野外阵风的大气边界层风洞模拟
发布时间：2021-11-07 15:28
风洞实验是研究风沙运动物理规律的重要手段,然而现有的风洞实验条件与实际野外环境有着很大的区别,进而造成风沙迁移风洞实验结果与野外观测数据有极大的偏差。在大气边界层风洞内近似复现野外阵风环境是风沙迁移研究发展的重要基础,也是现今风洞实验中的一个热点问题。本文首先应用傅里叶变换对野外阵风观测数据进行了频谱分析,发现野外阵风能量主要集中在低频部分,在风沙跃移层顶部高度处91.15%的风能集中在0.05Hz以下。通过比较3种常用滤波方法的滤波效果,引入小波变换对野外阵风风速时序进行滤波。应用遗传算法对滤波后的野外阵风离散数据进行分段拟合,转化为一系列连续的正弦风速曲线。另一方面在双动力风机的大气边界层风洞内通过组态王软件-PLC-变频器（2台）进行风机的独立变频控制,实验测定了风机工作电流频率与风洞内风速的标定关系。在满足风洞内风速变化与风机电流频率变化的跟随性要求的基础上,以正弦风为基元,实现了风洞内正弦型非定常风和拍频波形非定常风的可控生成。最后,基于风速标定曲线,将野外阵风滤波、拟合后的一系列正弦风速曲线转换为相应的电流频率曲线输入到组态王软件中,经由PLC通信,通过变频器控制风机转速按...
【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
塔克拉玛干沙漠南缘风速梯度观测照片
西北大学硕士学位论文12图2-2野外阵风观测数据（塔克拉玛干沙漠南缘近地表高度为30cm处）2.2野外阵风的频谱分析2.2.1傅里叶变换原理简介阵风信号在时域上具有无序性及不稳定的特点，很难从时域分析野外阵风的特点，通常需要进行频谱分析。傅里叶变换是信号分析中常用的分析方法[52]，通过傅里叶变换可以将数据的时域信息转化为频域信息，观察数据的频谱可以得出在时域观察不到的现象。傅里叶分析首次出现于1807年法国科学家傅里叶的一篇关于热传导的论文，自此以后，傅里叶分析广泛应用于物理、化学、工程等多种领域并取得了许多突破性的成果[53,54]。离散傅里叶变化为傅里叶分析应用于离散数据处理而发展的一种方法[55]。野外阵风数据是通过风速计以1Hz的采样频率在野外中测量得到的，属于离散数据，对野外阵风的风速时序进行离散傅里叶变换可以获得阵风能量在频域上的分布，从而确定野外阵风的主要含能频率区间。2.2.2野外阵风频谱分析式（2-1）为离散傅里叶变换的计算公式，应用式（2-1）对野外阵风测量数据进行离散傅里叶变换，得到阵风风速数据的频域分布。120()(),(0,1,2,...,1)NjknNnXkxnekN（2-1）
第二章野外阵风的能谱分析13式中，x(n)代表测量得到的第n个风速数据，N为风速数据序列的长度，X(k)表示离散傅里叶变换后第k次谐波分量的系数。功率谱密度函数是指每个频率分量的能量占总能量的比例，通过计算野外阵风的功率谱密度函数可以获得阵风中各个频率分量的占比情况，从而确定野外阵风的能量分布情况。式（2-2）为功率谱密度函数分布函数的计算公式，式（2-3）为野外阵风频率的计算公式。（2-2）式中，为傅里叶变换后第k次谐波的幅值，P(k)为相应的功率谱密度sffkN（2-3）式中，sf为采样频率，f为野外阵风的频率。将阵风数据使用式(2-1)进行离散傅里叶变换后得到的结果代入式(2-2)中即可得到风速数据的功率谱。图2-3为野外阵风功率谱的半对数图，其中横轴为频率，采用普通算数坐标；纵轴为功率谱密度，采用对数坐标。图2-3野外阵风风速数据的功率谱从野外阵风的能谱上可以看出，野外阵风的能量大部分都集中于低频区域内，随着频率的增加，频率分量所占的能量越来越校为了进一步量化自然阵风数据的能量分布情况，根据式（2-4）可以计算得到相对能量累加百分比，P(i)为第i次谐波分量的功率谱密度，S(k)为从第0次谐波累加至第k次谐波分量能量之和占总能量的百分比。图2-4为累积能量占比分布图。X(k)()=|()|2
