脉动风时程matlab程序

根据风的记录，脉动风可作为高斯平稳过程来考虑。

观察n 个具有零均值的平稳高斯过程，其谱密度函数矩阵为：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(...)()(............)(...)()()(...)()()(212222111211ωωωωωωωωωωnn n n n n s s s s s s s s s S （9）将)(ωS 进行Cholesky 分解，得有效方法。

T H H S )()()(*ωωω⋅= （10）其中，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(...)()(............0...)()(0...0)()(21222111ωωωωωωωnn n n H H H H H H H （11） T H )(*ω为)(ωH 的共轭转置。

根据文献[8]，对于功率谱密度函数矩阵为)(ωS 的多维随机过程向量，模拟风速具有如下形式：[]∑∑==++⋅∆⋅=j m N l ml l jm l l jm j t H t v 11)(cos 2)()(θωψωωω n j ...,3,2,1= （12）其中，风谱在频率范围内划分成N 个相同部分，N ωω=∆为频率增量，)(l jm H ω为上述下三角矩阵的模，)(l jm ωψ为两个不同作用点之间的相位角，ml θ为介于0和π2之间均匀分布的随机数，ωω∆⋅=l l 是频域的递增变量。

文中模拟开孔处的来流风，因而只作单点模拟。

即式（4）可简化为：[]∑=+⋅∆⋅=Nl l l l t H t v 1cos 2)()(θωωω （13）本文采用Davenport 水平脉动风速谱：3/422210)1(4)(x n kx v n S v += （14） 式中，－－)(n S v 脉动风速功率谱；－－n 脉动风频率(Hz)；－－k 地面粗糙度系数；;120010v n x－－10v 标准高度为10m 处的风速(m/s)。

Matlab 程序:N=10;d=0.001;n=d:d:N;%%频率区间（0.01～10）v10=16;k=0.005;x=1200*n/v10;s1=4*k*v10^2*x.^2./n./(1+x.^2).^(4/3);%%Davenport 谱subplot(2,2,1)loglog(n,s1)%%画谱图axis([-100 15 -100 1000])xlabel('freq');ylabel('S');for i=1:1:N/dH(i)=chol(s1(i));%%Cholesky 分解endthta=2*pi*rand(N/d,1000);%%介于0和2pi 之间均匀分布的随机数t=1:1:1000;%%时间区间（0.1～100s ）for j=1:1:1000a=abs(H);b=cos((n*j/10)+thta(:,j)');c=sum(a.*b);v(j)=(2*d).^(1/2)*c;%%风荷载模拟endsubplot(2,2,2)plot(t/10,v)%%显示风荷载xlabel('t(s)');ylabel('v(t)');Y=fft(v);%%对数值解作傅立叶变换Y(1)=[];%%去掉零频量m=length(Y)/2;%%计算频率个数；power=abs(Y(1:m)).^2/(length(Y).^2);%%计算功率谱freq=10*(1:m)/length(Y);%%计算频率，因为步长为0.1，而不是1，故乘以10subplot(2,2,3)loglog(freq,power,'r',n,s1,'b')%%比较axis([-100 15 -100 1000])xlabel('freq');ylabel('S');1010100102freq S 050100-20-1001020t(s)v (t )10-2100100freq S对源程序的修改：z=xcorr(v);Y=fft(z);%%对数值解作傅立叶变换Y(1)=[];%%去掉零频量m=length(Y)/2;%%计算频率个数；power=abs(Y(1:m)).^2/(length(Y).^2);%%计算功率谱freq=10*(1:m)/length(Y);%%计算频率，因为步长为0.1，而不是1，故乘以10subplot(2,2,3)loglog(freq,power,'r',n,s1,'b')%%比较axis([-100 15 -100 1000])xlabel('freq');ylabel('S');楼主的修改使模拟得到的功率谱与源谱的数量级对上了，但是吻合不是太好。

