Dieser Abschnitt stellt die Verarbeitung von Winddaten und die Berechnungsmethode von Windparametern vor, einschließlich mittlerer Windparameter, schwankender Windparameter, Windprofil und äquivalenter Windgeschwindigkeit für die Fahrsicherheit. Aus den Winddaten von 5 m hohen Ultraschall-Anemometern werden die mittleren und schwankenden Windfeldparameter wie mittlere Windgeschwindigkeit, Windrichtung, Böenfaktor, Turbulenzintensität und Leistungsspektrum berechnet. Aus den Winddaten von fünf Propelleranemometern mit Gradientenanordnung werden das Windprofil und die äquivalente Windgeschwindigkeit für die Fahrsicherheit berechnet.
Mittlere Windparameter
Mittlere Windgeschwindigkeit und mittlere Windrichtung sind wichtige Faktoren, die die Betriebsumgebung von Fahrzeugen auf der Brücke beeinflussen. Im 10-Minuten-Intervall die 10-Minuten-Durchschnittswindgeschwindigkeit (overline{U}) und mittlere Windrichtung (phi) kann aus dem Zeitverlauf der Windgeschwindigkeit entlang des Nordens erhalten werden ({(U}_{x}links(trechts)))Ost ({(U}_{y}links(trechts))) und vertikal ({(U}_{z}links(trechts))) Richtung, die vom Ultraschall-Anemometer wie folgt erfasst wird:
$$overline{U }=sqrt{{overline{U} }_{x}^{2}+{overline{U} }_{y}^{2}+{overline{U} } _{z}^{2}}$$
(1)
$$varphi =mathrm{arccos}left(frac{{overline{U} }_{x}}{sqrt{{overline{U} }_{x}^{2}+{ overline{U} }_{y}^{2}}}right)$$
(2)
wo ({overline{U} }_{i}) sind der 10-min-Mittelwert von ({U}_{i}left(tright) (i=x,y,z)); die mittlere Windrichtung (phi) wird in Grad (°) berechnet, 0° steht für die Nordrichtung und 90° für den Osten.
Schwankende Windfeldparameter
Nach Erhalt der mittleren Windgeschwindigkeit (overline{U}) (1) kann die Schwankungsgeschwindigkeit in drei Richtungen der Windachse durch Gl. (3), also die Längskomponente (ulinks(trechts))seitliche Komponente (vlinks(trechts))vertikale Komponente (wlinks(trechts)). Dann der Geschmacksfaktor ({G}_{i}) und Turbulenzintensität ({I}_{i}) kann aus Gl. (4), (5), die den Turbulenzgrad an der atmosphärischen Grenze charakterisieren.
$$left{begin{array}{l}Uleft(tright)=overline{U }+uleft(tright) Vleft(tright)=v left(tright) Wleft(tright)=wleft(tright)end{array}right.$$
(3)
$$left{begin{array}{l}{G}_{u}=1+frac{{{u}_{mathrm{max},uptau }}{overline{U}} {G }_{i}=frac{{i}_{mathrm{max},uptau }}{overline{U} },(i=v,w)end{array}right . $$
(4)
$${I}_{i}=frac{{sigma }_{i}}{overline{U} } left(i=u,v,wright)$$
(5)
wo ({i}_{mathrm{max},uptau} (i=u,v,w)) sind die maximal schwankenden Anteile in drei Richtungen innerhalb der Böendauer (uptau)das sind 3 s in dieser Studie25.26; ({sigma}_{i} (i=x,y,z)) sind die quadratischen Mittelwerte der schwankenden Komponenten.
Das Leistungsspektrum von schwankendem Wind drückt den Beitrag turbulenter kinetischer Energie in verschiedenen Frequenzen aus. Mehrere klassische Leistungsspektraldichtefunktionen (PSD) können das gemessene Leistungsspektrum schätzen. Chinesische windfeste Konstruktionsspezifikation für Autobahnbrücken27 empfiehlt Simiu-Spektrum28 für Längsspektrum, Kaimal-Spektrum29 für laterales Spektrum und Panofsky-Spektrum30 für vertikales Spektrum. Diese drei Formen von PSD sind in Gl. (6):
$$frac{fcdot {S}_{i}left(f,zright)}{{u}_{*}^{2}}=frac{{A}_{i}{ f}_{z}}{{left(1+{B}_{i}{f}_{z}right)}^{{alpha }_{i}}} left(i=u ,v,wright)$$
(6)
wo ({S}_{i}left(f,zright) left(i=u,v,wright)) das longitudinale, laterale und vertikale Leistungsspektrum bei der Höhe z ist; (f) ist die Frequenz; ({u}_{*}) ist die Reibungsgeschwindigkeit des Luftstroms; ({f}_{z}) ist die Morgenähnliche Koordinate (reduzierte Frequenz) wo ({f}_{z}=fcdot z/overline{U }); ({A}_{i}, {B}_{i},{alpha }_{i}(i=u,v,w)) sind die dimensionslosen Koeffizienten, die drei Richtungen entsprechen: für das Längsspektrum empfehlen Simiu und Scanlan ({A}_{u}=200,{B}_{u}=50,{alpha }_{u}=5/3)28; für das transversale Spektrum Kaimal et al. empfiehlt ({A}_{v}=17,{B}_{v}=9,5,{alpha }_{v}=5/3)29; Panofsky und McCormick30 empfehlen ({A}_{w}=6,{B}_{w}=4,{alpha}_{w}=2). Die oben genannten klassischen PSDs können die gemessenen Windleistungsspektren in Küsten-, Flachland- oder anderen offenen Gebieten gut beschreiben, aber in den letzten Jahren zeigen die gemessenen Ergebnisse von Windfeldern in vielen Berggebieten, dass diese klassischen Spektren die am Berg gemessene turbulente kinetische Energie möglicherweise falsch einschätzen. während das von Kármán-Spektrum31 (siehe Gl. (7)) stimmt besser mit den gemessenen Ergebnissen überein9,22,32,33. Die Analyse des von Kármán-Spektrums ist jedoch komplizierter und beinhaltet die Berechnung der integralen Turbulenzskala ({L}_{i}) Dies erfordert die gleichzeitige Messung mehrerer Punkte im Raum, ist also in der Technik schwer zu erreichen und kann nur durch ungefähre Methoden geschätzt werden. Die geschätzten Ergebnisse in unterschiedlichen Topografie- oder Näherungsverfahren weisen eine große Variabilität auf11,34,35. Daher nimmt diese Studie die Form der PSD von Simiu, Kaimal und Panofsky an. Gemäß dem Spektrum-Normalisierungsverfahren von von Kármáns PSD werden die Leistungsspektren in drei Richtungen durch Gl. (8) wird die Anpassungsmethode verwendet, um den dimensionslosen Koeffizienten zu bestimmen ({A}_{i}, {B}_{i},{alpha }_{i}(i=u,v,w)). Insbesondere ist das Leistungsspektrum eine Funktion von ({f}_{z}^{-{alpha}_{i}})36also der Potenzexponentenkoeffizient ({alpha}_{i}) wird durch unabhängige Anpassung bestimmt.
