基于增强高斯过程的湍流风条件下结构的大气弹性分析

数据驱动的大气弹性研究近年来受益于风工程实践中可用数据的增加，尤其是对气动力的建模。尽管已有进展，但在处理自由流湍流和将物理知识纳入数据驱动气动力模型方面仍面临挑战。本文提出了一种混合高斯过程（GP）方法，用于对因气流和运动引起的气动力进行非线性建模。基于近期开发的运动引起气动力的 GP 模型，我们构建了一种混合 GP 气动力模型，将气流引起的攻角和运动引起的攻角作为外生输入，同时引入半解析准稳态（QS）模型作为物理先验知识。如此，GP 模型融合了 QS 模型所缺失的物理知识，非维数混合表述增强了其气动学视角下的适用性。我们设计了训练程序，利用基于随机自由流湍流的气流攻角信号和基于随机宽带信号的运动攻角信号进行同步输入。我们通过平板的解析线性气动学和桥梁结构的非线性气动学（使用计算流体动力学）进行方法验证。所呈现方法的亮点在于其适用于大气弹性 buffeting 分析，能够稳健地处理宽带激励。重要的是，非线性混合模型保留了捕捉运动引起气动力中高阶谐波的能力，同时可用于振荡分析，并可将气动攻角和气流攻角作为输入。该方法的应用预期将用于细长类结构的大气弹性分析和监测。