风时程⽣成程序技术说明.⽬录1程序原理 (3)1.1风荷载动⼒分析⽅法简介 (3)1.2风速时程模拟的AR法 (4)1.2.1AR模型 (4)1.2.2AR模型模拟风速时程的基本过程 (5)1.3风时程⽣成程序实现 (7)1.4风时程⽣成程序特点 (9)1.5风时程⽣成程序局限性说明 (10)2参数说明 (11)2.1顺向脉动风速功率谱密度函数()S n (11)v2.2脉动风空间相⼲函数r (13)ij2.3地⾯粗糙系数k（紊流度） (14)2.4平均风速v (14)F x y z t (16)2.5风压⼒时程(,,,)w2.6数值计算的参数 (17)3操作说明 (18)3.1制作空间点信息表格（*.csv） (18)3.2导⼊表格及输⼊参数 (19)3.3计算风时程 (20)3.4显⽰计算结果 (20)3.5输出时程结果及分析代码 (21)3.6接⼒SAP2000进⾏时程分析 (21)3.7接⼒ETABS进⾏时程分析 (22)3.8SAP2000与ETABS的分析代码例⼦ (23)3.8.1ETABS分析代码 (23)3.8.2SAP02000分析代码： (24)4计算实例 (25)4.2.1风速时程结果 (29)4.2.2风振分析计算结果与按现⾏《荷载规范》得出的结果对⽐ (31)4.2.3风振分析的顶点加速度计算与按《⾼钢规》⼿算结果对⽐ (32)5关于风振时程分析的若⼲建议 (34)5.1分析参数设置 (34)5.2输出结果处理 (34)6参考⽂献 (36)程序原理风荷载动⼒分析⽅法简介风荷载是作⽤在结构上的重要动⼒荷载之⼀，尤其对于⾼层、⾼耸及⼤跨结构来说，设计中必须考虑风荷载的作⽤。

计算⾼层、⼤跨、悬索桥以及塔架结构的动⼒风振相应的⼀个有效⽅法是Monte Carlo法。

即根据某些既定的统计参数产⽣⼀系列的时程样本，再对每个样本函数进⾏线性或⾮线性的结构分析。

通过对结构不同单元在样本函数下的时程响应的统计分析，计算整个结构是否安全。

clear;clc;% 结构模型初始参数---------------------------------------------------------- m=3e3; %质量(单位：kg)k=1e6; %刚度（(单位：N/m)）kesai=0.05; %阻尼比取0.05c=2*kesai*sqrt(k*m); %阻尼系数% 读取地震波数据------------------------------------------------------------ acc=textread('D:\处理后的smc文件\51WCW_90_chnua370295.smc_090501.a','%f','headerlines',56); PGA_Max=max(abs(acc)) %最大地面加速度绝对值% Newmark-beta法的基本参数--------------------------------------------------beta=1/6; gama=0.5; %按线性加速度法计算更接近真实结果，故取此组参数dt=0.02; %地震加速度时程波记录时间间隔b1=1/(beta*dt^2); b2=1/(beta*dt); b3=1-1/(2*beta); %计算参数b4=gama/(beta*dt); b5=gama/beta-1; b6=(1-gama/(2*beta)) *dt;ke=k+m*b1+c*b4; %等效刚度% 设定结构初始状态为零,生成向量空间存储计算值---------------------------------u=zeros(100/dt,1); v=zeros(100/dt,1); a=zeros(100/dt,1);% Newmark-beta法的主计算程序------------------------------------------------for n=2:100/dtfe=-m*acc(n)+[b1*u(n-1)+b2*v(n-1)-b3*a(n-1)]*m+[b4*u(n-1) +b5*v(n-1)-b6*a(n-1)]*c; %等效荷载u(n)=fe/ke;a(n)=b1*[u(n)-u(n-1)]-b2*v(n-1)+b3*a(n-1);v(n)=b4*[u(n)-u(n-1)]-b5*v(n-1)+b6*a(n-1);end% 绘制结构在地震作用下的位移、速度、加速度时程曲线-----------------------------subplot(3,1,1)t=(0:length(a)-1)*dt;plot(t,a) %加速度时程曲线Acc_Max=max(abs(a))title('Earthquake Response Curve Of Station 51WCW-90','fontsize',15) ylabel('Acc(cm/s^2)','fontsize',12)subplot(3,1,2)plot(t,v) %速度时程曲线Vel_Max=max(abs(v))ylabel('Vel(cm/s)','fontsize',12)subplot(3,1,3)plot(t,u) %位移时程曲线Dis_Max=max(abs(u))xlabel('Time/s','fontsize',12)ylabel('Dis/cm','fontsize',12)% End---程序结束-------------小弟初次发贴，恳请达人们帮分析一下，不胜感激！其中的循环部分是根据结构动力学书上的写的，感觉问题就出在那部分了，请高人们指点一下线性加速度法是直接数值积分法求解地震反应的方法之一，本文所采用的线性加速度法参考大崎顺彦的《地震动的谱分析入门》第二版。

Matlab 时程分析0 动力平衡方程及相关参数取值波浪、风载作用下的单桩动力反应计算（把结构简化为质点剪切型）wave wind []{}[]{}[]{}M u C u K u F F ∙∙∙++=+式中：u 为结构水平位移；[]M 桩-结构集中质量矩阵；[][][]P S C C C =+体系的阻尼矩阵；体系的阻尼矩阵由结构和土体的阻尼矩阵集成，其中结构的阻尼按瑞雷阻尼理论，土体阻尼由材料阻尼和辐射阻尼组成。

