轻型四坡野营房屋风压分布特性和体型优化研究

2020-06-17刘文朋

结构工程师 2020年2期

刘文朋

（长安大学建筑工程学院，西安710061）

0 引言

轻型四坡野营房屋的外形是四坡顶支杆样式，如图1所示，该类野营房屋广泛应用于临时抢险救灾、军队野营住房和临时活动性住房等使用，由于该类房屋总质量较轻，在设计中风荷载往往起主导作用，是典型的风敏感结构。然而，目前关于轻型四坡房屋的风荷载体型系数在国内外相关规范中并未给出，文献［1］采用数值模拟的方法仅对这类房屋在特定尺寸下房屋表面风压进行了研究，但关于轻型四坡野营房屋在不同屋面坡角、高宽比等因素下的表面风压分布特征和体型优化的研究并未进行，在进行抗风设计时仅能参考《建筑结构荷载规范》（GB 50009—2012）［2］和一些相关研究［3-6］中相类似房屋的风荷载体型系数，因此急需对轻型四坡野营房屋进行基于抗风设计的体型优化研究。

目前，越来越多的学者应用基于计算流体动力学CFD的数值模拟技术研究建筑表面风压分布特征，Tominaga等［7］研究了不同屋面坡角对双坡低矮房屋表面风压分布特征的影响，其数值模拟所得数据与试验数据较为贴合。颜卫亨等［8］通过改变折叠网壳房屋外形设计了8种不同形状的优化方案，通过数值模拟分析比较得到较为合理的建筑外形来降低结构的风致响应。本文基于数值模拟技术系统地分析了房屋在不同风向角、不同屋面坡角及高宽比下风压分布特征，并基于风压分布规律和以风荷载系数标准差最小为优化指标对其进行体型优化，采用合理的建筑外形，对减小房屋表面风压具有重要意义。

图1 轻型四坡野营房屋外形图（单位：mm）Fig.1 Four slope camp building outline drawing（Unit：mm）

1 数值模拟技术基础性研究

数值模拟技术伴随着计算机技术的飞速发展和计算流体动力学的逐步完善而得到推广使用，相比传统的现场实测和风洞试验方法，数值模拟技术具有计算周期短，成本较低，且能够随意地改变相关参数来研究其对结果的影响，而不受试验干扰效应影响等优点。

1.1 数值模拟技术的可行性

为了验证数值模拟的可行性，在B类地貌、10 m∕s风速和0°风向角下对德克萨斯州理工大学提出的TTU标准模型进行数值模拟［7-9］，并对模型横向中轴线上11个测点进行监测，监测结果如图2、图3所示。

图2 网格数量对测点平均风压系数影响Fig.2 Influence of grid number on average wind pressure coefficient of measuring points

图3 湍流模型对测点平均风压系数影响Fig.3 Influence of turbulence model on mean wind pressure coefficient of measuring points

1.1.1 网格数量和划分方式的选取

由图2可知，不同网格数量下模拟结果与TTU试验值趋势一致，在一定网格数量范围内，网格数量越高精度也越好，超过一定范围后，由于计算机硬件的限制和软件计算方式的影响，模拟结果的精度不在提高，图中当网格数量达到160万时已经基本上满足精度要求，因此，在进行网格划分时，网格数量在160万到180万之间即可满足精度要求。常见的网格划分方式有两种：分区划分和不分区划分，其中分区划分相对于不分区划分的优点是可以根据流场中不同区域特点有区别地采用不同疏密程度的网格，在满足精度要求的同时提高计算效率。网格类型主要有三种：结构化网格、非结构化网格和混合网格，其中非结构化网格相对于结构化网格适用性更广，可以应用在具有复杂外形型体的模拟中，但较结构化网格计算效率低、网格质量差，混合网格则兼容了结构化网格和非结构化网格两者的优点，可以在模型周围采用适用性好的非结构化网格，而在其他流场区域采用网格质量好、计算效率高的结构化网格，因此，在建模时本文采用分区的混合网格划分。

1.1.2 湍流模型的选取

现在常用的湍流运输模拟方法是基于Reynolds时均的N-S方程，而N-S方程本身是不封闭的，需要引入一组代数或微分方程（湍流模型）来形成封闭的方程，常用的湍流模型有标准κ-w模型、SSTκ-w模型、标准κ-ε、RNGκ-ε和Realizableκε模型等。由图3可知，在五种湍流模型下的数值模拟结果与风洞试验值的趋势一致，其中RNGκε模型相对于其他模型精度较好，因此本文选用RNGκ-ε模型。依据文献［10-13］选取数值模拟的其他参数。

1.2 数值模型的建立

根据目前野营房屋使用情况，同时参考建筑排水和采光等功能性要求下采用无量纲形式设计房屋模型，选取风向角为0°、15°、30°和45°，以房屋屋面坡角、高宽比和长宽比为优化参数设计了12种房屋模型，共48种工况进行数值模拟，表1为建筑模型优化方案，图4为房屋表面分区布置图。

表1 建筑模型优化方案Table 1 Optimization scheme of building models

图4 房屋表面分区布置图Fig.4 Partition plan for building surface

2 房屋表面风压分布特性数值模拟分析

2.1 高宽比对房屋表面风压分布规律的影响

以高宽比为变量因子，选取0°风向角下的Shape02∕05∕08∕11四种模型方案，各方案下的屋面风压分布等值线如图5所示，房屋表面各区域平均风压系数如图6所示。

