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    建筑能抵抗的阵风级别大致比平均风速高2~3个级别

    1年前 | admin | 135次围观

    Durst在1960发表的论文中,根据实测资料给出了1小时平均风速换算为不同时距平均最大风速的换算系数,如下表所示:

    风速分布频率图_风速概率分布模型_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响

    上图的实线就是将这些数据绘制成曲线得到的结果,虚线给出的是用于飓风(美国对“台风”的称呼)时距换算的ESDU曲线。该曲线可按以下过程进行计算:

    首先计算t秒平均风速对1小时平均风速的穿越率:

    风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速概率分布模型

    再计算t秒平均风速的均方根与实际均方根的比值

    风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速概率分布模型_风速分布频率图

    然后计算峰值因子

    风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速分布频率图_风速概率分布模型

    最后得到1小时平均风到t秒平均最大风速的阵风因子

    风速概率分布模型_风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响

    根据Durst曲线,由10min平均最大风速换算到3s阵风的阵风因子可用下式计算:

    风速分布频率图_风速概率分布模型_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响

    虽然该数值不一定具有普适意义,但用以估算风力等级范围是没问题的。对比蒲福风级表,我们就可以知道建筑能抵抗的阵风级别大致比平均风速要高2~3个级别。比如按照基本风压0.40kN/m2设计的建筑物,能够抵抗10级10min平均风速的作用,也可以抵抗12级3s阵风的作用(参见上一节“一、结构能抗几级风?”的《建筑抵抗风力表》和《蒲福风力等级表》);对于深圳正规设计的建筑物,能够抵抗12级10min平均风速的作用,也可以抵抗15级3s阵风的作用。本月山竹台风登陆期间,在深圳大鹏新区罗屋田水库测得的最大阵风风速为15级(46.5米/秒),与设计风速基本相当。

    需要注意的是,由于风速时距转换存在很大不确定性,结构设计时应当尽量避免对风速时距进行换算。例如:中美规范对基本风速的定义不同,如果采用中国规范设计美国的建筑,尽量避免直接用美国ASCE7-16给出的基本风速(用3s阵风定义)进行时距换算。最好对当地的10min平均年最大风速进行统计,得出符合中国规范要求的基本风速。

    那么,各国规范的基本风速是如何定义的?用阵风定义基本风速的规范,其风荷载取值是否更大呢?我们下次再讨论这个问题。

    三、中国规范的风荷载安全吗?

    经常有人问:“美国用3s阵风做设计,而中国规范是用10min平均风,这样安全吗?”。的确,通过第二节“二、阵风与平均风的关系?”的介绍我们可以了解,3s最大阵风要比10min平均最大风速高很多,用10min平均风速作为基本风速会不会低估风荷载?

    先说结论。虽然各国规范的基本风速的定义不同,但殊途同归,风荷载的最终计算结果并无本质差异。不必担心中国规范采用“10min平均最大风速”作为基本风速,给出的风荷载就不安全。而在具体的参数取值上风速概率分布模型,各国规范虽然存在差异,但结构设计规范是一个体系,不宜根据某些参数的量值大小直接得出“谁安全、谁不安全”的结论。

    接下来我们再来详细分析原因。

    我们先来了解下各国规范关于基本风速的定义。基本风速的定义通常包括:地貌类别、观测高度、风速平均时距和重现期这几个要素,下表对比了这些要素的差异。

    风速概率分布模型_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速分布频率图

    风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速分布频率图_风速概率分布模型

    从上表的对比可以看到,各国规范对风速测量环境的要求是一致的,都是空旷平坦地貌10m高度,只是对地貌的分类标记有所不同(如B、II或2等),尤需注意的是美国ASCE定义的B、C、D三类地貌,相当于中国的C、B、A,排列顺序是相反的。

    各国规范在风速时距上则有两种不同规定,中国、欧洲和日本采用10min平均最大风速作为基本风速;美国和澳洲则采用3s阵风作为基本风速。用这两种不同的基本风速,在计算风荷载值时会有什么差别呢?我们从中美规范的风荷载计算式中去寻找答案。

    1. 主要受力结构

    中国规范规定,对于主要受力结构,风荷载标准值通过下式计算

    美国规范规定,对于封闭房屋等主要受力结构,风荷载值通过下式计算

    公式中的q是3s阵风对应的风速压,按下式计算

    将两本规范中的所有参数按物理含义的分类,罗列如下:

    风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速概率分布模型

    中美风荷载计算公式中,最重要的差别是以下三点:

    1) 中国规范不考虑风向折减,在计算主体结构风荷载时也不考虑内部风压;

    2) 10m高风速压的定义不同,中国和美国分别采用了平均风和阵风对应的风速压;

    3) 中国的风振系数代表的是基于平均风荷载的放大倍数,而美国的阵风效应因子则是基于阵风荷载的调整系数。

    除此之外,两本规范的其他参数在物理含义大致匹配,取值差异相对较小。上述第1)点的影响本文暂不讨论,第2)、第3)点的区别则表明:对于主要受力结构,中国规范的风荷载是用平均风荷载乘以风振系数βz得到的,美国规范的风荷载则是用阵风荷载乘以阵风效应因子G得到的。

    很显然,对于同样的设计条件,阵风风压远高于平均风压;如果阵风效应因子的量值和风振系数相当,则中国规范计算的风荷载值就可能远小于美国规范。

    我们以ASCE给出的高层建筑算例进行简单比较。该建筑高183m,平面尺寸30m*30m,地貌为美国规范的B类(相当于中国的C类)。对于不同的自振频率和两种阻尼比(1%和2%),其阵风效应因子如下图所示:

    风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速概率分布模型_风速分布频率图

    典型高层建筑的阵风效应因子,图片来源【参考资料2】

    中国规范风振系数的计算原理与美国不同,得到的风振系数是沿高度变化的。为便于比较,以基底弯矩为等效目标(与ASCE的方法相同),得出了“整体风振系数”的值,如下图所示。

    风速概率分布模型_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速分布频率图

    典型高层建筑的风振系数

    对比“阵风效应因子”和“风振系数”的曲线即可发现,对于这栋高层建筑来说,风振系数值大约是阵风效应因子的2倍左右。可见,尽管阵风荷载远高于平均风荷载,但与阵风荷载配套使用的阵风效应因子是远低于风振系数的。所以中美规范最终计算得到的结果不会有本质差异。

    2. 围护结构

    中国规范的围护结构风荷载计算公式与主要受力结构大同小异,只是“风振系数”用“阵风系数”代替:

    阵风系数是在考虑平均风与阵风差异后根据经验公式计算得出的,系数的大小与地貌和高度有关,但都远大于1.0。

    美国规范计算围护结构风荷载的表达式如下

    其中的括号表示“阵风效应因子”与“压力系数”应当看做一个参数(GCp),不允许拆分后取值。因此,可以认为:对于围护结构,中国规范的风荷载是用平均风荷载乘以阵风系数βgz得到的,美国规范的风荷载则是直接采用阵风荷载。

    我们以常见的矩形截面房屋的迎风面(暂不考虑内部风压)为例做简单说明:

    中国规范规定,矩形截面房屋的迎风面的体型系数1.0,据此得出平均风压,再乘以阵风系数得出风荷载标准值。美国规范则规定(见下图),矩形截面房屋的迎风面的(GCp)=0.9,再乘以3s阵风对应的风速压直接得到风荷载标准值。由于中国的阵风系数远大于1.0,所以两本规范计算得到的风荷载值不会有本质差异。

    风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速概率分布模型

    风速分布频率图_风速概率分布模型_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响

    矩形截面房屋的压力系数

    综合主要受力结构和围护结构的风荷载计算公式的比较,我们可以发现:采用平均风作为基本风速的中国规范,其“风振系数”和“阵风系数”是远大于1.0的,其作用是将平均风荷载放大;而采用阵风作为基本风速的美国规范,其“阵风效应因子”在1.0左右,其作用是考虑风振效应和尺寸效应,对阵风荷载进行调整。

    其实,仅就衡量风力强度而言,10min平均最大风速是更加一致、稳定的指标;3s最大阵风受到测量仪器频响特性的影响,相对而言不确定性更大,有兴趣的读者可以参阅参考资料6和7。

    最后,细心的读者可能会注意到基本风速对比表中的重现期一栏,美国和澳洲没有给出具体数值。这是因为其他规范对基本风速规定了统一的重现期,再根据不同的设计条件,引入重要性系数、分项系数等参数对风荷载进行调整;与此不同,美国和澳洲规范直接根据不同的设计条件取不同的重现期,所以基本风速有多种重现期、多种取值。

    四、50年一遇=50年遇一次?