[][][]P S K K K =+体系的刚度矩阵；体系的刚度矩阵由结构和土体的刚度矩阵集成，土体刚度由动力P-Y 曲线对Y 求导得到。

地震、波浪、风载作用下的单桩动力反应计算1 自由场地震分析（远离桩，取单位面积土柱）[]{}[]{}[]{}[]{}f f f f f f f g M u C u K u M E u ∙∙∙∙∙++=- 土的刚度矩阵：；/f i i i k G h =土的阻尼矩阵：；离桩较远，可采用刚度比例阻尼2 桩土相互作用地震分析[]{}[]{}[]{}[]{}[]{}[]{}s s f f g wave wind M u C u K u M E u F F C u K u ∙∙∙∙∙∙++=-++++也可写为[]{}[]{}[]{}[]{}[]{}[]{}P S P S f f g wave wind M u C u C u u K u K u u M E u F F ∙∙∙∙∙∙∙++-++-=-++[]K 桩-结构集中质量矩阵；[]P C 结构的阻尼矩阵；[]S C 土体的阻尼矩阵；[]P K 结构的刚度矩阵；[]S K 土体的刚度矩阵；g u ∙∙基岩加速度。

自由场反应{}{0()}f T T f u u ∙∙=；{}{0()}fT T f u u = 1 结构动力响应数值方法威尔逊θ法，隐式积分格式，θ一般取1.4时无条件稳定。

θ=1即为常规线性加速度法。

makedata%根据profili导出到翼型性能数据Excel表格生成翼型的结构体clear airfoil;for n=2:100 %sheet nairfoil(n-1).Re=22;%%%%找到sheet n 截面翼型雷诺数所在行数nRe%%%%try[num,txt,~] = xlsread('yxdata.xlsx',n,'A1:I5000');catchbreak;endnstr=strfind(txt,'Re = ');%找到每一个雷诺数翼型的起始记录位置k=1; %nRe的变量for i=1:length(nstr)%行数从第一行到最后一行开始判断j=nstr{i}; %将第i行的值赋给临时变量jif j %如果j存在则将行数给nReairfoil(n-1).nRe(k)=i;k=k+1;endairfoil(n-1).nRe(k)=length(num)+5;end%%%%%%%%%%%%%%%%%%找到翼型相近的雷诺数下的性能数据和name%%%%%%%%%%%%%%%%%%%k=length(airfoil(n-1).nRe);airfoil(n-1).Re(k)=0;airfoil(n-1).name=txt{airfoil(n-1).nRe(1)}(1:(nstr{airfoil(n-1).nRe(1)}-4));%将第i行的值赋给临时变量jfor i=1:length(airfoil(n-1).nRe) %行数从第一行到最后一行开始判断airfoil(n-1).Re(i)=str2double(txt{airfoil(n-1).nRe(i)}((nstr{airfoil(n-1).nRe(i) }+5):length(txt{airfoil(n-1).nRe(i)}))); %将第i行的值赋给临时变量jend%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%try[wnum,~,~] = xlsread('yxdata.xlsx',n,'H1:I500');lth=length(wnum);airfoil(n-1).x(1:lth,1)=wnum(1:lth,1);airfoil(n-1).y(1:lth,1)=wnum(1:lth,2);catchend%%%%读入截面翼型拟合各雷诺数性能曲线和其它数据%%%%for i=1:(length(airfoil(n-1).nRe)-1) %Retemp=(airfoil(n-1).nRe(i):(airfoil(n-1).nRe(i+1)-5));lth=length(temp);airfoil(n-1).Alf(1:lth,i)=num(temp,1);airfoil(n-1).Cl(1:lth,i)=num(temp,2);airfoil(n-1).Cd(1:lth,i)=num(temp,3);airfoil(n-1).ClCd(1:lth,i)=num(temp,4);tempn=find(airfoil(n-1).ClCd(:,i)==max(airfoil(n-1).ClCd(:,i)));airfoil(n-1).zAlf(i)=airfoil(n-1).Alf(tempn,i);airfoil(n-1).zCl(i)=airfoil(n-1).Cl(tempn,i);airfoil(n-1).zCd(i)=airfoil(n-1).Cd(tempn,i);[airfoil(n-1).xCl(:,i) airfoil(n-1).SxCl(:,i) ]= polyfit(airfoil(n-1).Alf(:,i),airfoil(n-1).Cl(:,i),6);[airfoil(n-1).xCd(:,i) airfoil(n-1).SxCd(:,i)] = polyfit(airfoil(n-1).Alf(:,i),airfoil(n-1).Cd(:,i),6);endendsave airfoildataqdclc;clear;filename='name';load(filename)%load xcload airfoilData airfoilpi=3.141592653;qR=287.64;k=1.4;fq=0.12;u=1.698e-05;%pi 圆周率；qR气体常数；k 等商指数；fq 风切指数；u 动力粘度；Pr=1200000;Ve=8.5;Pa=85.8;T=15;B=3;DJ_eta=0.95;CD_eta=0.95;%Pr 额定功率；Vr 额定风速；Pa 风场平均压强；T 平均气温；B 叶片数%DJ_eta 电机效率；CD_eta传动效率；%tempV=70;Cp=0.43;n=30;namR=9;BL1=0.15;BL2=0.05;%Cp 风能利用系数；n 等分段数；namR ;叶尖速比;BL1 叶根园比例；BL1 轮毂园比例；min_n=900;max_n=1950;e_n=1620;%发电机的转速范围iname=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%开始迭代计算轮毂高度%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Hhub=95;temp=0;while abs(Hhub-temp)>2Vr=Ve*(Hhub/10)^fq;rou=Pa*1000/((273+T)*qR);%Vr 设计风速；rou 空气密度D=(8*Pr/(Cp*DJ_eta*CD_eta*rou*Vr^3*pi))^0.5;D1=floor(D);%取比圆整风轮直径向上取对Cp和功率的大小又决定性作用。

