The importance and the interest of wind load have emphasized since the damage of the Jeju World cup Stadium and Main Stadium of Busan Asiad in 2002, and the appearance of high-rise buildings. In general, a evaluation for the wind load acting on structures have been carried out mainly through the wind tunnel test, but this technique has the huge shortcomings that consume too much cost and experimental time. However, with the rapid advances on computers, it is possible to analyze the wind pressure distribution acting on structures by numerical scheme. In this paper, to predict the wind pressure distribution acting on shell structures having the various shape by numerical simulation, governing equations of fluid flow and turbulent model is formulated. Also, evaluates the wind pressure coefficient in accordance with the structural shape for shell structures like as a membrane structures and dome structures.
Wind pressure characteristics on a double tower high-rise structure, which is disturbed by surrounding buildings, were investigated using large eddy simulation (LES) and 1:300 scale wind tunnel experiments. The computational simulation technique and wind tunnel experimental technique were described in detail initially. Comparisons of computational results with the experimental data have subsequently been carried out to validate the reliability of LES. Comparisons have been performed in detail for the mean and fluctuating pressure coefficients. Detailed explanations of each comparison were given in the paper. To study further on the pressure coefficients on the building surfaces, parametric studies on shape coefficient and spatial correlation were performed and investigated. The numerical and experimental results presented in this paper advance understanding on wind field around buildings and the application of LES and wind tunnel tests.
The purpose of this study is to determine the wind pressure coefficients around prismatic structures with different aspect ratios. Air flows around a model of prismatic shape are investigated experimentally in the wind tunnel and simulated using finite volume method. Pressure distributions and the corresponding pressure coefficients are calculated from the experimental and numerical results. The effects of aspect ratios on the pressure coefficients are discussed extensively. The numerical results are compared with those of experiments. The simulated and experimental results for average wind pressure coefficients are considerably lower than those defined in the Korean Architectural Standard Code.
Due to shortage of land and architectural aesthetics, sometimes the buildings are constructed as unconventional in plan. The wind force acts differently according to the plan shape of the building. So, it is of utter importance to study wind force or, more specifically wind pressure on an unconventional plan shaped tall building. To address this issue, this paper demonstrates a comprehensive study on mean pressure coefficient of 'E' plan shaped tall building. This study has been carried out experimentally and numerically by wind tunnel test and computational fluid dynamics (CFD) simulation respectively. Mean wind pressures on all the faces of the building are predicted using wind tunnel test and CFD simulation varying wind incidence angles from $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$ at an interval of $30^{\circ}$. The accuracy of the numerically predicted results are measured by comparing results predicted by CFD with experimental results and it seems to have a good agreement with wind tunnel results. Besides wind pressures, wind flow patterns are also obtained by CFD for all the wind incidence angles. These flow patterns predict the behavior of pressure variation on the different faces of the building. For better comparison of the results, pressure contours on all the faces are also predicted by both the methods. Finally, polynomial expressions as the sine and cosine function of wind angle are proposed for obtaining mean wind pressure coefficient on all the faces using Fourier series expansion. The accuracy of the fitted expansions are measured by sum square error, $R^2$ value and root mean square error.
이 논문은 풍동실험 결과를 토대로 고층아파트 건축물의 풍압분포에 대한 내용을 다루고 있다. 태풍에 의해 창유리 파손을 입은 아파트 단지의 풍압모형을 제작하여 각 건축물의 상호간섭효과를 조사하였다. 풍동실험은 풍압모형을 이용하여 대형경계 층풍동에서 수행하였다. 간섭하는 주변건물의 여부에 따른 실험결과를 비교하고 검토하였다. 주변건물이 없어서 바람을 직접 맞을 때에는 105동, 106동은 주로 정압이 작용하였지만, 주변건물이 둘러싸고 있을 때의 105동, 106동은 큰 부압이 작용하는 것을 관찰할 수 있었다. 따라서 고층아파트 외장재 설계시 외장재의 안전성 확보를 위해서는 풍동실험을 수행하여 바람에 의해 야기되는 상호간섭효과를 고려하는 것이 가장 적합한 방법이라 할 수 있다.
The nature of fluctuating air pressure inside building was studied by testing a building model in a wind tunnel. The model has a single room and a sin81e window opening. Various opening conditions were tested in both laminar uniform wind and turbulent boundary-layer wind. The RMS and the spectra of the fluctuating internal pressure were measured. The test results support a recent theory which predicts the behavior of internal pressure under high wind based on aerodynamic analysis.
Multivariate simulation is necessary for cases where non-Gaussian processes at spatially distributed locations are desired. A simulation algorithm to generate non-Gaussian wind pressure fields is proposed. Gaussian sample fields are generated based on the spectral representation method using wavelet transforms method and then mapped into non-Gaussian sample fields with the aid of a CDF mapping transformation technique. To illustrate the procedure, this approach is applied to experimental results obtained from wind tunnel tests on the domes. A multivariate Gaussian simulation technique is developed and then extended to multivariate non-Gaussian simulation using the CDF mapping technique. It is proposed to develop a new wavelet-based CDF mapping technique for simulation of multivariate non-Gaussian wind pressure process. The efficiency of the proposed methodology for the non-Gaussian nature of pressure fluctuations on separated flow regions of different rise-span ratios of domes is also discussed.
Gusts generated by downburst have caused a great variety of structural damages in many regions around the world. It is of great significance to accurately evaluate the downburst-induced wind load on high-rise building for the wind resistance design. The main objective of this paper is to propose a computational modeling approach which can satisfactorily predict the mean and fluctuating wind pressure coefficients induced by downburst on high-rise building surfaces. In this study, using an impinging jet to simulate downburst-like wind, and simultaneous pressure measurements are obtained on a high-rise building model at different radial locations. The model test data are used as the database for developing back propagation neural network (BPNN) models. Comparisons between the BPNN prediction results and those from impinging jet test demonstrate that the BPNN-based method can satisfactorily and efficiently predict the downburst-induced wind pressure coefficients on single and overall surfaces of high-rise building at various radial locations.
This paper discuss the conditionally sampled actual wind pressure distributions causing peak quasi-static wind loads in the large span roofs using the wind pressures at many locations on dome models measured simultaneously in a wind tunnel. The actual extreme pressure distributions are compared itk load-response-correlation (LRC) method and the quasi-steady pressure distributions. Based on the results, the reason for the discrepancy in the LRC pressure distribution and the actual extreme pressure distribution are discussed. Futhermore, a brief discussion is made of the equivalent static wind load estimation for the large span roofs.
Methods for stochastic simulation of non-Gaussian wind pressure have increasingly addressed the efficiency and accuracy contents to offer an accurate description of the extreme value estimation of the long-span and high-rise structures. This paper presents a linear prediction and z-transform (LPZ) based Cumulative distribution function (CDF) mapping algorithm for the simulation of multivariate non-Gaussian fluctuating wind pressure. The new algorithm generates realizations of non-Gaussian with prescribed marginal probability distribution function (PDF) and prescribed spectral density function (PSD). The inverse linear prediction and z-transform function (ILPZ) is deduced. LPZ is improved and applied to non-Gaussian wind pressure simulation for the first time. The new algorithm is demonstrated to be efficient, flexible, and more accurate in comparison with the FFT-based method and Hermite polynomial model method in two examples for transverse softening and longitudinal hardening non-Gaussian wind pressures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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