基于测点聚类的POD-BPNN风压重构方法

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摘要文章提出本征正交分解(POD)与聚类分析结合的结构表面风压测点分类与关键测点布置方法，基于少量测点的风压数据，通过POD与误差反向传播神经网络(BPNN)方法实现方柱结构表面风压时程的重构。机器学习数据集为多风向角均匀来流下单方柱测压风洞试验得到的测点风压时程。将44个测点的风压时程数据POD降维，并采用K-means++聚类分析得到方柱周向轮廓系数分布，并基于轮廓系数的多风向角平均值，得到12、16、20和24个关键测点的轴对称布置方案。以关键测点的风压时程数据为训练集，采用POD-BPNN方法重构方柱表面其余测点所在位置的风压时程，并将风压时程及其统计值同试验结果对比。从12～20测点方案，风压重构精度逐步提升；20测点和24测点方案的重构风压差异较小，二者都能较好地重构方柱表面风压分布，仅在0°风向角方柱脉动风压误差偏大。

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	杜晓庆沈祥宇董浩天陈统岳

关键词 ：风压时程重构, 聚类分析, 本征正交分解, 误差反向传播神经网络, 风压测点布置

Key words： reconstruction of wind pressure time series clustering analysis Proper Orthogonal Decomposition Back Propagation Neural Network arrangement of pressure measurement points

引用本文:

杜晓庆沈祥宇董浩天陈统岳. 基于测点聚类的POD-BPNN风压重构方法[J]. 土木工程学报, 2024, 57(9): 11-21.
Du Xiaoqing Shen Xiangyu Dong Haotian Chen Tongyue. A wind-pressure reconstruction method of POD-BPNN using measurement-point clustering. 土木工程学报, 2024, 57(9): 11-21.

链接本文:

http://manu36.magtech.com.cn/Jwk_tmgcxb/CN/ 或 http://manu36.magtech.com.cn/Jwk_tmgcxb/CN/Y2024/V57/I9/11