根据风的记录，脉动风可作为高斯平稳过程来考虑。

观察n 个具有零均值的平稳高斯过程，其谱密度函数矩阵为：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(...)()(............)(...)()()(...)()()(212222111211ωωωωωωωωωωnn n n n n s s s s s s s s s S （9）将)(ωS 进行Cholesky 分解，得有效方法。

T H H S )()()(*ωωω⋅= （10）其中，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(...)()(............0...)()(0...0)()(21222111ωωωωωωωnn n n H H H H H H H （11） T H )(*ω为)(ωH 的共轭转置。

根据文献[8]，对于功率谱密度函数矩阵为)(ωS 的多维随机过程向量，模拟风速具有如下形式：[]∑∑==++⋅∆⋅=j m N l ml l jm l l jm j t H t v 11)(cos 2)()(θωψωωω n j ...,3,2,1= （12）其中，风谱在频率范围内划分成N 个相同部分，N ωω=∆为频率增量，)(l jm H ω为上述下三角矩阵的模，)(l jm ωψ为两个不同作用点之间的相位角，ml θ为介于0和π2之间均匀分布的随机数，ωω∆⋅=l l 是频域的递增变量。

文中模拟开孔处的来流风，因而只作单点模拟。

即式（4）可简化为：[]∑=+⋅∆⋅=Nl l l l t H t v 1cos 2)()(θωωω （13）本文采用Davenport 水平脉动风速谱：3/422210)1(4)(x n kx v n S v += （14） 式中，－－)(n S v 脉动风速功率谱；－－n 脉动风频率(Hz)；－－k 地面粗糙度系数；;120010v n x－－10v 标准高度为10m 处的风速(m/s)。

Matlab 程序:N=10;d=0.001;n=d:d:N;%%频率区间（0.01～10）v10=16;k=0.005;x=1200*n/v10;s1=4*k*v10^2*x.^2./n./(1+x.^2).^(4/3);%%Davenport 谱subplot(2,2,1)loglog(n,s1)%%画谱图axis([-100 15 -100 1000])xlabel('freq');ylabel('S');for i=1:1:N/dH(i)=chol(s1(i));%%Cholesky 分解endthta=2*pi*rand(N/d,1000);%%介于0和2pi 之间均匀分布的随机数t=1:1:1000;%%时间区间（0.1～100s ）for j=1:1:1000a=abs(H);b=cos((n*j/10)+thta(:,j)');c=sum(a.*b);v(j)=(2*d).^(1/2)*c;%%风荷载模拟endsubplot(2,2,2)plot(t/10,v)%%显示风荷载xlabel('t(s)');ylabel('v(t)');Y=fft(v);%%对数值解作傅立叶变换Y(1)=[];%%去掉零频量m=length(Y)/2;%%计算频率个数；power=abs(Y(1:m)).^2/(length(Y).^2);%%计算功率谱freq=10*(1:m)/length(Y);%%计算频率，因为步长为0.1，而不是1，故乘以10subplot(2,2,3)loglog(freq,power,'r',n,s1,'b')%%比较axis([-100 15 -100 1000])xlabel('freq');ylabel('S');1010100102freq S 050100-20-1001020t(s)v (t )10-2100100freq S对源程序的修改：z=xcorr(v);Y=fft(z);%%对数值解作傅立叶变换Y(1)=[];%%去掉零频量m=length(Y)/2;%%计算频率个数；power=abs(Y(1:m)).^2/(length(Y).^2);%%计算功率谱freq=10*(1:m)/length(Y);%%计算频率，因为步长为0.1，而不是1，故乘以10subplot(2,2,3)loglog(freq,power,'r',n,s1,'b')%%比较axis([-100 15 -100 1000])xlabel('freq');ylabel('S');楼主的修改使模拟得到的功率谱与源谱的数量级对上了，但是吻合不是太好。