$$frac{fcdot {S}_{i}(f,z)}{{sigma }_{i}^{2}}=frac{4times frac{{L}_{ i}f}{U}times left[1+{A}_{i}times {left(frac{{L}_{i}f}{overline{U} }right)}^{2}right]}{{left(1+{B}_{i}times {left(frac{{L}_{i}f}{overline{U} }right)}^{2}right )}^{{alpha }_{i}}} left(i=u,v,wright)$$
(7)
$$frac{fcdot {S}_{i}left(f,zright)}{{sigma }_{i}^{2}}=frac{{A}_{i} {f}_{z}}{{left(1+{B}_{i}{f}_{z}right)}^{{alpha }_{i}}} left(i= u,v,wright)$$
(8.)
Windprofil und äquivalente Windgeschwindigkeit für die Fahrsicherheit
Das Windgeschwindigkeitsprofil ist für die Sicherheit und den Fahrkomfort des Brückendecks von Bedeutung. In der Windtechnik wird oft angenommen, dass das Windprofil der Exponentialverteilung entspricht37,38,39; aber nach Feldmessdaten im Berggelände40liegt das Bergwindprofil näher an der S-förmigen Kurve. Daher wird die quartische Polynomfunktion verwendet, um das Windprofil wie folgt anzupassen:
$${U}_{z}/{U}_{0}={p}_{1}{z}^{4}+{p}_{2}{z}^{3}+{p }_{3}{z}^{2}+{p}_{4}z+{p}_{5}$$
(9)
wo ({U}_{z}) ist die Windgeschwindigkeit in der Höhe (z) über dem Brückendeck, gesammelt von den Propeller-Anemometern auf WOM1; ({U}_{0}) ist die von WOM2 im gleichen Zeitraum erfasste ankommende Strömungsgeschwindigkeit. Die Windprofile auf verschiedenen Fahrspuren werden von WOM1 nacheinander, aber nicht gleichzeitig beobachtet. Um die Änderungen des Windprofils über verschiedenen Fahrspuren zu vergleichen, wird das von den Propelleranemometern gemessene Windprofil daher auf die Windgeschwindigkeit des Referenzmastes WOM2 normiert; ({p}_{i} (i=1, 2, 3, 4)) sind anzupassende Parameter, insbesondere wenn (z=0)die Geschwindigkeit an der Oberfläche des Brückendecks sollte also 0 sein ({p}_{5}=0).
Die äquivalente Windgeschwindigkeit ({V}_{e}) stellt die Windumgebung des Brückendecks in Bezug auf die Fahrsicherheit und den Windgeschwindigkeits-Reduktionskoeffizienten dar ({lambda}_{r}) bewertet den Einfluss von Brückendeck-Nebeneinrichtungen auf den ankommenden Wind. Basierend auf dem Prinzip der äquivalenten Seitenkraft und des äquivalenten Kippmoments die entsprechende äquivalente Windgeschwindigkeit ({V}_{eF}) Sonstiges ({V}_{eM}) kann durch Gl. berechnet werden. (10), (11) 41.42. Dann der Reduktionskoeffizient der Windgeschwindigkeit ({lambda}_{r}) kann durch Gleichung (12) erhalten werden. Je höher die ({lambda}_{r})desto größer ist die Störung der Nebeneinrichtungen des Brückendecks bei der ankommenden Windgeschwindigkeit.
$${V}_{eF}=sqrt{frac{1}{{Z}_{e}}}{int }_{0}^{{Z}_{e}}{U}^ { 2}left(zright)dz}$$
(10)
$${V}_{eM}=sqrt{frac{1}{{Z}_{e}^{2}}{int }_{0}^{{Z}_{e}}z cdot {U}^{2}left(zright)dz}$$
(11)
$${lambda }_{r}=frac{{U}_{0}-{V}_{e}}{{U}_{0}}$$
(12)
wo ({Z}_{e}) ist die äquivalente Höhe.