【参考文献】：
期刊论文
[1]傅里叶分析在高层建筑物GPS动态观测中的应用[J]. 郭啸川,范鹏宇,党沙沙. 矿山测量. 2019(06)
[2]3.5 m×2.5 m风洞大气边界层被动模拟实验研究[J]. 周兴,李建兰,Demetri Bouris. 太阳能学报. 2018(02)
[3]格栅紊流风特性参数模拟规律研究[J]. 白桦,何晗欣,刘健新,赵国辉,高亮. 振动与冲击. 2016(22)
[4]一项对声波的拍频现象的探究[J]. 杨正丽,赵强. 物理通报. 2014(03)
[5]非定常阵风场对沙粒跃移运动的影响浅析[J]. 杨斌,高凯,刘江,王元. 力学与实践. 2013(01)
[6]基于Matlab的巴特沃斯滤波器设计[J]. 王大伟,贾荣丛,王划一. 现代电子技术. 2012(21)
[7]基于小波降噪方法和季度数据的中国产出缺口估计[J]. 杨天宇,黄淑芬. 经济研究. 2010(01)
[8]利用尖劈和粗糙元技术模拟大气边界层的研究[J]. 徐洪涛,廖海黎,李明水,何勇. 公路交通科技. 2009(09)
[9]边界层风洞主动模拟装置的研制及实验研究[J]. 庞加斌,林志兴. 实验流体力学. 2008(03)
[10]遗传算法研究综述[J]. 秦伟娜,刘希玉. 科技信息(科学教研). 2007(34)
博士论文
[1]风沙流中近地表沙粒运动的实验以及理论预测[D]. 段绍臻.兰州大学 2013
硕士论文
[1]基于转动翼栅的紊流风特性风洞模拟研究[D]. 刘波.西南交通大学 2017
[2]基于振动格栅的大气边界层风洞模拟方法研究[D]. 魏芬洋.哈尔滨工业大学 2016
[3]遗传算法中适应度尺度变换与操作算子的比较研究[D]. 郭晓原.华北电力大学 2012
[4]大气边界层的风洞被动模拟研究[D]. 辛金超.哈尔滨工业大学 2010
[5]电机故障诊断及小波基函数的选择[D]. 鄢玉.太原理工大学 2006
[6]阵风风谱的风洞模拟研究[D]. 钟春.西安建筑科技大学 2004
[7]正弦型风谱的风洞实验与数值模拟研究[D]. 卫军锋.西安建筑科技大学 2003
本文编号：3482097
【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
塔克拉玛干沙漠南缘风速梯度观测照片
西北大学硕士学位论文12图2-2野外阵风观测数据（塔克拉玛干沙漠南缘近地表高度为30cm处）2.2野外阵风的频谱分析2.2.1傅里叶变换原理简介阵风信号在时域上具有无序性及不稳定的特点，很难从时域分析野外阵风的特点，通常需要进行频谱分析。傅里叶变换是信号分析中常用的分析方法[52]，通过傅里叶变换可以将数据的时域信息转化为频域信息，观察数据的频谱可以得出在时域观察不到的现象。傅里叶分析首次出现于1807年法国科学家傅里叶的一篇关于热传导的论文，自此以后，傅里叶分析广泛应用于物理、化学、工程等多种领域并取得了许多突破性的成果[53,54]。离散傅里叶变化为傅里叶分析应用于离散数据处理而发展的一种方法[55]。野外阵风数据是通过风速计以1Hz的采样频率在野外中测量得到的，属于离散数据，对野外阵风的风速时序进行离散傅里叶变换可以获得阵风能量在频域上的分布，从而确定野外阵风的主要含能频率区间。2.2.2野外阵风频谱分析式（2-1）为离散傅里叶变换的计算公式，应用式（2-1）对野外阵风测量数据进行离散傅里叶变换，得到阵风风速数据的频域分布。120()(),(0,1,2,...,1)NjknNnXkxnekN（2-1）