基于MATLAB 的脉搏信号处理软件系统摘要: 本文根据在实验室里测得的脉搏数据，基于MATLBA设计一个脉搏信号的GUI处理界面，并利用MATLAB强大数字信号处理功能复原脉搏波形，并对波形的特征信息进行提取及存储。

原始信号进行了去除基线漂移、通过巴特沃斯带通滤波器以及二阶切比雪夫滤波器去除50HZ工频干扰，并且能计算实时的脉率并更新，显示脉率变化趋势曲线，进行频谱分析和输出文档。

此软件有两个GUI界面，第一个为密码登陆界面，第二个为脉搏信号处理系统GUI界面。

第二个GUI界面主要分为五大模块:1.打开与退出模块包括打开数据和退出系统;2.信号回放模块包括对原信号和滤波信号的回放、暂停回放、继续回放、关闭窗口;3.信号放大与缩小模块包括对信号的X轴和Y轴的放大、缩小处理;信号快进退模块包括对信号的快进、慢进、快退、慢退处理;4.脉率实时处理模块包括输出脉率曲线、暂停回放、输出脉搏信息、脉搏频谱分析、清除波形、输出文档;5.脉率信号输出模块包括输出实时的脉率更新、以及脉搏数据的信息，诸如脉搏采样频率、采样时间、最大脉率值、最小脉率等。

关键词：脉搏;脉率;Matlab ;GUI ;1 引言人体内部各个生理系统之间(如循环系统、呼吸系统等)是相互耦合的。

反映人身体健康状态相对最重要、最全面的是心脏血液循环系统,因此通过采集脉搏波进而分析心脏循环系统功能,能从一个方面较全面反映人体的健康情况。

从脉搏波中提取人体的生理病理信息作为临床诊断和治疗的依据，历来都受到中外医学界的重视。

几乎世界上所有的民族都用过“摸脉”作为诊断疾病的手段。

脉搏波所呈现出的形态(波形)、强度(波幅)、速率(波速)和节律(周期)等方面的综合信息，在很大程度上反映出人体心血管系统中许多生理病理的血流特征,因此对脉搏波采集和处理具有很高的医学价值和应用前景。

目前脉搏信息的研究已经应用于以下几个方面:(1)中医脉象信息的检测与识别;(2)血压的临床检测;(3)心率稳定性的一种简便估计方法;(4)心输出量的一种测量方法;(5)血管功能的一种早期、无创检测方法。

风电机组塔架的脉动风速时程模拟叶赟;宫兆宇【摘要】In this paper, an autoregressive model(AR model) is used to simulate wind speed time series. e spectrum of simulated wind speed time series is found in agreement with the target spectrum, Davenport wind speed spectrum. Samples of the uctuating wind load on the nodes of a structure are obtained. Using the WAWS, the article builds an AR model to calculate the model order and edit a simulation program. rough the analysis on some wind turbines tower, the feasibility and e ciency of this simulation model is veri ed.% 本文简述了谐波合成法中的自回归模型(AR)模拟出给定风速功率谱的风速时程序列，并验证其与目标谱(Davenport谱)的一致性，从而得到作用在各节点的脉动风荷载时程样本的方法。

本文采用谐波合成法，建立了脉动风速时程的 AR 模型，编辑出脉动风速时程模拟程序，并对某风电机组塔架进行脉动时程分析，验证了该脉动风速时程模拟的可行性与有效性。

【期刊名称】《风能》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】6页(P72-77)【关键词】脉动风;数值模拟;自回归模型;风电机组塔架【作者】叶赟;宫兆宇【作者单位】内蒙古科技大学建筑与土木工程学院，包头 014010;内蒙古科技大学建筑与土木工程学院，包头 014010【正文语种】中文【中图分类】TM614高耸结构风荷载是结构设计时必须要考虑的一类重要的随机荷载，风振响应成为控制结构设计的重要因素。

题目：深度探析kaimal谱matlab风速模拟程序在风能领域，kaimal谱matlab风速模拟程序是一种常见的工具，它能够模拟风速在不同条件下的频谱特性，对风力发电等方面有着重要的应用价值。

在本篇文章中，我将对kaimal谱matlab风速模拟程序进行深度探讨，帮助您更全面地理解这一主题。

1. kaimal谱matlab风速模拟程序的基本原理kaimal谱matlab风速模拟程序是基于kaimal谱理论的，它能够根据参数输入，模拟出与实际风速频谱特性相近的虚拟风速数据。