    风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速概率分布模型

    在上一节文章中,我们提到了中国的基本风速是50年一遇的,而美国和澳洲规范的基本风速根据设计条件不同,有不同的重现期。

    “50年一遇”和“50年重现期”含义相同,是指某一事件出现或发生的平均时间间隔。

    说明了两个问题:

    第一、所谓的“多长时间一遇”是一种平均概念。

    本系列文章是21天一遇的,但9月20日看到了第一篇,再过6天你就可以看到第二篇;而且再过4天你又可以看到第三篇;只不过要等50多天后,你才会看到第四篇……(为了让大家对“重现期”有直观的认识,我们憋了一个多月没发文

    )所以,本文标题问题的答案是:“50年一遇”只是在统计意义上的“平均50年遇到一次”,而不是绝对化的“50年肯定遇到一次”或“49年肯定不会遇到”。

    第二、重现期是和该事件发生的概率有关系的。

    关于第二点,我们从数学角度做一个说明,对于公式不感冒的童鞋可以直接跳过本段了。

    对于总体中独立的样本,一个事件(如X>x)首次出现的概率服从几何分布,即第t次试验时事件才首次出现的概率为:

    其中,p为事件出现的概率,1-p为事件不出现的概率。将试验表示为时间间隔,则一个事件出现后再次出现的时间间隔是随机变量T,其数学期望值可以表示为:

    风速概率分布模型_风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响

    由此可见,重现期虽然是一个时间概念,但实际上是和该事件的发生概率有关的。年超越概率2%的荷载值,其对应的重现期就是50年;而年超越概率1%的荷载值,对应的重现期则为100年。所以,重现期本质上反映的是荷载的取值大小:重现期越长,荷载的年超越概率就越低,荷载的取值就越高。

    以我国《建筑抗震设计规范》GB50011-2010(2016年版)对抗震烈度的定义来说明。在定义建筑结构的抗震设防标准时,采用了设计基准期(50年)内的超越概率和重现期两个概念,将设计基准期内超越概率63%的地震称为“众值烈度”地震或“小震”,其重现期为50年;将超越概率10%的地震称为“基本烈度”地震或“中震”,其重现期为475年;将超越概率2%~3%的地震称为“罕遇烈度”地震或“大震”,其重现期为1600~2400年,如下图所示。上述地震大小的定义与我国建筑结构“三水准”、“两阶段”的抗震设计方法是相适应的。

    “重现期475年”和“设计基准期内超越概率10%”其实是同一件事情的两种表达方法。重现期475年等于年超越概率0.21%,则在50年设计基准期内的超越概率为:

    针对小震和大震也可以用同样的计算方法,有兴趣的童鞋可以算一算。

    风速概率分布模型_风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响

    “小震”、“中震”和“大震”对应的超越概率

    简单小结一下:

    第一、“50年一遇”等于“50年遇一次”从平均意义上讲是正确的,但是今年出现50年一遇的台风,明年仍然有可能出现。

    第二、重现期和年超越概率成反比,它代表的是荷载的取值大小,重现期越长则荷载的取值越大。

    五、设计基准期、设计使用年限、重现期——你分得清楚么?

    设计基准期、设计使用年限和重现期,是结构工程师常常碰到的三个时间概念。虽然《工程结构可靠性设计统一标准》(简称“统标”)第2章“术语”列出了设计基准期和设计使用年限的定义,不过它们到底有什么区别,估计不少人还是有点迷惑。

    1. 重现期

    在开展讨论之前,我们先回顾一下“重现期”。我们在上一节文章“四、50年一遇=50年遇一次?”中讲过,荷载的重现期是指“某事件出现或发生的平均时间间隔”,以“年”为单位度量的重现期和荷载的年超越概率成反比。比如50年重现期的风荷载,年超越概率是2%;而100年重现期的风荷载,年超越概率则为1%。

    对于年超越概率为p的风荷载,某一年不超过该风速的概率就是1-p,则N年都不超过的概率是(1-p)的N次方。所以该风速在N年内的超越概率可以用下式计算:

    按照这个公式:50年重现期的风荷载,年超越概率为p=2%,则在50年内的超越概率是:

    100年的超越概率增加为

    而200年的超越概率将达到

    2. 设计基准期

    从上面的例子我们可以发现,对于可变荷载,只说超越概率而不提对应的时间长度,是没有意义的。毕竟,长远来看人是会死的、可变荷载的超越概率是会接近100%的、建筑也是会塌的(除非塌之前就被拆了)。所以为了统一衡量标准,就必须规定一个统一的时间尺度,作为可变荷载取值的时间参数。这个时间尺度,就是“设计基准期”。

    《建筑结构荷载规范》第3.1.3条规定“确定可变荷载代表值时应采用50年设计基准期。”这是一条强制条文。之所以要强制,就是因为“没有规矩,不成方圆”,不把时间基准定下来,讨论荷载的超越概率以及结构的可靠指标(失效概率)就失去意义。

