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根据风的记录,脉动风可作为高斯平稳过程来考虑。观察n个具有零均值的平稳高斯过程,其谱密度函数矩阵为:)(...)()(............)(...)()()(...)()()(212222111211nnnnnnsssssssssS(9)将)(S进行Cholesky分解,得有效方法。THHS)()()(*(10)其中,)(...)()(............0...)()(0...0)()(21222111nnnnHHHHHHH(11)TH)(*为)(H的共轭转置。根据文献[8],对于功率谱密度函数矩阵为)(S的多维随机过程向量,模拟风速具有如下形式:jmNlmlljmlljmjtHtv11)(cos2)()(nj...,3,2,1(12)其中,风谱在频率范围内划分成N个相同部分,N为频率增量,)(ljmH为上述下三角矩阵的模,)(ljm为两个不同作用点之间的相位角,ml为介于0和2之间均匀分布的随机数,ll是频域的递增变量。文中模拟开孔处的来流风,因而只作单点模拟。即式(4)可简化为:NlllltHtv1cos2)()((13)本文采用Davenport水平脉动风速谱:3/422210)1(4)(xnkxvnSv(14)式中,--)(nSv脉动风速功率谱;--n脉动风频率(Hz);--k地面粗糙度系数;;120010vnx--10v标准高度为10m处的风速(m/s)。Matlab程序:N=10;d=0.001;n=d:d:N;%%频率区间(0.01~10)v10=16;k=0.005;x=1200*n/v10;s1=4*k*v10^2*x.^2./n./(1+x.^2).^(4/3);%%Davenport谱subplot(2,2,1)loglog(n,s1)%%画谱图axis([-10015-1001000])xlabel('freq');ylabel('S');fori=1:1:N/dH(i)=chol(s1(i));%%Cholesky分解endthta=2*pi*rand(N/d,1000);%%介于0和2pi之间均匀分布的随机数t=1:1:1000;%%时间区间(0.1~100s)forj=1:1:1000a=abs(H);b=cos((n*j/10)+thta(:,j)');c=sum(a.*b);v(j)=(2*d).^(1/2)*c;%%风荷载模拟endsubplot(2,2,2)plot(t/10,v)%%显示风荷载xlabel('t(s)');ylabel('v(t)');Y=fft(v);%%对数值解作傅立叶变换Y(1)=[];%%去掉零频量m=length(Y)/2;%%计算频率个数;power=abs(Y(1:m)).^2/(length(Y).^2);%%计算功率谱freq=10*(1:m)/length(Y);%%计算频率,因为步长为0.1,而不是1,故乘以10subplot(2,2,3)loglog(freq,power,'r',n,s1,'b')%%比较axis([-10015-1001000])xlabel('freq');ylabel('S');10-2100100102freqS050100-20-1001020t(s)v(t)10-2100100freqS对源程序的修改:z=xcorr(v);Y=fft(z);%%对数值解作傅立叶变换Y(1)=[];%%去掉零频量m=length(Y)/2;%%计算频率个数;power=abs(Y(1:m)).^2/(length(Y).^2);%%计算功率谱freq=10*(1:m)/length(Y);%%计算频率,因为步长为0.1,而不是1,故乘以10subplot(2,2,3)loglog(freq,power,'r',n,s1,'b')%%比较axis([-10015-1001000])xlabel('freq');ylabel('S');楼主的修改使模拟得到的功率谱与源谱的数量级对上了,但是吻合不是太好。但是好像这样做是不对的。求信号x(t)的功率谱有两种方法,一是对X(t)做傅立叶变换,再平方S=abs(fft(x))^2一是先对X(t)求相关系数,再进行傅立叶变换:S=fft(xcorr(X))楼主的方法好像是这两个方法的混合。欢迎大家拍砖^_^
本文标题:脉动风时程matlab程序
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