在使用该程序时，首先需要输入风速的平均值、标准差和相关时间等参数，然后程序会根据这些参数生成符合kaimal谱分布的虚拟风速数据。

这一过程借助了matlab软件的功能，使得模拟风速数据变得更加高效和方便。

2. kaimal谱matlab风速模拟程序的应用范围这一模拟程序在风能领域有着广泛的应用，它可以用于模拟不同地理位置和季节下的风速频谱，帮助研究人员更好地了解风场的特性。

它还可以用于评估风力发电设备的性能，帮助设计者更准确地预测设备的工作状况。

在城市规划和建筑设计领域，这一模拟程序也可以用于评估风场对建筑物的影响，提高建筑物的抗风能力。

3. 对kaimal谱matlab风速模拟程序的个人理解在我看来，kaimal谱matlab风速模拟程序是一种非常实用的工具，它能够帮助研究人员和工程师更好地理解风场的特性，提高风能利用效率。

通过模拟不同条件下的风速频谱，我们可以更准确地预测风力发电设备的发电量，也能更好地规划城市风景和建筑布局。

我认为这一模拟程序在风能利用和城市规划方面有着重要的应用前景。

总结回顾通过本篇文章的深度探讨，我希望您对kaimal谱matlab风速模拟程序有了更深入的认识。

我们从原理、应用范围和个人理解三个方面对这一主题进行了全面的讨论，希望能够为您提供有价值的信息和观点。

在未来的研究和工作中，我相信这一模拟程序将继续发挥重要作用，推动风能和城市规划领域的发展。

山西建筑SHANXI ARCHITECTURE第47卷第6期・34・2 2 2 1年3月Vai. 27 Na. 5Mar. 2028文章编号:1969-7825 (2021) 66C634C5大跨越输电塔线体系风振响应及风振系数分析原迁张德凯（同济大学建筑工程系，上海200095 ）摘要:输电塔是高柔度的风敏感结构，大跨越输电塔线体系由于塔线耦合作用，动力特性和风振响应变得复杂。

以智力 CHACAO 大跨越工程为例，在Ansys 中建立塔线体系有限元模型，从结构的动力特性和风振响应几个方面对单塔及塔线体系进行风振分析;根据时程分析结果对风振系数进行计算并和规范结果对比，发现按照建筑荷载规范结果不准确也不安全，架空输电线 路荷载规范由于考虑了横担处的质量突变等因素，总体来说更符合实际也更偏于安全。

关键词：大跨越，塔线体系，风振响应，动力分析，风振系数中图分类号:TU315 文献标识码:A0引言输电线路起着运送和分配电能的作用,是经济社会发展重要的生命线工程。

在我国，风灾所引起倒塔的事故一直相当严重，例如2013年8月4日18:30左右，西北某地区 遭遇大暴雨、强雷电和瞬时最大风速34.2血s （10 m 基准 高度）的大风，导致某330 kV 输电线路35号~40号连续档、46号共7基铁塔倒塌,41号铁塔倾斜，涉及两个耐张 段1 ］。

大跨越输电塔体系作为风敏感的复杂空间耦联体 系,高度高而且有较高柔度,对于“干”字形铁塔，横担长度大，塔头质量更为集中,其在风荷载下的风振响应分析很有 必要1 ］。

对大跨越输电塔结构的动力特性及其随机风荷载 作用下风振响应研究也一直是高耸结构研究和设计的一个 重要方面。

在计算风振系数方面，DLT 5154—2219架空输电线 路杆塔结构设计技术规定1 ］，《大跨越设计技术规定》［］,GB 50137—2216高耸结构设计标准1 ］等业内规范均和GB50006—2012建筑结构荷载规范1 ］的计算方法类似，但实际上规范提供的方法只适用于体型和质量沿高度均匀分布 的高层建筑和高耸建筑，对于输电塔质量和外形有突变的 局部位置并不完全适用，输电塔结构沿高度方向布置有数个横担结构,横担宽度较塔身宽度大得多,质量和挡风面积 在横担处突变，其风振系数取值必然与从上至下宽度和质量均匀变化的高耸结构和高层结构有很大区别。

