨度屋面风压分布快速重构算法，以解决上述问题。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：

一种基于离散多点测量数据的大跨度屋面风压分布快速重构算法，包括如下步骤：

S1：利用数值风洞模拟建立与实际屋面相似的模型，仿真得到的不同风速、风向条件下的屋面风压分布数据库；

S2:对数据库里的数据通过非负矩阵分解，构造每个风场条件下的风压分布基矩阵；

S3：检测环境风场信息，根据环境风场信息选择与风场条件最为相近的风压分布基矩阵；

S4:根据传感器测得的数据利用最小二乘法求取该基矩阵的重构系数向量，基矩阵乘以系数向量得到重构屋面的风压分布。

进一步的，利用数值风洞模拟建立与实际屋面相似的模型，仿真得到的不同风速、风向条件下的屋面风压分布数据库的方法包括如下步骤：

S11，建立几何模型并确定计算域的范围；

S12，根据几何模型的实际情况以及实验所需精度划分网格；

S13，选择湍流模型，并确定流体的相关参数；

S14，根据所研究的实际问题确定计算域的边界条件；

S15，确定控制参数与收敛标准参数；

S16，设置迭代计算次数，进行计算；

S17，得到计算结果，如果结果不理想，改变模型、计算域，或调整相关参数；

S18，根据计算结果，得到球形屋面在不同风场条件下的风压分布数据。

进一步的，对数据库里的数据通过非负矩阵分解的方法如下：

非负矩阵分解算法目的是将V矩阵分解为W、H两个非负的矩阵，用公式表示如下：