由图5、图6分析可得，随着高宽比的减小房屋屋面风压系数也逐渐减小，且呈对称分布，其中图5（b）与图5（c）屋面风压等值线分布较为接近，即房屋屋面风压系数在高宽比为1∕3和1∕4时较为接近。迎风面（A1、A2）风压系数为正值，主要受到风压力的影响，其余各面风压系数都是负数，即承受风吸力的影响，其中由于气流的分离在迎风屋面屋脊处形成较高的风吸力区，最大平均风压系数达到-0.958。随着高宽比的减小迎风屋面平均风压系数变化幅度较大，背风屋面平均风压系数变化幅度较小。房屋两侧面平均风压系数有所差异，这是由于模型在网格划分过程中两侧存在差异性，但是两者的变化趋势基本一致，而且由迎风面到背风面风压系数逐渐变小，总体呈现阶梯状形式分布，由图5（d）可以看出，背风面屋脊处风压系数在高宽比为1∕5时有所增大。综上可知，高宽比的减小有利于房屋的实际抗风。

2.2 屋面坡角对房屋表面风压分布规律的影响

以房屋屋面坡角为变量因子，选取0°风向角下Shape07∕08∕09三种模型方案，各方案下的屋面风压分布等值线和不同屋面坡度下房屋表面各区域平均风压系数如图7、图8所示。

图5 不同高宽比下屋面风压等值线图Fig.5 Wind pressure contour map of roof under different aspect ratio

图6 不同高宽比下房屋表面各区域平均风压系数Fig.6 Average wind pressure coefficient of different areas under different aspect ratios

由图7、图8可得，随着屋面坡角的增大，房屋表面各区域平均风压系数也逐渐增大，且迎风屋面平均风压系数在屋面坡角达到45°时变为正值，即当屋面坡角增加到某个数值后迎风屋面由风压力转变为风吸力，出现反向。由图7可知，当屋面坡角为15°时，由于屋面坡度较缓，气流分离区出现在迎风屋檐和屋脊交汇处，形成较强的风吸力区域，此处风压系数也较大；当屋面坡度为30°时，由于气流分离在迎风屋脊处形成高风吸力区，且风压系数从迎风屋脊底端到顶端逐渐增大；当屋面坡度为45°时，由于屋面坡度较高，在迎风屋面处风压系数变为正值，且迎风屋脊处风压系数由底端到顶端逐渐变小。由此可知，随着屋面坡角的增加，迎风屋脊处风压系数变化趋势为：较高的风吸力区从屋脊交汇处逐渐增大并向屋脊底部延伸，当坡度达到一定数值，较高的风吸力区从屋脊交汇处逐渐减小并向屋脊底部延伸。因此，屋面坡角增加到一定值后，迎风屋面风压反向，不利于利房屋的抗风设计。

图7 不同屋面坡角下屋面风压分布等值线图Fig.7 Contour map of roof wind pressure distribution under different roof slope angles

2.3 风向角对房屋表面风压分布规律的影响

图9 给出了Shape08在4种风向角下的屋面风压分布等值线图。

图8 不同屋面坡角下房屋表面各区域平均风压系数Fig.8 Average wind pressure coefficient of different areas under different roof slope angles

由图9可知，风向角从0°到45°的变化过程中，风压分布越来越不均匀。0°风向角下，气流垂直于屋面，风压分布呈对称分布，高风压区出现在气流分离处的迎风屋脊处，各分区平均风压系数最大相差0.5，最大部位风压系数达到1.1，而当风向角变化到45°时，各分区平均风压系数最大相差0.7，最大部位风压系数达到1.6，该部位在强风作用下容易发生破坏，这是由于在45°风向角下，气流变化较为复杂，气流的分离和涡旋脱落而引起气流再附着，从而导致屋面某些部位风压系数过大。

3 攒尖四坡野营房屋体型优化分析

房屋表面风荷载体型系数与房屋体型紧密相关，房屋体型优化便是通过改变房屋的外形来降低风荷载对房屋结构的风致响应［14］，通过对房屋体型的优化来解决房屋表面不利风压的分布，达到建筑外形和风环境相适应的目的。文献［8，15］通过对各分区风荷载体型系数标准差最小、各区域体型系数最值、各区域差值变化幅度等优化指标的对比，得到房屋表面风压分布越是均匀对房屋的抗风设计越是有利，而在各优化指标中各分区风荷载体型系数标准差最小较好地描述了风压分布的均匀程度，因此本文以各分区风荷载体型系数标准差最小为优化指标对各方案下房屋体型进行对比，从中得到较为合理的体型设计，各方案下体型系数标准差如表2所示。

由表2可得，在四种风向角下各分区体型系数标准差最小的优化方案分别为shape11和shape07，而shape11的高宽比较小，考虑到房屋的实际使用要求，本文初步确定shape07为较好的优化方案，并与shape00原模型方案进行对比。在四种方向角下shape07房屋模型各分区体型系数标准差均小于shape00原房屋模型，说明shape07房屋模型表面风压分布较为均匀。与原房屋模型相比，shape07房屋模型各分区风荷载体型系数标准差在0°风向角下有最大的降低幅度，最大为11.1%，故shape07模型较原模型有较好的抗风性能，因此，当H∕B=1∕4，屋面坡角α=15°时的模型是较为合理的体型。