脉动风的概率统计及最大统计风速研究衡亚霖;王少华;江周;吴学阳【摘要】脉动风周期与结构的自振周期较接近,是引起结构振动的主要因素.根据Davenpot风速谱、Wiener-Khintchine、Shinozuka定理模拟脉动风时程曲线;使用Monte-Carlo法、MATLAB软件大量重复地进行脉动风时程模拟.主要研究了脉动风的概率分布及最大统计风速.研究结果表明:20*104次脉动风的模拟结果能够代表其整体概率分布;脉动风以平均风为基准波动,与自然风理论吻合.脉动风速服从正态分布,记做.风速在[-2.5,2.5]m/s、风压在[-40,40]Pa发生的概率为99.9％,且绝对值越小,发生的概率越大.随着模拟次数的增加最大统计风速的值越大,增幅越小.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】4页(P210-213)【关键词】Davenpot风速谱;Monte-Carlo法;MATLAB;脉动风;概率分布;最大统计风速【作者】衡亚霖;王少华;江周;吴学阳【作者单位】西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031【正文语种】中文【中图分类】TH16;U441+.2自然风是由大气中热力和动力现象的时空不均匀性导致相同高度上两点之间产生压力差所造成的。

大量顺风向载荷实测资料表明，风的时程曲线大致分为两种成分：一种是长周期部分，其周期通常在10min以上，这部分称为平均风；另一种是短周期部分，其周期只有几秒到几十秒，在平均风基础上波动，称为脉动风。

平均风的周期远远大于一般结构的自振周期，其作用性质等同于静力载荷。

脉动风由风的不规则性引起，周期与结构的自振周期较接近，其作用性质等同于动载荷，是引起结构振动的主要因素。

随着计算机的普及应用及数值分析方法的的深入研究，风载荷的数值模拟理论取得了很大进展。

目录1程序原理 (3)1.1风荷载动力分析方法简介 (3)1.2风速时程模拟的AR法 (4)1.2.1AR模型 (4)1.2.2AR模型模拟风速时程的基本过程 (5)1.3风时程生成程序实现 (7)1.4风时程生成程序特点 (9)1.5风时程生成程序局限性说明 (10)2参数说明 (11)2.1顺向脉动风速功率谱密度函数()S n (11)vr (13)2.2脉动风空间相干函数ij2.3地面粗糙系数k（紊流度） (14)2.4平均风速v (14)F x y z t (16)2.5风压力时程(,,,)w2.6数值计算的参数 (17)3操作说明 (18)3.1制作空间点信息表格（*.csv） (18)3.2导入表格及输入参数 (19)3.3计算风时程 (20)3.4显示计算结果 (20)3.5输出时程结果及分析代码 (21)3.6接力SAP2000进行时程分析 (21)3.7接力ETABS进行时程分析 (22)3.8SAP2000与ETABS的分析代码例子 (23)3.8.1ETABS分析代码 (23)3.8.2SAP02000分析代码： (24)4计算实例 (25)4.1操作步骤 (25)4.224层框架风振分析结果分析 (29)4.2.1风速时程结果 (29)4.2.2风振分析计算结果与按现行《荷载规范》得出的结果对比 (31)4.2.3风振分析的顶点加速度计算与按《高钢规》手算结果对比 (32)5关于风振时程分析的若干建议 (34)5.1分析参数设置 (34)5.2输出结果处理 (34)6参考文献 (36)1程序原理1.1风荷载动力分析方法简介风荷载是作用在结构上的重要动力荷载之一，尤其对于高层、高耸及大跨结构来说，设计中必须考虑风荷载的作用。

