High-rise wooden pagodas generate large displacement responses under wind action. It is necessary and wise to reduce the wind loads and wind-induced responses on the architectural heritage using artificial plants, which do not damage ancient architecture and increase greenery. This study calculates and analyzes the wind loads and wind-induced responses on the Yingxian Wooden Pagoda, in China, using artificial plants via the finite element analysis (FEA). A three-dimensional wind-loading field was simulated using a wind tunnel test. Wind loads and wind-induced responses, including the displacement and acceleration of the pagoda with and without artificial plants, were analyzed. In addition, three types of tree arrangements were discussed and analyzed using the score method. The results revealed that artificial plants can effectively control wind loads and wind-induced displacements, but the wind-induced accelerations are enlarged to some extent during the process. The height of the tree significantly affected the shelter effects of the structure. The distance of trees from the pagoda and arrangement width of the tree had less influence on shelter effects. This study extends the understanding of the nondestructive method based on artificial plants, for controlling the wind base loads and structural responses of wooden pagodas and preserving architectural heritage via FEA.
A connected control method for the adjacent buildings has been studied to reduce dynamic responses. In these studies, seismic loads were generally used as an excitation. Recently, multi-hazards loads including earthquake and strong wind loads are employed to investigate control performance of various control systems. Accordingly, strong wind load as well as earthquake load was adopted to evaluate control performance of adaptive smart coupling control system against multi-hazard. To this end, an artificial seismic load in the region of strong seismicity and an artificial wind load in the region of strong winds were generated for control performance evaluation of the coupling control system. Artificial seismic and wind excitations were made by SIMQKE and Kaimal spectrum based on ASCE 7-10. As example buildings, two 20-story and 12-story adjacent buildings were used. An MR (magnetorheological) damper was used as an adaptive smart control device to connect adjacent two buildings. In oder to present nonlinear dynamic behavior of MR damper, Bouc-Wen model was employed in this study. After parametric studies on MR damper capacity, optimal command voltages for MR damper on each seismic and wind loads were investigated. Based on numerical analyses, it was shown that the adaptive smart coupling control system proposed in this study can provide very good control performance for Multi-hazards.
Wind load acting on a standalone structure is different from that acting on a similar structure which is surrounded by other structures in close proximity. The presence of other structures in the surrounding can change the wind flow regime around the principal structure and thus causing variation in wind loads compared to a standalone case. This variation on wind loads termed as interference effect depends on several factors like terrain category, geometry of the structure, orientation, wind incident angle, interfering distances etc., In the present study, a three building configuration is considered and the mean pressure coefficients on each face of principle building are determined in presence of two interfering buildings. Generally, wind loads on interfering buildings are determined from wind tunnel experiments. Computational fluid dynamic studies are being increasingly used to determine the wind loads recently. Whereas, wind tunnel tests are very expensive, the CFD simulation requires high computational cost and time. In this scenario, Artificial Neural Network (ANN) technique and Support Vector Regression (SVR) can be explored as alternative tools to study wind loads on structures. The present study uses these data-driven approaches to predict mean pressure coefficients on each face of principle building. Three typical arrangements of three building configuration viz. L shape, V shape and mirror of L shape arrangement are considered with varying interfering distances and wind incidence angles. Mean pressure coefficients (Cp mean) are predicted for 45 degrees wind incidence angle through ANN and SVR. Further, the critical faces of principal building, critical interfering distances and building arrangement which are more prone to wind loads are identified through this study. Among three types of building arrangements considered, a maximum of 3.9 times reduction in Cp mean values are noticed under Case B (V shape) building arrangement with 2.5B interfering distance. Effect of interfering distance and building arrangement on suction pressure on building faces has also been studied. Accordingly, Case C (mirror of L shape) building arrangement at a wind angle of 45º shows less suction pressure. Through this study, it was also observed that the increase of interfering distance may increase the suction pressure for all the cases of building configurations considered.
This paper relates to the study of load characteristics applicable to wind turbine generators induced by earthquakes. An artificial design earthquake wave generated through the target spectrum and the envelope function of Richter Magnitude Scale (ML) 7.0 as in ASCE4-98 was created. A simulation of earthquake loads were performed according to the design load cases (DLC) 9.5~9.7 of GL guidelines. Additionally, simulation of seismic loads experienced by Wind Turbines installed in the Gyeongju region were carried out utilizing artificial earthquakes of ML 5.8 simulating the real earthquakes during the Gyeongju Earthquakes of Sept. 2016.
