we applied Wind Field Module of PHRLM so that disaster prevention agency concerned can effectively estimate the possible strong wind damages by typhoon. In this study, therefore, we estimated wind speed at 300m level using 700hPa wind according to the research method by Franklin(2003), PHRLM(2003), and Vickery and Skerlj(2005). Then we calculated wind speed at 10m level using the estimated wind speed at 300m level, and finally, peak 3.second gust on surface. The case period is from 18LST August 31 to 03LST September 1, 2002, when the typhoon Rusa in 2002 was the most intense. Among disaster prediction models in the US, Wind Field Module of PHRLM in Florida was used for the 2002 typhoon Rusa case. As a result, peak 3.second gust on the surface increased $10\sim20%$ in the typhoon's 700hPa wind speed.
This paper presents optimization of a long-span portal steel frame under dynamic wind loads using a surrogate-assisted evolutionary algorithm. Long-span portal steel frames are often used in low-rise industrial and commercial buildings. The structure needs be able to resist the wind loads, and at the same time it should be as light as possible in order to be cost-effective. In this work, numerical model of a portal steel frame is constructed using structural analysis program (SAP2000), with the web-heights at five locations of I-sections of the columns and rafters as the decision variables. In order to evaluate the performance of a given design under dynamic wind loading, the equivalent static wind load (ESWL) is obtained from a database of wind pressures measured in wind tunnel tests. A modified formulation of the problem compared to the one available in the literature is also presented, considering additional design constraints for practicality. Evolutionary algorithms (EA) are often used to solve such non-linear, black-box problems, but when each design evaluation is computationally expensive (e.g., in this case a SAP2000 simulation), the time taken for optimization using EAs becomes untenable. To overcome this challenge, we employ a surrogate-assisted evolutionary algorithm (SAEA) to expedite the convergence towards the optimum design. The presented SAEA uses multiple spatially distributed surrogate models to approximate the simulations more accurately in lieu of commonly used single global surrogate models. Through rigorous numerical experiments, improvements in results and time savings obtained using SAEA over EA are demonstrated.
Gust factor is an important parameter for the conversion between peak gust wind and mean wind speed used for the structural design and wind-related hazard mitigation. The gust factor of typhoon wind is observed to show a significant dispersion and some differences with large-scale weather systems, e.g., monsoons and extratropical cyclones. In this study, insitu measurement data captured by 13 meteorological towers during a strong typhoon Morakot are collected to investigate the statistical characteristics, height and wind speed dependency of the gust factor. Onshore off-sea and off-land winds are comparatively studied, respectively to characterize the underlying terrain effects on the gust factor. The theoretical method of peak factor based on Gaussian assumption is then introduced to compare the gust factor profiles observed in this study and given in some building codes and standards. The results show that the probability distributions of gust factor for both off-sea winds and off-land winds can be well described using the generalized extreme value (GEV) distribution model. Compared with the off-land winds, the off-sea gust factors are relatively smaller, and the probability distribution is more leptokurtic with longer tails. With the increase of height, especially for off-sea winds, the probability distributions of gust factor are more peaked and right-tailed. The scatters of gust factor decrease with the mean wind speed and height. AS/NZ's suggestions are nearly parallel with the measured gust factor profiles below 80m, while the fitting curve of off-sea data below 120m is more similar to AIJ, ASCE and EU.
The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.
Journal of the Korean Society for Environmental Technology
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v.18
no.2
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pp.165-172
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2017
In current stage, it is hard to predict the scale of damage caused by natural disaster and it is hard to deal with it. However, in case of disaster planning level, if it is possible to predict the scale of disaster then quick reaction can be done which will reduce the damage. In the present study, therefore, function of wind wave damage estimation among various disaster is developed. Damage of wind wave and typhoon in eastern and Jeju coastal zone was collected from disaster report (1991~2014) published by Ministry of Public Safety and Security and to reflect inflation rate, 2014 damage cost was converted. Also, wave height, wind speed, wave direction, wave period, etc was collected from Meteorological Administration and Korea Hydrographic and Oceanographic Administration web site. To reflect the characteristic of coastal zone when wave damage occurs, CODI(Coastal Disaster Index), COSI(Coastal Sensitivity Index), CPII(Coastal Potential Impact Index) published by Korea Hydrographic and Oceanographic Agency in 2015 were used. When damage occurs, function predicting wind wave damage was developed through weather condition, regional characteristic index and correlation of damage cost.
