一种考虑风向影响的输电塔结构抗风安全性概率评估方法与流程

本发明涉及输电塔结构抗风安全评估，具体为一种考虑风向影响的输电塔结构抗风安全性概率评估方法。

背景技术：

1、输电塔在服役期间主要受风荷载作用，输电塔属于风敏感性结构，在强风环境下发生损伤和倒塌事故常有报道。风灾易损性分析是评估结构在不同风速条件下出现不同损伤状态的概率，能综合考虑多种不确定性因素对结构安全的影响。因此，输电塔的风灾易损性评估对保障输电塔结构长期安全运行具有重要意义。

2、研究表明，风向角对输电塔结构的风荷载效应具有重要影响。因此，在进行输电塔结构易损性分析时，应将风向角考虑在内。此外，气象观测数据表明，某一地区的风速和风向角之间存在相关性。因此，为了准确评估输电塔在某一风速条件下的易损性，应首先给出该风速条件下风向角的概率分布。然后，才能准确评估不同风速条件下输电塔结构出现不同损伤状态的概率。

3、已有的关于输电塔风灾易损性分析研究对风向角关注较少，并且通常采用条件概率建模方法获得不同风速条件下风向角的条件概率密度函数。当需要考虑较多的风速条件时，该方法的概率建模工作量较大，效率不高。而在分析输电塔结构的风灾易损性曲线时，通常假定在给定风速条件下输电塔结构响应服从对数正态分布，并且还假定分布参数与风速具有一定的对应关系。当不考虑风向角时，该假定较符合实际情况，而当考虑风向角时，上述假定难以成立。在该情况下，需要基于输电塔在每种风速条件下的随机响应分析结果，估计结构发生不同损伤状态的概率。在确定某一风速条件下需要考虑的风向角和其他随机变量的分析样本时，已有方法常采用随机抽样确定分析样本。由于该方法需要考虑较多的分析样本，给易损性评估带来了巨大计算工作量，难以在实际中应用。

技术实现思路

1、针对上述背景技术中提出的问题，本发明提供了一种考虑风向影响的输电塔结构抗风安全性概率评估方法，能在考虑较少分析样本条件下获得具有较高精度的易损性分析结果，从而提高输电塔结构风灾易损性评估效率。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种考虑风向影响的输电塔结构抗风安全性概率评估方法，包括以下步骤：

3、s1、获取场址风速风向观测数据，确定输电塔随机结构参数及概率分布；

4、s2、基于全风速区数据，采用二元copula函数建立风速风向联合概率密度函数；

5、s3、确定易损性分析需考虑的风速，获得这些风速下风向角的条件概率密度函数；

6、s4、通过采用低偏差点集确定不同风速下随机变量的代表性样本值；

7、s5、分析每个代表性样本条件下输电塔结构的风致响应，并计算输电塔风灾易损性曲线。

8、在建立风速风向两个变量的联合概率密度函数时，记风速和风向角分别为为v和θ，其联合概率密度函数fvθ(v,θ)的表达式为：

9、fvθ(v,θ)＝c(fv(v),fθ(θ))·fv(v)·fθ(θ)(1)

10、式中，c(·,·)为copula密度函数；fv(v)和fθ(θ)分别为风速和风向的边缘概率分布函数，fv(v)和fθ(θ)为相应的边缘概率密度函数；

11、基于式和概率论的基本原理，得风向角的条件概率密度函数表达式为：

12、

13、由于在上一步中已经估计了风速和风向的边缘概率分布以及风速风向对应的copula函数，因此基于式直接获得给定风速条件下风向角的条件概率密度函数，该方法仅需进行一次概率建模工作，能显著提高分析效率。

14、所述s4中，需考虑结构参数不确定性的影响，记结构参数不确定性的随机向量为x，其概率密度函数为fx(x)；由于x和风向角θ是相互独立的，因此其联合概率密度函数为

15、fxθv(x,θv)＝fθv(θv)fx(x)(3)

16、为简便计，将x和θ记为随机向量z＝[θ,x]，相应地，fxθv(θv)为fzv(zv)；对于某一输电塔结构，假设存在nd个损伤状态，则在风速为v条件下结构出现第j个损伤状态的概率为

17、

18、式中，为在风速为v时输电塔出现第j个损伤状态时的随机变量的取值范围。

19、在利用式进行易损性评估时，所述第j个损伤状态的概率公式中难以直接获得在实际中，将该式改写为：

20、

21、式中，g(z)为判别函数，当在z条件下输电塔出现了该损伤状态，则g(z)＝1，否则g(z)＝0；ω为随机向量z的取值范围；n为随机向量的代表性取值的个数；p(ziv)为在风速为v条件下随机变量z的取值为zi的概率。

22、对随机变量的代表值进行分析，根据拓展的koksma-hlawka不等式理论研究结果，第j个损伤状态的概率公式结果的误差上界由下式给出即：

23、

24、式中，s为随机向量z的维数；mn为选取的随机变量的代表性点集；dgf(mn)为点集mn的gf偏差，描述点集mn依概率分布的均匀程度；tv(g)是函数g(·)的总变差，是一个不变量，并采用gf偏差较小的代表性点集，提高了式的分析精度，从而保证在相同精度条件下减少随机变量的代表性点的个数，减少分析工况的数量，提高输电塔结构易损性分析效率。

25、基于上述原理，可基于低偏差点集的依概率抽样方法确定不同风速条件下随机变量的代表值，具体采用sobol点集，并记为：

26、m％n＝{η1,l,ηi,l,ηn|ηi∈[0,1]s}

27、然后根据随机变量概率分布函数进行概率变换获得随机变量的代表样本值，即：

28、

29、输电塔结构风灾易损性评估具体包括以下步骤：

30、1)基于风速为v条件下的随机变量的代表值：

31、

32、建立相应的输电塔结构数值仿真分析模型并计算对应的荷载，然后进行仿真分析；

33、2)然后基于分析结果评估输电塔结构在zi条件下的损伤状态，并根据该风速条件下zi的发生概率，采用式得到该风速条件下结构发生不同损伤状态的概率；

34、3)最后考虑不同风速条件下的分析结果，获得考虑风向角影响的输电塔结构风灾易损性评估结果。

35、输电塔风灾易损性曲线计算具体包括以下步骤：

36、1)对于某一风速条件，生成n个s维sobol序列点；

37、2)根据该风速条件下风向角和结构参数的概率信息，采用概率变换方法计算得到随机向量z的n个代表性样本值；

38、3)基于有限元分析软件，采用批处理方法，建立n个输电塔结构与荷载分析模型，得到该风速条件下输电塔结构n个随机响应结果；

39、4)基于上述n个随机响应分析结果，获得该风速条件下输电塔结构随机响应的经验概率分布函数；

40、5)考虑其它多种不同风速条件情况，采用上述同样方法，获得不同风速条件下输电塔结构随机响应的经验概率分布函数；

41、6)依据输电塔结构发生不同损伤状态对应的结构响应的阈值，并结合上述输电塔结构响应的概率分布函数，计算输电塔结构在不同风速条件下发生不同损伤状态的概率，由此得到输电塔结构的风灾易损性曲线。

42、与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明中，首先，提出了基于二元copula模型的风向角条件概率建模方法，能够显著提高风向角条件概率建模效率。然后，进一步考虑结构参数的不确定性，提出了基于低偏差点集选取不同风速条件下随机变量的代表值，能够减少不同风速条件下分析样本的数量，从而提高输电塔结构易损性评估效率。本发明所提出的方法可有效应用于考虑风向角影响的输电塔结构风灾易损性评估。