    3 设计使用年限调整系数

    这就带来一个问题,按照50年设计基准期确定的可变荷载大小是确定的,而当一栋建筑的设计使用年限分别为50年和100年时,它的可变荷载超越概率就不一样了,那怎么办呢?《工程结构可靠性设计统一标准》和《建筑结构荷载规范》引入了“设计使用年限调整系数”来解决这个问题。《建筑结构荷载规范》第3.2.5条规定:

    风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速概率分布模型_风速分布频率图

    以风荷载为例,对于设计使用年限为50年的结构,其基本风压应按照规范要求取50年重现期;而对设计使用年限为100年的结构,则应按照荷载规范的规定,将风荷载重现期取为100年。

    前面已经说过,50年重现期的风荷载在50年内的超越概率是63%,而100年重现期的风荷载在100年内的超越概率也正好是

    这样就保证了两种不同设计使用年限的结构,在设计使用年限内的风荷载的超越概率是相同的。

    4 一把杆秤

    其实,“重现期和设计使用年限取为相同”的规定可以用上面的超越概率计算公式推导出来(为了突出本文的高大上,公式是必须的……看见公式就头晕的童鞋可以直奔结论了)。假定设计基准期内可变荷载的超越概率为PT,荷载重现期为R年,设计使用年限为L年,则这3个参数满足:

    风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速概率分布模型

    两边取对数,并根据Taylor公式,当重现期较长时,有

    风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速分布频率图_风速概率分布模型

    从而得出

    风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响_风速分布频率图_风速概率分布模型

    根据这个公式,当给定了设计基准期内的超越概率PT后,对于不同的设计使用年限L,都可以得出对应的荷载重现期R的取值。当设计基准期内可变荷载超越概率定为63%时,上式即为:

    风速概率分布模型_风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响

    所以,对于设计基准期内可变荷载的超越概率取63%的情况,只要把重现期取为和设计使用年限相同,就可以保证超越概率的一致性了。

    如果用杆秤来打比方,设计基准期就好比秤砣(固定不变的基准值),当设计使用年限变长或变短时(要称的东西更重或者更轻),就必须相应的增长或缩短可变荷载重现期(调整秤砣的位置),杆秤才能平衡(如下图)。

    风速概率分布模型_风速分布频率图_风速分布不均匀性对空气源热泵风侧换热器性能的影响

    5 调整系数的补充说明

    楼面和屋面活荷载的设计使用年限调整系数,其原理和风荷载、雪荷载类似,都是为了保证荷载在不同设计使用年限内的超越概率相同。它们的取值,也是根据概率分布算出来的。

    那么为什么可变作用要考虑调整,而永久作用和偶然作用不需要考虑调整呢?这是因为,永久作用指的是在设计考虑的时间范围内,其量值变化与平均值相比可以忽略不计的作用,所以不需要根据设计使用年限进行调整。而偶然作用是在设计使用年限内不一定出现,而一旦出现其量值很大,且持续时间很短的作用。换句话说,偶然作用本来就难得一见,即使设计使用年限有所调整,偶然作用仍然是“稀有事件”风速概率分布模型,所以也不需要根据设计使用年限对其量值进行调整。

    6 小结

    当然,结构设计使用年限除了考虑可变作用的调整之外,其实对于结构耐久性也有重要影响;而决定可靠指标的除了作用、还有抗力因素。因为本文重点想说明的是三个时间概念的区别,所以这里就不另做展开了。

    简单小结下:

    1. 设计基准期是可变作用取值选用的时间参数,也是我们衡量结构可靠性的时间基准,是不能随便更改的。

    2. 结构设计使用年限是业主或设计人员根据使用需要和国家标准规范,主观确定的结构预定的使用期限。它是可以根据情况人为设定的。

    3. 可变荷载的年重现期和年超越概率成反比,代表了荷载的取值水平高低。

    参考资料

    GB50009-2012《建筑结构荷载规范》,2011

    GB/T32935-2016《全球热带气旋》,2016

    GB/T19201-2006《热带气旋等级》,2006

    QX/T 51-2007《地面气象观测规范》,2007

    WorldMeteorological Organization, Global Guide to Tropical Cyclone Forecasting, 2017

    WorldMeteorological Organization, Guide to Meteorological Instruments and Methods ofObservation, 2017

    WorldMeteorological Organization, Guidelines for Converting between Various WindAveraging Periods in Tropical Cyclone Conditions, 2010

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