第二章野外阵风的能谱分析13式中，x(n)代表测量得到的第n个风速数据，N为风速数据序列的长度，X(k)表示离散傅里叶变换后第k次谐波分量的系数。功率谱密度函数是指每个频率分量的能量占总能量的比例，通过计算野外阵风的功率谱密度函数可以获得阵风中各个频率分量的占比情况，从而确定野外阵风的能量分布情况。式（2-2）为功率谱密度函数分布函数的计算公式，式（2-3）为野外阵风频率的计算公式。（2-2）式中，为傅里叶变换后第k次谐波的幅值，P(k)为相应的功率谱密度sffkN（2-3）式中，sf为采样频率，f为野外阵风的频率。将阵风数据使用式(2-1)进行离散傅里叶变换后得到的结果代入式(2-2)中即可得到风速数据的功率谱。图2-3为野外阵风功率谱的半对数图，其中横轴为频率，采用普通算数坐标；纵轴为功率谱密度，采用对数坐标。图2-3野外阵风风速数据的功率谱从野外阵风的能谱上可以看出，野外阵风的能量大部分都集中于低频区域内，随着频率的增加，频率分量所占的能量越来越校为了进一步量化自然阵风数据的能量分布情况，根据式（2-4）可以计算得到相对能量累加百分比，P(i)为第i次谐波分量的功率谱密度，S(k)为从第0次谐波累加至第k次谐波分量能量之和占总能量的百分比。图2-4为累积能量占比分布图。X(k)()=|()|2
【参考文献】：
期刊论文
[1]傅里叶分析在高层建筑物GPS动态观测中的应用[J]. 郭啸川,范鹏宇,党沙沙. 矿山测量. 2019(06)
[2]3.5 m×2.5 m风洞大气边界层被动模拟实验研究[J]. 周兴,李建兰,Demetri Bouris. 太阳能学报. 2018(02)
[3]格栅紊流风特性参数模拟规律研究[J]. 白桦,何晗欣,刘健新,赵国辉,高亮. 振动与冲击. 2016(22)
[4]一项对声波的拍频现象的探究[J]. 杨正丽,赵强. 物理通报. 2014(03)
[5]非定常阵风场对沙粒跃移运动的影响浅析[J]. 杨斌,高凯,刘江,王元. 力学与实践. 2013(01)
[6]基于Matlab的巴特沃斯滤波器设计[J]. 王大伟,贾荣丛,王划一. 现代电子技术. 2012(21)
[7]基于小波降噪方法和季度数据的中国产出缺口估计[J]. 杨天宇,黄淑芬. 经济研究. 2010(01)
[8]利用尖劈和粗糙元技术模拟大气边界层的研究[J]. 徐洪涛,廖海黎,李明水,何勇. 公路交通科技. 2009(09)
[9]边界层风洞主动模拟装置的研制及实验研究[J]. 庞加斌,林志兴. 实验流体力学. 2008(03)
[10]遗传算法研究综述[J]. 秦伟娜,刘希玉. 科技信息(科学教研). 2007(34)
博士论文
[1]风沙流中近地表沙粒运动的实验以及理论预测[D]. 段绍臻.兰州大学 2013
硕士论文
[1]基于转动翼栅的紊流风特性风洞模拟研究[D]. 刘波.西南交通大学 2017
[2]基于振动格栅的大气边界层风洞模拟方法研究[D]. 魏芬洋.哈尔滨工业大学 2016
[3]遗传算法中适应度尺度变换与操作算子的比较研究[D]. 郭晓原.华北电力大学 2012
[4]大气边界层的风洞被动模拟研究[D]. 辛金超.哈尔滨工业大学 2010
[5]电机故障诊断及小波基函数的选择[D]. 鄢玉.太原理工大学 2006
[6]阵风风谱的风洞模拟研究[D]. 钟春.西安建筑科技大学 2004
[7]正弦型风谱的风洞实验与数值模拟研究[D]. 卫军锋.西安建筑科技大学 2003
本文编号：3482097
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