风工程中的检测10级译稿.docx

风工程中的测试技术
Yukio Tamura
东京工艺大学教授， 风工程研究中心主任
摘要：这篇报告介绍了最近以风工程监测技术为研究点的论题。文中介绍了监测风速、风压以及建筑物的反应，涵盖了在实验室和现场作业面中不同的测量技术，并且做了同等风力强度下的风洞试验。例如，对粒子图像测速技术，多普勒雷达技术，同时多通道压力测试系统，全球定位系统等等进行了讨论。其在风工程中有效的贡献和潜在的作用都得益于作者的团队和其他研究人员的最新成果。
关键词：PIV技术，LDV，多普勒声纳，GPS,激光分析器，同时多通道压力测量系统
1. 实验室和现场作业面的流量测量技术
1.1风洞测试速度监控
在风洞实验中，通常是由静态皮托管和热丝风速表测量风速。多孔管道，全方位欧文传感器，热敏电阻风速仪，锗风速仪和热膜风速仪技术也广泛用于风洞实验来测量流速。欧文（1981年）提出的全方位的传感器，是基于压力信号，并为平流风力测量的方法。微型皮托的静态管（Melbourne,1978年和 Kwok,1979年）用于平流风的测量，热敏电阻风速计也广泛用于平流风测量。微型超声风速仪能够测量风速的三个组成部分。Kwok（2003年）为风洞试验的应用总结了流场测量技术。
最近光学技术在理解复杂流场中起着重要的作用。有两种主要的光学技术。一种采用光学多普勒位移和干扰效果,另外一种通过获得的粒子得到两个连续的影像座。这两种方法都需要播种示踪粒子。它们有许多优点,包括非接触式测量的无干扰性，以及在有复杂反流的尾流区的适用性。它们还具有的优点是能够衡量一个热分层流场的风洞,那里的温度有时空上的变化。
1.1.1热式风速计
热线风速仪广泛应用于紊流测量。从低风速到高风速，这种风速计均可以使用薄细长丝（例如直径0.005毫米3米长）得到高频率（如为100kHz）响应从而进行测量。虽然热丝有一个一维探头，热敏电阻风速仪，它有一个类似机制的小球探头，也被广泛用于风洞试验，特别是对平流风测评。这些类型的风速计大多是恒温风速计，在这些风速计中有一个电热丝对由空气流导致的冷却速度作出反应。冷却效果会改变电流供给从而改变电压。风速检测到这个变化的电压，但电压响应和风速之间的关系不是线性的。对于风洞试验线性化和仔细校准是必要的。气温变化影响校准，在风洞试验应始终考虑这一点并且加以修正。特别是，在一个封闭的环流风洞中气温常常会增高。
一个传统的热线风速仪的缺点是，在一个高紊流尾流区它并不有效。有各种热丝探测器可用，如单线，双线，三线等不同的结构。多线探针可以同时检测多个组件风速。不过，单丝探针只能在一个平面内检测到风速分量的大小，因此如果风速分量的大小相同它就不能识别反向流动。在一个高度动荡的尾流区，这里风向变化明显，由一般的热线风速仪在此所获得的信号，是没有意义的。为了克服这个困难，装配有薄膜（Mizota，1983年）和分裂纤维（一分裂薄膜）的串联探头已经被开发出来。图1.2显示了一个由分叉的光纤探针获得的结果示例（Ishihara等人，1999年），这表明由一个I -线探针探测到的结果，在一个小山后会有更大的值。
1.1.2激光多普勒测速仪（LDV）
激光多普勒测速仪（LDV）的原理首先由Cummins等人（1964年）提出来，并广泛用于流体机制。这是非常可靠的，但它提供逐点测量，因此很难同时获得空间数据。Akins和Reinhold（1998年），Havel等人（2001年），Becker等人（2002年）他们见证了激光多普勒测速仪在风工程中的应用。一个典型的激光测速系统由激光测速探头，激光和气溶胶发生器组成。激光束分成两束平行的，然后聚焦到一个非常小的测量区域，这里光束相交成明暗干涉条纹。当悬浮微粒在测量区域通过条纹移动时，散射光以频率相当于由条纹间距划分粒子的速度的强度波动，并被光电探测器收集起来加以处理（Kwok，2003年）。一个或两个附加的不同波长（颜色）的激光对可以集中在同一测量区域同时确定不同的速度分量。现代激光测速系统采用光纤将激光灯的激光传输到一个内置有聚焦光学元件的紧凑的探测器，并引导散射光到光电探测器。激光多普勒具有测量反向流动和高度湍流的能力。另一个优点是它不会干扰流体，不像热丝/膜风速计。
图1.3给出了由激光多普勒测速仪捕获的钝体尾流区的图解例子说明（Havel等人，2001）。
1.1.3 粒子图像测速仪(PIV)
粒子图像测速仪(PIV)和粒子跟踪测速(PTV)的图像处理技术，通过对同一平面内的粒子进行同步拍摄从而阐释了空间速度场，而同一平面是由激光光片发射持续时间很短的激光来确定的。由电荷耦合照相机所获得的粒子图像用来探测运动。为了探测运动，它必须确定在两个连续的影像质量相同的粒子。这通常是在两幅图像寻找最相关的小粒子。速度矢量可以通过追逐的两个相同粒子的运动来确定。一个典型的粒子图像测系统包括一个激光床单、电荷耦合摄像机、示踪剂的种子。一个高端的方法也被用来获取三维流速向量，这需要利用多个电荷耦合相机从不同方位得到的空间信息。
但是测量仅限于激光光片范围内。为了获得具有复杂几何形状的建筑物的周围的流动速度场，一些试验已经进行了，并且使用透明材料来制作建筑模型。被建筑物包围的空间流场变得非常复杂，而且热丝风速仪也很难适用于此。尽管还有很多问题需要解决，如集度过高的示踪粒子，激光光片未能到达目标空间和激光片光从模型表面反射,但是粒子图像测速系统在有限的范围内测量是有优势的。
