Cheng, X.X.;Zhao, L.;Ge, Y.J.;Dong, J.;Demartino, C.
Wind and Structures
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제24권2호
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pp.119-144
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2017
The traditional method for the simulation of high Reynolds number (Re) effects on wind loads on cooling tower models in wind tunnels focuses only on the mean wind pressure distribution. Based on observed effects of some key factors on static/dynamic flow characteristics around cooling towers, the study reported in this paper describes a comprehensive simulation method using both mean and fluctuating wind pressure distributions at high Re as simulation targets, which is indispensable for obtaining the complete full-scale wind effects in wind tunnels. After being presented in this paper using a case study, the proposed method is examined by comparing the full covariance matrices and the cross-spectral densities of the simulated cases with those of the full-scale case. Besides, the cooling tower's dynamic structural responses obtained using the simulated wind pressure fields are compared with those obtained by using the full-scale one. Through these works, the applicability and superiority of the proposed method is validated.
Pinelli, J.P.;Subramanian, C.S.;Lapilli, C.;Buist, L.
Wind and Structures
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제8권3호
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pp.179-196
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2005
This paper describes the application of a wireless data acquisition system to monitor wind pressures and velocities with absolute pressure sensors and an anemometer. The system was developed for future deployment, as part of a research effort currently underway to instrument coastal homes in Florida to monitor roof wind pressures during hurricanes. The proposed wireless system will replace the current system that involves a large amount of hardwired connections from the sensors to the data processing unit that requires labor intensive wiring and preparation of the home. The paper describes comparison studies and field tests to assess the performance of the system. The new system offers the advantages of light hardware, ease of installation, capacity for 48 hours of continuous data acquisition, good frequency and amplitude responses, and a relatively simple maintenance. However, the tests also show that the shape of the shell that has been previously used to protect the sensors might interfere with the proper measurement of the pressures.
A wind velocity power spectrum (WVPS) with high fidelity is extremely important for accurate prediction of structural buffeting response. WVPS heavily depends on the geographical locations, local terrains and topographies. Hence, field measurement of wind characteristics may be the unique way to obtain the accurate WVPS for a specific region. In this paper, a systematic analysis and discussions of existing WVPSs were performed. Six recorded strong wind data from the structural health monitoring systems (SHMS) of Runyang Suspension Bridge (RSB) and Sutong Cable-stayed Bridge (SCB) in Jiangsu Province of China were selected for analysis. The measured and pre-processed wind velocity data was first transformed from time domain to frequency domain to obtain the measured spectrum. The spectrum for each strong wind was then fitted using the nonlinear least square method and compared with both the fitted spectrum from statistical analysis and the recommended spectrum in specifications. The modified Kaimal spectrum was proved to be the "best" choice for the coastal area of East Jiangsu Province. Finally, a suitable WVPS formula fit for the coastal area of East Jiangsu Province was presented based on the modified Kaimal spectrum. Results in this study provide a more accurate and reliable WVPS for wind-resistant design of engineering structures in the coastal area of East Jiangsu Province.
This study proposes a few-shot learning model for extrapolating the wind pressure of scaled experiments to full-scale measurements. The proposed ML model can use scaled experimental data and a few full-scale tests to accurately predict the remaining full-scale data points (for new specimens). This model focuses on extrapolating the prediction to different scales while existing approaches are not capable of accurately extrapolating from scaled data to full-scale data in the wind engineering domain. Also, the scaling issue observed in wind tunnel tests can be partially resolved via the proposed approach. The proposed model obtained a low mean-squared error and a high coefficient of determination for the mean and standard deviation wind pressure coefficients of the full-scale dataset. A parametric study is carried out to investigate the influence of the number of selected shots. This technique is the first of its kind as it is the first time an ML model has been used in the wind engineering field to deal with extrapolation in wind performance prediction. With the advantages of the few-shot learning model, physical wind tunnel experiments can be reduced to a great extent. The few-shot learning model yields a robust, efficient, and accurate alternative to extrapolating the prediction performance of structures from various model scales to full-scale.
The emergence of a growing number of tall buildings, often with unusual shapes and innovative structural systems, has led to the realization of the need for and the importance of field measurements. The new China Central Television (CCTV) Tower in Beijing is one of tall buildings with a highly unusual shape and a complex structural system, requiring field measurements to identify its dynamic characteristics for the subsequent dynamic analysis of the tower under wind excitation, seismic-induced ground motion and traffic-induced ground motion. The structural system and the finite element model of the CCTV Tower are first introduced in this paper. The computed natural frequencies and mode shapes are then presented as a reference for the field measurement. After introducing the arrangement of the ambient vibration measurement, the field measured natural frequencies and damping ratios of the CCTV Tower are presented and the measured natural frequencies are finally compared with the computed ones. It was found that the structural damping ratios of the CCTV Tower are small and the computed natural frequencies are smaller than the measured ones by about 12~17%.
