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非高斯脉动风压的模拟研究被引量：10: 1; 作者李锦华李春祥申建红《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期5-8,共4页; 对于风荷载数值模拟,大多数研究都是假定风荷载为平稳高斯随机过程。然而,在分离流作用的一些局部重要区域,例如建筑物屋盖边缘、屋面转角等,风荷载表现出强烈的非高斯特性。为了能够有效地模拟非高斯脉动风压,提出一种模拟非高斯脉动... 展开更多; 关键词数值模拟非高斯脉动风压功率谱密度 Johnson转换系统数字滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

多变量非高斯脉动风压模拟的非迭代法被引量：1: 2; 作者李锦华李春祥 +1 位作者蒋磊邓莹《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期462-469,共8页; 基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程的非迭代算法扩展至多变量非高斯过程的模拟.通过多变量高斯过程的相干函数来考虑多变量非高斯过程的互相关性,建立多变量非高斯过程的非迭代模拟算法.多变量非高斯风压的... 展开更多; 关键词多变量非高斯随机过程非高斯脉动风压相干函数非迭代斜度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟被引量：1: 3; 作者蒋磊李春祥邓莹《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期600-608,共9页; 提出一种基于线性预测和Z转换(linear prediction and Z-transform,LPZ)谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法.运用Johnson变换系统实现高斯随机过程到非高斯白噪声的转换;再使用LPZ对其进行数字滤波,进而得到所需的非高斯脉动风压.采用基... 展开更多; 关键词非高斯脉动风压模拟线性预测和Z转换谱分析法 Johnson变换系统数字滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

非高斯脉动风压的分形模拟研究被引量：3: 4; 作者吴红华米慧敏《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期59-68,共10页; 基于风洞试验中采集的厦门沿海某高层建筑模型的表面风压时程,计算各测点脉动风压的分形维数,偏度系数和峰度系数,找出脉动风压呈现较明显的非高斯特性的4个测点.考虑脉动风时程具有分形的特性,结合相关性变形法,采用具有分形特性的Weie... 展开更多; 关键词分形 Weierstrass—Mandelbrot函数非高斯脉动风压模拟; 在线阅读下载PDF 职称材料

