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大型结构风效应流固耦合机器学习研究进展: 2025年; 随着计算技术与数据科学的迅速发展,机器学习为解决大型结构风效应中复杂流固耦合问题提供了全新的研究范式。本文系统综述了机器学习在大型结构风效应领域的研究进展,涵盖了结构表面风压预测、结构风致响应分析与建模、气动力方程智能识别以及基于强化学习的结构振动控制4个主要研究方向。具体而言,结构表面风压预测方面,机器学习能够精准地挖掘结构表面复杂非线性风压场特征;结构风致响应分析与建模中,机器学习有效实现了大型结构异常大幅振动识别与精细化建模;对于气动力方程智能识别领域,基于数据驱动的机器学习方法大幅提高了非线性方程识别的自动化程度与准确性;在结构振动控制方面,强化学习实现了实时、高效的主动控制策略优化。然而,当前研究在数据融合、模型泛化性与物理可解释性方面仍存在明显不足。未来的研究需进一步融合物理机制与数据驱动模型,构建具备高泛化性、鲁棒性和物理解释能力的机器学习模型,推动结构风工程进一步智能化发展。; 张泽宇周旭曦许楠王浩炜杨子鉴庄简黎善武黎善武陈文礼赖马树金; 关键词：风工程风效应流固耦合振动控制

体育场悬挑屋盖表面脉动风压频谱特性研究: 为了研究体育场悬挑屋盖表面特征湍流的影响,基于风洞试验结果对其进行脉动风压频谱特性研究。为克服经典谱估计法得到的结果曲线方差大及不适用短时序列数据分析的缺点,利用现代谱估计的特点采用基于自回归(AR)模型的现代谱估计方法...; 孙瑛许楠武岳; 关键词：体育场悬挑屋盖风荷载

考虑特征湍流影响的体育场悬挑屋盖脉动风压谱模型被引量：12: 2010年; 基于风洞试验对体育场悬挑屋盖的脉动风压谱进行系统研究,旨在得到适用于此类结构的脉动风压谱模型,为风振响应分析提供必要的信息。通过对屋盖表面脉动风压进行谱分析,可知在屋盖前缘处的风压谱与来流风速谱较接近,但屋盖后缘处则差异很大,表现出明显的漩涡脱落特征。因此脉动风压自谱采用来流谱与漩涡脱落谱相结合的形式来描述,并通过权数因子体现屋盖表面不同位置处流场作用的特点。对于脉动风压互谱则用指数衰减函数来表示,并确定了适用于悬挑屋盖的衰减系数。为验证所提出风压谱模型的有效性及特征湍流对风致效应的影响,对系列悬挑屋盖结构进行风振响应分析,风荷载时程分别采用风洞试验测得的风压时程、基于建议风压谱模型模拟生成的风压时程、按拟定常假设生成的风压时程。基于建议模型得到的响应结果与试验结果基本一致,基于拟定常假设的风振响应极值偏小10%~15%,均方根值偏小30%~40%,脉动风压谱建模中不可忽略特征湍流的影响。; 孙瑛许楠武岳; 关键词：体育场悬挑屋盖风洞试验

体育场悬挑屋盖的脉动风压频谱特性研究: 体育场悬挑屋盖结构是大跨空间结构中应用较为广泛的一种结构形式，属风敏感结构。其跨度大、结构柔、材料轻等特点,使风荷载成为结构设计的主要荷载之一。由于悬挑屋盖上风荷载的复杂性，多数情况下，现行的荷载规范无法满足悬挑屋盖的设...; 许楠; 关键词：体育建筑悬挑结构结构动力学; 文献传递

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许楠