Model · 结构Established结构

斯特劳哈尔数(集合预报应用)

Strouhal Number — Ensemble Forecasting

描述流体绕钝体时涡街脱落频率的无量纲数,是涡街流量计标定、风致振动与圆柱绕流研究的核心参数。

01

模型定义

描述流体绕钝体时涡街脱落频率的无量纲数,是涡街流量计标定、风致振动与圆柱绕流研究的核心参数。

02

公式

St = f·D / v
公式中各量的定义与单位见"输入 / 输出"。
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输入与输出

项内容
输入集合预报场景:涡街脱落频率 f(Hz)、特征尺寸 D(m,如管径)、来流速度 v(m/s) 驱动多成员(多初值/多参数)并行计算,输出成员集合的均值、离散度与概率分级。
输出Strouhal 数(圆柱约 0.2,量程内近似常数)
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参考依据

Strouhal (1878);涡街流量计检定规程(JJG 1029)

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成熟度与边界

成熟度
Established
领域
结构 · Structural
适用边界St 在一定雷诺数范围内近似常数,涡街流量计即据此由频率反算流速;超出量程(低速/高速)线性度下降。 集合预报以成员离散度刻画不确定度,须统一扰动方案并检验概率预报技巧评分(如 Brier 评分)。
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机理与过程链

结构模型分两类:一是有限元静力/动力分析,按材料本构与边界条件计算内力与变形;二是模态与响应分析,用频率、振型与阻尼描述结构动力特性,服务于风振、地震与舒适度评价。

工程判别的落点是"实测—计算"的对应关系:频率偏差反映刚度变化(损伤、支座脱空),振型相关系数(MAC)反映损伤位置,位移与应变趋势反映荷载与温度作用。绝对量依赖模型精度,相对变化更可信。

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核心假设与成立条件

假设不成立时,模型偏差通常最先体现在趋势而非绝对值上。
假设工程含义与成立条件
线弹性正常使用阶段应力低于屈服/开裂;损伤段需非线性
材料参数混凝土 E 取 0.8~1.0 倍规范值、钢材按实测;参数偏差 10% 使频率偏差约 5%
边界条件支座约束按设计假定;支座沉降/脱空改变边界须重算
温度均匀日照温差使构件温度不均,模型中按实测温度场加载
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误差来源与失效模式

出现下列表现时应先复核假设与输入,而不是调整输出。
失效模式表现与判据
非线性开裂混凝土开裂后刚度下降 20%~40%,线性模型高估频率
支座与连接失效支座脱空或螺栓松动使频率突降、振型异常
温度效应混杂日照温差引起的变形可占实测位移的 30%~50%
模型简化附属构件与填充墙参与受力,简化模型低估整体刚度
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输入数据条件与精度要求

本模型最小可用数据集:集合预报场景:涡街脱落频率 f(Hz)、特征尺寸 D(m,如管径)、来流速度 v(m/s) 驱动多成员(多初值/多参数)并行计算,输出成员集合的均值、离散度与概率分级。
数据项采样与精度要求
加速度100~200 Hz,24 位采集,噪声底 <10 µg/√Hz
位移/应变1~10 Hz,精度 0.1 mm / 1 µε,温度同步
风/温度环境量1 min,用于分离环境作用
模态参数按 1 h 窗识别,频率分辨率 0.01 Hz,阻尼按半功率带宽
输入
集合预报场景:涡街脱落频率 f(Hz)、特征尺寸 D(m,如管径)、来流速度 v(m/s) 驱动多成员(多初值/多参数)并行计算,输出成员集合的均值、离散度与概率分级。
输出
Strouhal 数(圆柱约 0.2,量程内近似常数)
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部署、标定与运行要点

围绕斯特劳哈尔数(集合预报应用)的运行前检查清单。
环节要点
采样频率加速度 100~200 Hz(模态识别)、位移 1~10 Hz;风振期加密
模态识别环境激励按 1 h 窗,频率分辨率 0.01 Hz
温度同步构件表面温度与空气温度同测,用于分离温度变形
比对阈值频率偏差 >5%、MAC <0.8 时启动损伤排查
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验证指标与参考阈值

阈值为工程常用参考区间,具体项目按合同与规范取值。
指标参考阈值
频率偏差<5%(完好状态)
MAC>0.8(主要振型)
位移/应变趋势与计算同向,绝对误差 <30%
阻尼比0.5%~2%(混凝土结构)
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相关测量量

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常见问答

实测频率比计算低 10% 说明结构有问题吗?
先排查模型刚度取值(填充墙、材料 E)与边界条件;同条件下频率下降 >5% 且随时间发展才指向损伤。

位移监测受温度影响很大怎么办?
同步测构件温度,用温度-位移回归分离温度分量,剩余部分才是荷载与结构响应。

模态识别需要什么数据?
至少 1 h 连续加速度、100 Hz 采样;环境激励下用随机子空间或峰值拾取,频率分辨率 0.01 Hz。

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与相邻方法的取舍

同一目标量常有多种建模路线,取舍取决于数据条件与精度要求。
方法适用局限
有限元模型内力与变形完整参数与边界敏感,计算量大
模态/响应分析动力特性清晰、可与实测比仅整体特性,局部损伤定位弱
数据驱动损伤识别异常检测灵敏需大量基线数据,可解释性差
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