基于改进的线性滤波自回归模型法的大跨空间结构风荷载模拟

为了准确模拟大跨空间结构的风荷载,提出了改进的线性滤波自回归模型(Auto-Regressive model)法。该方法基于传统线性滤波自回归模型,通过高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代法求解大跨空间结构风荷载模拟中的回归系数矩阵,进而对大跨空间结构的风荷载进行模拟。结果表明:改进的线性滤波AR模型法解决了自由度过大导致的回归系数矩阵不正定的问题;能够有效地模拟具有空间相关性、时间相关性的节点脉动风速时程,模拟精度、速度和计算稳定性均满足实际工程应用要求。