非高斯脉动风压的现场实测教学与实践被引量：1: 5; 作者李锦华邓羊晨 +1 位作者黄永虎李春祥《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第9期220-223,共4页; 以位于教学楼楼顶的一处矩形结构为试验对象,开展结构分离区的非高斯脉动风压现场实测实验。该实验不仅经济方便,而且针对可持续性重复教学等要求,进行了一定的改进及优化。本实验设计了两种不同实测方案,并提供对应的数据处理分析教学... 展开更多; 关键词非高斯脉动风压现场实测教学实验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AR和ARMA模型的多变量非高斯风压模拟被引量：3: 6; 作者李锦华李春祥 +1 位作者邓莹蒋磊《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第24期103-107,123,共6页; 基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程自回归和自回归滑动平均(AR和ARMA)模型模拟算法扩展至多变量非高斯过程的数值模拟。通过AR和ARMA模型系数考虑多变量非高斯过程间的相关性,建立多变量非高斯过程AR和ARMA... 展开更多; 关键词多变量非高斯随机过程非高斯脉动风压自回归模型自回归滑动平均模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非高斯脉动风压的模拟研究被引量：10: 1; 作者李锦华李春祥申建红; 机构上海大学土木工程系青岛理工大学土木工程学院; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期5-8,共4页; 基金国家自然科学基金(No.50578092) 上海大学研究生创新基金(No.A.16-0118-08-002); 文摘对于风荷载数值模拟,大多数研究都是假定风荷载为平稳高斯随机过程。然而,在分离流作用的一些局部重要区域,例如建筑物屋盖边缘、屋面转角等,风荷载表现出强烈的非高斯特性。为了能够有效地模拟非高斯脉动风压,提出一种模拟非高斯脉动风压的框架。首先,根据风速与风压间的关系,严格推导出脉动风压功率谱密度函数。然后,基于导出的功率谱密度函数、Johnson转换系统和数字滤波理论,提出一种能够快速而有效的生成指定偏度、峰度和功率谱非高斯脉动风压的方法。最后,通过一个一维单变量非高斯脉动风压的模拟算例对该方法的可行性和正确性进行验证。数值结果表明:模拟生成的单样本非高斯脉动风压的统计参数例如偏度和峰度与目标偏度和峰度非常吻合,而且模拟功率谱与目标功率谱两者也吻合得很好。; 关键词数值模拟非高斯脉动风压功率谱密度 Johnson转换系统数字滤波; Keywords numerical simulations non-gaussian fluctuating wind pressure power spectral density(PSD) function johnson translator system digital filter; 分类号 TU311 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多变量非高斯脉动风压模拟的非迭代法被引量：1: 2; 作者李锦华李春祥蒋磊邓莹; 机构华东交通大学土木建筑学院上海大学土木工程系; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期462-469,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51378304); 文摘基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程的非迭代算法扩展至多变量非高斯过程的模拟.通过多变量高斯过程的相干函数来考虑多变量非高斯过程的互相关性,建立多变量非高斯过程的非迭代模拟算法.多变量非高斯风压的数值模拟表明:非迭代模拟算法能有效地模拟低、中、高斜度的多变量非高斯过程.; 关键词多变量非高斯随机过程非高斯脉动风压相干函数非迭代斜度; Keywords multivariate non-Gaussian random processes non-Gaussian fluctuating wind pressure coher- ency functions non-iteration skewness; 分类号 TU311 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟被引量：1: 3; 作者蒋磊李春祥邓莹; 机构上海大学土木工程系; 出处《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期600-608,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51378304); 文摘提出一种基于线性预测和Z转换(linear prediction and Z-transform,LPZ)谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法.运用Johnson变换系统实现高斯随机过程到非高斯白噪声的转换;再使用LPZ对其进行数字滤波,进而得到所需的非高斯脉动风压.采用基于LPZ谱分析法对单变量非高斯随机信号和非高斯脉动风压进行了数值模拟.通过对模拟的非高斯信号和脉动风压的统计参数(峰度和偏度)与目标统计参数,以及模拟的功率谱与目标功率谱进行比较,验证了基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟算法的有效性.; 关键词非高斯脉动风压模拟线性预测和Z转换谱分析法 Johnson变换系统数字滤波; Keywords non-Gaussian fluctuating wind pressure simulation linear prediction and Z-transform （LZP） spectral analysis Johnson translator system digital filter; 分类号 TU311 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非高斯脉动风压的分形模拟研究被引量：3: 4; 作者吴红华米慧敏; 机构湖南大学建筑安全与节能教育部重点试验室; 出处《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期59-68,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(51278190 51478179) 浙江省自然科学基金资助项目(LY12E08010)~~; 文摘基于风洞试验中采集的厦门沿海某高层建筑模型的表面风压时程,计算各测点脉动风压的分形维数,偏度系数和峰度系数,找出脉动风压呈现较明显的非高斯特性的4个测点.考虑脉动风时程具有分形的特性,结合相关性变形法,采用具有分形特性的Weierstrass-Mandelbrot函数对非高斯特性明显的4个测点的脉动风压进行了模拟.结果表明,模拟得到的4个测点的非高斯脉动风压时程与风洞试验的非高斯脉动风压时程的概率分布曲线吻合较好,功率谱图形比较相似,分形维数,偏度系数和峰度系数均比较接近.说明本文所提出的用分形方法模拟具有非高斯特性的脉动风压是可行的,弥补了传统的线性滤波器法和谐波叠加法模拟结果均不具有分形特性的缺点,对非高斯脉动风压的数值模拟有一定的参考价值.; 关键词分形 Weierstrass—Mandelbrot函数非高斯脉动风压模拟; Keywords fractals Weierstrass-Mandelbrot function non-Gaussian fluctuating wind pressure simulation; 分类号 TU312 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非高斯脉动风压的现场实测教学与实践被引量：1: 5; 作者李锦华邓羊晨黄永虎李春祥; 机构华东交通大学土木建筑学院上海大学土木工程系; 出处《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第9期220-223,共4页; 基金国家自然科学基金项目(11962006) 江西省教育科学规划课题(22YB066)。; 文摘以位于教学楼楼顶的一处矩形结构为试验对象,开展结构分离区的非高斯脉动风压现场实测实验。该实验不仅经济方便,而且针对可持续性重复教学等要求,进行了一定的改进及优化。本实验设计了两种不同实测方案,并提供对应的数据处理分析教学。通过实践与互动并存的实验模式,该教学致力于开阔学生科研视野,提高学生动手能力、团队合作能力、实验组织安排能力。; 关键词非高斯脉动风压现场实测教学实验; Keywords non-Gaussian fluctuating wind pressure field measurement teaching practice; 分类号 G642.0 [文化科学—高等教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AR和ARMA模型的多变量非高斯风压模拟被引量：3: 6; 作者李锦华李春祥邓莹蒋磊; 机构华东交通大学土木建筑学院上海大学土木工程系; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第24期103-107,123,共6页; 基金国家自然科学基金(51378304) 江西省自然科学基金(20171BAB206051); 文摘基于多变量非高斯随机过程间的相关性,将发展的单变量非高斯过程自回归和自回归滑动平均(AR和ARMA)模型模拟算法扩展至多变量非高斯过程的数值模拟。通过AR和ARMA模型系数考虑多变量非高斯过程间的相关性,建立多变量非高斯过程AR和ARMA模型的模拟算法。多变量非高斯风压的数值模拟表明:AR和ARMA模型算法能有效地模拟低斜度、中斜度和高斜度的多变量非高斯随机过程。; 关键词多变量非高斯随机过程非高斯脉动风压自回归模型自回归滑动平均模型; Keywords multivariate non-Gaussian random processes non-Gaussian fluctuating wind pressure autoregressive(AR) model autoregressive moving average(ARMA) model; 分类号 TU311 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	非高斯脉动风压的模拟研究	李锦华李春祥申建红	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2009	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多变量非高斯脉动风压模拟的非迭代法	李锦华李春祥蒋磊邓莹	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于LPZ谱分析法的非高斯脉动风压模拟	蒋磊李春祥邓莹	《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	非高斯脉动风压的分形模拟研究	吴红华米慧敏	《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	非高斯脉动风压的现场实测教学与实践	李锦华邓羊晨黄永虎李春祥	《实验室研究与探索》 CAS 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于AR和ARMA模型的多变量非高斯风压模拟	李锦华李春祥邓莹蒋磊	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料