计算高层、大跨、悬索桥以及塔架结构的动力风振相应的一个有效方法是Monte Carlo法。

即根据某些既定的统计参数产生一系列的时程样本，再对每个样本函数进行线性或非线性的结构分析。

多普勒走动matlab程序1.引言1.1 概述本文将介绍多普勒走动的Matlab程序设计和实现。

首先，我们需要了解多普勒效应的原理和应用。

多普勒效应是流体中物体运动引起的频率变化现象，广泛应用于医学、气象、交通等领域。

在医学方面，多普勒效应常被用于心血管疾病的诊断和治疗。

通过使用超声波检测心脏或血管中血液的流动情况，可以获取血液速度和流量信息，从而帮助医生判断病情和制定治疗方案。

在气象领域，多普勒雷达常被用于探测和跟踪风暴的运动。

通过测量风暴中雨滴、冰粒等物质的运动速度，可以分析出风暴的强度、大小和移动方向，为气象预测和防灾减灾提供重要信息。

在交通领域，多普勒效应被广泛应用于雷达测速仪。

当汽车驶向或远离雷达测速仪时，其速度会引起雷达所接收到的回波频率的变化。

通过测量这一频率变化，可以准确计算出汽车的速度，以实现道路交通的管理和监控。

本文将重点介绍如何使用Matlab编写多普勒走动的程序，并实现对多普勒效应的模拟和分析。

我们将详细讲解程序设计的步骤和关键技术，以及如何利用Matlab的强大功能进行数据处理和可视化展示。

总结而言，本文旨在帮助读者理解多普勒效应的原理和应用，并通过Matlab程序设计和实现，实现对多普勒走动的模拟和分析。

希望读者通过本文的学习，能够深入掌握多普勒走动的特点和优势，并对未来多普勒走动的发展有所展望。

文章结构部分的内容可以编写为：1.2 文章结构文章将分为三个主要部分：引言、正文和结论。

在引言部分，我们将概述本文的主题——多普勒走动，并介绍本文的结构和目的。

首先，我们将提供对多普勒效应原理和应用的概述，以帮助读者了解多普勒走动的背景和原理。

其次，我们将介绍本文的重点——Matlab程序设计与实现，包括算法和相关的编程技巧。

在正文部分，我们将详细讨论多普勒效应的原理和应用。

首先，我们将简要介绍多普勒效应的基本原理和公式。

然后，我们将探讨多普勒走动在不同领域的应用，如气象雷达、医学诊断和无线通信等。

实 验 技 术 与 管 理 第38卷 第5期 2021年5月Experimental Technology and Management Vol.38 No.5 May 2021收稿日期: 2020-09-26基金项目: 江苏省高校自然科学研究面上项目（18KJB460012）；江苏师范大学人才引进博士基金项目（16XLR017）；江苏师范大学实验室建设与管理研究课题（L2020Y13）作者简介: 黄盼盼（1989—），男，山东济宁，硕士，实验师，从事弓网动力学及摩擦学研究，huangpanpan@ 。

通信作者: 胡艳（1986—），女，四川遂宁，工学博士，讲师，从事弓网动力学及摩擦学研究，huyan@ 。

引文格式: 黄盼盼，胡艳. 脉动风时程模拟及应用[J]. 实验技术与管理, 2021, 38(5): 158-161.Cite this article: HUANG P P, HU Y. Time-history simulation and application of fluctuating wind[J]. Experimental Technology and Management, 2021, 38(5): 158-161. (in Chinese)ISSN 1002-4956 CN11-2034/TDOI: 10.16791/ki.sjg.2021.05.032脉动风时程模拟及应用黄盼盼，胡 艳（江苏师范大学 机电工程学院，江苏 徐州 221000）摘 要：空间一点的自然风由平均风和脉动风组成，平均风速大小不随时间变化，脉动风速大小随时间的变化而随机变化。

该文将脉动风近似为平稳高斯随机过程，基于线性滤波法（AR 模型），利用MATLAB 编程生成顺风向随机脉动风，并将生成的脉动风时程曲线功率谱与目标谱进行对比，证明二者吻合度较好。

最后，利用生成的脉动风直观展示了不同风速对高速铁路接触网风振响应的影响。

高速列车横风作用下的非定常气动载荷计算模拟谭仕发;缪炳荣;杨忠坤;王名月【摘要】为模拟横风环境下高速列车所受气动载荷,选择Karman修正风速谱为目标谱,采用线性滤波法(AR模型)模拟了随列车移动点的脉动风速时程.基于风速风压关系,分析了气动载荷的计算方法,引入气动导纳函数,计算了高速列车横风作用下的非定常气动载荷,最后通过MATLAB编程实现非定常气动力的模拟.通过对列车运行速度70 m/s、平均风速为25 m/s工况下的脉动风速及非定常气动力的计算模拟,结果表明,风速时程能量主要集中在0～3 Hz频域段,与列车系统固有的一些振动频率相近,存在引起列车系统共振、引发倾覆事件的可能.【期刊名称】《液压与气动》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】6页(P30-35)【关键词】脉动风;线性滤波法;气动导纳;非定常气动载荷【作者】谭仕发;缪炳荣;杨忠坤;王名月【作者单位】西南交通大学牵引动力国家重点实验室,四川成都610031;西南交通大学牵引动力国家重点实验室,四川成都610031;西南交通大学牵引动力国家重点实验室,四川成都610031;西南交通大学牵引动力国家重点实验室,四川成都610031【正文语种】中文【中图分类】TH138;U270.1引言轻量化设计及更高的运行速度带来的不仅仅是生活的便利和高铁事业的辉煌，还有乘客生命财产安全的隐忧。

列车高速运行过程中产生的气动力和气动力矩无法避免，横风引起的行车安全问题更是不可回避，近年来，强侧风下列车出现的脱轨、倾覆等安全事故时有发生[1]。

横风对列车运行安全的影响应该得到重视，目前，各国专家、学者已开展了大量的科研工作，研究侧风对列车运行状态的影响并提出了应对策略。

以往对高速列车的侧风气动性能的研究多基于均匀风假设，任尊松等利用CFD计算所得的风载荷值作为外加载荷作用于列车动力学模型,研究了侧向风速对直线运行列车运行安全性的影响特性[2]。