Although existing algorithms can predict wind speed using historical observation data, for engineering feasibility, most use moment methods and probability density functions to estimate fitted parameters. However, extreme wind speed prediction accuracy for long-term return periods is not always dependent on how the optimized frequency distribution curves are obtained; long-term return periods emphasize general distribution effects rather than marginal distributions, which are closely related to potential extreme values. Moreover, there are different wind speed parent sample types; how to theoretically select the proper extreme value distribution is uncertain. The influence of different sampling time intervals has not been evaluated in the fitting process. To overcome these shortcomings, updated steps are introduced, involving parameter sensitivity analysis for different sampling time intervals. The extreme value prediction accuracy of unknown parent samples is also discussed. Probability analysis of mean wind is combined with estimation of the probability plot correlation coefficient and the maximum likelihood method; an iterative estimation algorithm is proposed. With the updated steps and comparison using a Monte Carlo simulation, a fitting policy suitable for different parent distributions is proposed; its feasibility is demonstrated in extreme wind speed evaluations at Longhua and Chuansha meteorological stations in Shanghai, China.
As central-slotted box decks usually have excellent flutter performance, studies on this type of deck mostly focus on the vortex-induced vibration (VIV) control. Yet with the increasing span lengths, cable-supported bridges may have critical wind speeds of wind-induced static instability lower than that of the flutter. This is especially likely for bridges with a central-slotted box deck. As a result, the overall aerodynamic performance of such a bridge will depend on its wind-induced static stability. Taking a 1400 m-main-span cable-stayed bridge as an example, this study investigates the influence of a series of deck shape parameters on both static and flutter instabilities. Some crucial shape parameters, like the height ratio of wind fairing and the angle of the inner-lower web, show opposite influences on the two kinds of instabilities. The aerodynamic shape optimization conducted for both static and flutter instabilities on the deck based on parameter-sensitivity studies raises the static critical wind speed by about 10%, and the overall critical wind speed by about 8%. Effective VIV countermeasures for this type of bridge deck have also been proposed.
The effect of cladding panel size on the size reduction factor (SRF) of extreme area-averaging wind pressure (EAWP) on the facades of a high-rise building is often ignored in previous studies. Based on wind tunnel tests, this study investigated the horizontal and vertical correlations of wind pressure on the facade claddings of square-section high-rise buildings. Then, the influencing parameters on the SRF of the EAWP on the cladding panels were analyzed, which were the panel area, panel width, panel length and building width. The results show clear regional distinctions in the correlation of wind pressures on the building facades and the rules of the horizontal and vertical correlations are remarkably different, which causes the cladding size ratio to impact the SRF significantly. Therefore, this study suggests the use of the non-dimensional comprehensive size parameter b𝜶h1-𝜶/B (𝜶 is the fitting parameter) determined by the cladding panel horizontal size b, cladding panel vertical size h and the building width B rather than the cladding panel area to describe the variation of the EAWP. Finally, some empirical formula for the SRF of the EAWP on the cladding of a high-rise building is proposed with the nondimensional comprehensive size parameter.
In the case that high-rise building is constructed, the surrounding wind velocity increase more than 50~100%. From this cause, many wind environmental problems can be occurred. For example, ordinary wind environmental disaster may be occurred in a region, or walking disturbed. In developed countries including USA, EU, and Japan, many efforts have been made for building wind prevention by grasping previously the effects before building constructed. But, We are bearing risk of wind environmental disaster because we have not enough recognition about building wind, and have not architectural prevention counterplans. This study aims to examine wind environmental characteristics of domestic apartment complex, and effective architectural counterplans. As the basic stage for this, we investigated pre-estimate tools and risk assessment methods of building wind in apartment complex, applied to two apart complex in Cheon-An region by CFD. As the result, serious damages were not presented. But, it is obvious that various architectural counterplans will be presented by this example researches.
Shantou Bay Bridge is the first long-span suspension bridge in China. Because of its location near the Shantou Seaport and its exposure to high typhoon winds, wind-resistant studies are necessary to be made. In this paper, critical flutter wind speeds and buffeting responses of this bridge at its operation and main construction stages are investigated. The Buffeting Response Spectrum method is first briefly presented. Then the sectional model test is carried out to directly obtain the critical flutter wind speed and to identify the flutter derivatives, which are adopted for the later analysis of the buffeting responses using the Buffeting Response Spectrum method. Finally the aeroelastic full bridge model is tested to further investigate the dynamic effects of the bridge. The results from the tests and the computations indicate that the flutter and buffeting behaviors of the Shantou Bay Bridge are satisfied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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