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基于高斯过程的低矮建筑风压时程重构与预测

基于高斯过程的低矮建筑风压时程重构与预测

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作者：张鸿昊广州大学

学位级别：硕士

风洞试验是获取建筑表面风压分布的重要手段之一,但试验中常因传感器故障、测压点脱落等问题导致风压数据缺失,且由于缩尺模型的面积限制,有限数量的测压点无法获得风压场的高分辨率信息。建筑屋面迎风边角区域长期处于风致负压状态下,... 详细信息

风洞试验是获取建筑表面风压分布的重要手段之一,但试验中常因传感器故障、测压点脱落等问题导致风压数据缺失,且由于缩尺模型的面积限制,有限数量的测压点无法获得风压场的高分辨率信息。建筑屋面迎风边角区域长期处于风致负压状态下,容易发生结构破坏,但已有工作较少专门研究迎风边角区域的风压重构与预测问题。本文引入稀疏高斯过程(Sparse Gaussian Process,SGP)和多核高斯过程(Multi-Kernel Gaussian Process,mkgp)模型,基于National Institute of Standards and Technology-University of West Ontaria(NIST-UWO)和Tokyo Polytechnic University(TPU)空气动力学数据库中的双坡低矮建筑数据集,建立了边角区域测点数据缺失的风压时程重构与预测模型,并对预测结果进行了详细分析。本文的主要研究工作如下:(1)针对风压数据部分缺失问题,计算了待预测点与相邻点的时域相关性,采用不同相关性测点数据来训练模型,表明采用高相关性数据可以明显提高预测精度;训练测点数量的增加有助于提高精度,但影响程度随相关性降低而减小。由于SGP算法在小样本的学习能力强大,即使训练数据量仅为总样本长度的0.1%、1%、10%,SGP模型得到的相关系数仍基本大于0.90、相对均方根误差小于7%。(2)为了验证SGP模型对真实试验数据噪声的鲁棒性,在风压数据中增加信噪比分别为0.1d B、1d B和10d B的高斯白噪声,噪声降低了预测点和训练点的空间相关性、增加了预测难度,但对SGP预测精度无明显影响。(3)对于测点风压数据完全缺失的情况,研究了不同风向、檐高的训练对预测精度的影响,即通过训练270°～360°中任一风向来预测325°,训练12ft、18ft、24ft和40ft中任一檐高来预测32ft。研究发现,风向/檐高的间距增加会明显降低预测精度,紧邻风向/檐高的训练可使预测相关系数达到0.98,由时程得到的风压均值和标准差的相对误差基本小于2%。(4)上述数据完全缺失情况仅表示在某些风向/檐高下目标测点未测到数据,仍需布置测点来获得训练风向/檐高下的风压数据,而对于因模型尺寸或同步测压能力有限而未布置测点的位置,本文引入多核高斯过程(Multi-Kernel Gaussian Process,mkgp)模型,并通过贝叶斯优化(Bayesian Optimization,bo)来获得最优模型超参数组合,建立了bo-mkgp风压预测模型。选取0°、45°、90°中任一风向,考虑不同的训练点占比(58.3%、50%、75%)设置三种不同的测点布置方案,以测点二维坐标作为模型输入,分别以风压系数的均值、标准差、最值、偏度、峰度和瞬时值作为模型输出。(5)三种布置方案下,风向角为0°和90°时风压均值的预测结果相关性均超过0.99,风向角为45°时相关性基本超过0.9,bo-mkgp模型的预测精度高于文献采用的GPR模型。风压系数标准差的预测精度略低于风压均值,而风压最值、偏度、峰度的预测结果相关性也接近0.9。在瞬时风压预测中,对应每个时刻建立一个bo-mkgp模型,获得了三种测点布置方案下未知点的风压时程。不同方案下典型测点的预测时程相关系数超过0.8,相对均方根误差基本低于10%。bo-mkgp模型的训练集相关系数超过0.99,而GPR模型仅为0.93～0.99,因此bo-mkgp模型对于风压时程的预测结果高于GPR模型。

关键词：低矮建筑风压时程预测 SGP模型 bo-mkgp模型贝叶斯优化

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