본 연구에서는 멀티 해저드를 고려한 빌딩 구조물의 안전성 및 사용성에 대한 평가를 수행하였고 지진 하중 및 풍하중에 대한 안전성과 사용성이 관련된 구조 성능을 개선하기 위하여 TMD 기반 적응형 스마트 구조 제어 시스템을 제안하였다. TMD 기반 적응형 스마트 구조 제어 시스템은 MR 감쇠기를 이용하여 구성하였다. 멀티 해저드 하중을 작성하기 위하여 미국의 대표 강진 지역 및 강풍 지역을 선택 하여 해당 지역의 특성을 고려한 인공 지진 하중 및 인공 풍 하중을 작성 하였다. 작성된 하중을 사용하여 20층 예제 구조물의 안전성 및 사용성을 검토하였다. 대상 예제 구조물의 안전성 및 사용성을 개선하기 위하여 스마트 TMD를 적용 하였고 성능 개선 정도를 평가하였다. 스마트 TMD는 MR 감쇠기를 이용하여 구성하였다. 수치 해석 결과 예제 구조물은 멀티 해저드에 대하여 안전성 및 사용성 측면에서 모두 설계 기준 값을 벗어났다. 스마트 TMD가 안전성과 연관되는 지진 응답과 사용성과 연관되는 풍 응답을 모두 효과적으로 저감시키는 것을 확인하였다.
An integrated optimal structural design method for a diagrid structure and control device was developed. A multi-objective genetic algorithm was used and a 60-story diagrid building structure was developed as an example structure. Artificial wind and earthquake loads were generated to assess the wind-induced and seismic responses. A smart tuned mass damper (TMD) was used as a structural control system and an MR (magnetorheological) damper was employed to develop a smart TMD (STMD). The multi-objective genetic algorithm used five objectives including a reduction of the dynamic responses, additional stiffness and damping, mass of STMD, capacity of the MR damper for the integrated optimization of a diagrid structure and a STMD. From the proposed method, integrated optimal designs for the diagrid structure and STMD were obtained. The numerical simulation also showed that the STMD provided good control performance for reducing the wind-induced and seismic responses of a tall diagrid building structure.
Tall buildings are distinguished by their slenderness, making them sensitive to wind loads. A huge amount of resources is typically dedicated to controlling loads and vibrations caused by wind. Enhancing tall buildings' aerodynamic performance can save a large portion of these expenses. This enhancement can be achieved through aerodynamic optimization that can be tackled either by altering the outer shape of the building locally through modifying the corners (e.g., corner chamfering) or globally through changing the whole form of the building (e.g., twisting). In this paper, a newly developed aerodynamic optimization procedure (AOP) is adopted to enhance tall buildings' aerodynamic performance. This procedure is a combination of computational fluid dynamics (CFD), Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic algorithm (GA). An ANN-based surrogate model is used to evaluate the aerodynamic parameters through the optimization procedure to reach a reliable aerodynamic shape. Helical twisting and corner modifications of the buildings are used to reduce the along-wind base moment.
The outrigger damper system is a structural system with excellent lateral resistance when a wind load occurs. However, research on outrigger dampers is still in its infancy. In this study, dynamic response control performance of damper is analyzed according to change of stiffness value and damping value of damper. To do this, a real-scale 3D model of 50 stories has been developed and the artificial wind load has been entered for dynamic analysis. Generally, the larger the damping value, the smaller the stiffness value is, the more effective it is to reduce the maximum displacement and acceleration response. However, the larger the attenuation value as the cost of construction increases, it is necessary to select appropriate stiffness and damping value when applying an outrigger damper.
A wind tunnel provides artificial airflow around a model throughout the test section for investigating aerodynamic loads. It has various applications, which include demonstration of aerodynamic loads in the building, automobile, wind energy, and aircraft industries. However, owing to the high equipment costs and space-requirements of wind tunnels, it is challenging for numerous studies to utilize a wind tunnel. Therefore, a digital wind tunnel can be utilized as an alternative for experimental research because it occupies a significantly smaller space and is easily operable. In this study, we performed airfoil testing based on velocity field measurements utilizing a digital wind tunnel. This wind tunnel can potentially be utilized to test the full-range aerodynamic characteristics of airfoils.
The paper describes a study about effects of upstream hills on design wind loads using two mathematical approaches: Computational Fluid Dynamics (CFD) and Artificial Neural Network (NN for short). For this purpose CFD and NN tools have been developed using an object-oriented approach and C++ programming language. The CFD tool consists of solving the Reynolds time-averaged Navier-Stokes equations and $k-{\varepsilon}$ turbulence model using body-fitted nearly-orthogonal coordinate system. Subsequently, design wind load parameters such as speed-up ratio values have been generated for a wide spectrum of two-dimensional hill geometries that includes isolated and multiple steep and shallow hills. Ground roughness effect has also been considered. Such CFD solutions, however, normally require among other things ample computational time, background knowledge and high-capacity hardware. To assist the enduser, an easier, faster and more inexpensive NN model trained with the CFD-generated data is proposed in this paper. Prior to using the CFD data for training purposes, extensive validation work has been carried out by comparing with boundary layer wind tunnel (BLWT) data. The CFD trained NN (CFD-NN) has produced speed-up ratio values for cases such as multiple hills that are not covered by wind design standards such as the Commentaries of the National Building Code of Canada (1995). The CFD-NN results compare well with BLWT data available in literature and the proposed approach requires fewer resources compared to running BLWT experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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