Investigations on simulated near-surface atmospheric boundary layer (ABL) in an open-jet facility are carried out by conducting experimental tests on small-scale models of low-rise buildings. The objectives of the current study are: (1) to determine the optimal location of test buildings from the exit of the open-jet facility, and (2) to investigate the scale effect on the aerodynamic pressure characteristics. Based on the results, the newly built open-jet facility is well capable of producing mean wind speed and turbulence profiles representing open-terrain conditions. The results show that the proximity of the test model to the open-jet governs the length of the separation bubble as well as the peak roof pressures. However, test models placed at a horizontal distance of 2.5H (H is height of the wind field) from the exit of the open-jet, with a width that is half the width of the wind field and a length of 1H, have consistent mean and peak pressure coefficients when compared with available results from wind tunnel testing. In addition, testing models with as large as 16% blockage ratio is feasible within the open-jet facility. This reveals the importance of open-jet facilities as a robust tool to alleviate the scale restrictions involved in physical investigations of flow pattern around civil engineering structures. The results and findings of this study are useful for putting forward recommendations and guidelines for testing protocols at open-jet facilities, eventually helping the progress of enhanced standard provisions on the design of low-rise buildings for wind.
회전익기가 하강 비행 시 발생하는 와류 고리 상태는 회전면 근처에 도넛 모양의 순환유동을 발생시키며, 추력 상실로 인한 기체의 추락을 유발한다. 본 논문에서는 무인 비행체의 종류 중 하나인 쿼드콥터의 와류 고리 상태에서의 유동장을 물리적으로 규명하였다. 한국항공우주연구원 1m 아음속 풍동에서 쿼드콥터의 하강 비행을 모사했으며, 유동장 계측을 위해 입자 영상 유속계(PIV)를 이용했다. 정지 비행 상태의 유도 속도를 운동량이론을 이용하여 추정하고, 이를 통해 와류 고리 상태를 유발할 수 있는 하강 속도의 범위에서 시험을 수행하였다. 또한 하강률에 따른 유동장 계측뿐만 아니라 프로펠러 간의 간격을 달리 주어서도 와류 고리의 발달 및 진행방향을 확인하였다. 더불어 본 연구 결과는 쿼드콥터 주변의 유속 측정을 통해서도 와류 고리 상태를 예측할 수 있다는 것을 보여준다.
Snowdrift formation on roofs should be considered in snowy and windy areas to ensure the safety of buildings. Presently, the prediction of snowdrifts on roofs relies heavily on field measurements, wind tunnel tests and numerical simulations. In this paper, a new snowdrift modeling method by using CFD (Computational Fluid Dynamics) coupled with DEM (Discrete Element Method) is presented, including material parameters and particle size, collision parameters, particle numbers and input modes, boundary conditions of CFD, simulation time and inlet velocity, and coupling calculation process. Not only is the two-way coupling between wind and snow particles which includes the transient changes in snow surface topography, but also the cohesion and collision between snow particles are taken into account. The numerical method is applied to simulate the snowdrift on a typical stepped flat roof. The feasibility of using coupled CFD with DEM to study snowdrift is verified by comparing the simulation results with field measurement results on the snow depth distribution of the lower roof.
본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
In this paper, characteristics of infrasound and low-frequency noise emission from large modern wind turbines are experimentally investigated. The sound measurement procedures of IEC 61400-11 and ISO 7196 are utilized to field test and evaluation of noise emission from each of 1.5 MW and 660 kW wind turbines using the stall regulation and the pitch control for the power regulation, respectively. It was found that the G-weighted SPLs of low-frequency noise including infrasound shows positive correlation with the wind speeds, irrespective of methods of power regulation. This highlights the potential complaint of local community against the infrasound and low-frequency noise of wind turbines. The comparison of measured data with the existing hearing thresholds and criteria curves shows that it is highly probable that the low-frequency noise from the 1.5 MW and 660 kW wind turbines in the frequency range over 30 Hz leads to the psychological complaint of ordinary adults, and that the infrasound in the frequency range from 5 Hz to 8 Hz causes the complaint by rattling the house fitting such as doors and windows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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