图1.4)显示在屋顶和侧墙具有广阔的开口圆屋顶的瞬时风速（Kondo等人，2001年），要获得三维流动速度矢量，多功能的电荷耦合相机是必要的
　 图1.5是一个人的呼吸经过粒子图像测速系统处理的结果，结果显示出了瞬时空气流动向量。 瞬时气流吸入和呼气时向量分别显示在图1.5（a）和图（b）。优良的空气绕流人体结构可以用粒子图像测速系统进行可视化
图1.6显示了一个具有方形平屋面的低矮建筑模型角落处的瞬时速度矢量和漩涡的例子。图1.7显示了具有锯齿状粗糙表面的柱面的的平均流线和靠近分离点处的平均漩涡（Kikuchi等人，2006年）。应用PIV系统检测隔离区周围的精确的流型，而且它也清楚地表明，漩涡产生于分离点附近且集中于分离剪切层。
1.2大气边界层的风速监控
在这里提出两个与监测技术有关的议题：在热带气旋风暴诸如飓风和台风的大气边界层的垂直风速剖面，以及对地形粗糙度的估计。
在野外条件下的风速测量一般都是由三杯式风速计，叶轮式风速计，鳃型风速计，和超声风速仪来完成。超声风速仪检测一个声波从相距大约10厘米的一个探头传播到另一个探头所需要的时间，以及两个探头之间方向风速的组成部分。将这些风速计装置杆或塔的地面或建筑物屋顶，有时也安在移动的物体上去测量一个特定高度处的风速。测量一个高处的风速剖面并不是一件容易的事情，因为塔的建设是昂贵的，并且很难找到合适的测点。因此，远程遥感技术被用来衡量在高于地面的大气边界层风速剖面。多普勒声达（Tamura等人，1999年，2001年），多普勒雷达（Hayashida等人，1996年）和全球定位系统探测仪（Powell等人，1999）是不用竖杆和塔来测量风速剖面的功能强大的设备。
1.2.1多普勒声达
图1.8是一个单一的静态多普勒声雷达系统，它包括三个测量杯，其中一个杯子垂直放置，另外两个与垂直轴线成20度角.多普勒声达系统的基本操作原理包括在三个方向传递恒定频率的声脉冲，比如说2.4kHZ，，并从一定高度接收分散的声音。风速通过由于多普勒效应而产生的频率改变来确定。三维风速可以通过分析分散声波的功率谱来获得。不同高度的风速是通过调整时间进行分析谱获得的，也就是接收的时间。多普勒声达可以提供距离地面距离为40米到500米范围内的的横向和纵向平均风速垂直剖面。另外对于风而言，声达的声学回波强度可以用来推断在低层大气的温度分层现象。由于声波是每10秒发送一次，比方说，结合三个杯子获得的信息，那么风速就可以30秒估算一次。因此，很难估计风速的波动成分。还应指出的是，记录的信号实际上是时空平均值，如图1.9所示，因为有一个时期，即使发送和接收声音的时间很短。
由图1.10所示的一个由多普勒声达测得的平均风速风剖面的例子，图中所示的是海边区域和城市地域的数据。这些结果是基于一个由16个部门经过一年多的时间计算的一种特殊的风向记录得到的。
从图上还可以读出能量法则指数α和高度上限，高度上限是指当能量接近随着风速增加而上升的风剖面。图4.6同样显示了另一个应用多普勒声达得到结果的例子。
1.2.2 多普勒雷达
多普勒雷达也是一种在ABL中测量风速的措施。多普勒雷达的原理类似于多普勒声达的原理，只不过多普勒雷达利用的是无线电波。这两种测量风速的方法都是应用能够传递波的多普勒转换器测得的。多普勒雷达测试高度的上限有几千米。然而，它测试的高度下限在300—500米之间。因此，多普勒声达和多普勒雷达的测量范围是互相补充的，前者覆盖范围是500米以下，而后者的测量范围是500米以上。
图1.11说明了一个应用多普勒雷达系统的例子。图1.12显示了由多普勒雷达测试的风频的例子。图1.12所示一个台风中心的地址，在风眼附近的强风可以被测试出来。
图片1.12展示了平均时距为10min的风速和风向的概况，其最低点数据是通过风速表测量得到的。多普勒雷达结果显示，平均风速随着高度的增长而增大，在600m~700m时达到最大值，随后风速缓慢降低，直到3000m。
1.2.3.全球定位空投探测仪
利用全球定位技术的全球定位空投探测仪也能测量风速情况（Powell，1999年,2002年）。他通过全球定位系统检测出方位并估计风速。一个全球定位空投探测仪包括GPS天线，GPS接收器，无线电发射台等等，另外，还有一个降落伞。在测量中，全球定位空投探测仪被从飞机上投下，在降落中记录风速和所在高度。
Powell等人（1999年）曾用全球定位空投探测仪在飓风中测量风速，如图1.13所示。测量数据散布在一定的面积里，但是也可以看出，在高度上升到几百米每秒的时候，风速随着高度也趋于增长，直到600m左右，然后随着高度上升而下降。这正好与图1.12所示的多普勒雷达测量的数据吻合。Powell（2002年）同时通过风眼墙附近14次飓风的330个数据图表得到了标准风速数据图。这些数据显示了海平面摩擦力的一些特征。
1.2.4 大面积风速测量网络系统
到目前为止,主要讨论了垂直剖面的风速。然而,风速的横向分布对于损失评估也是很重要的。在日本，一个自动气象数据采集系统（AMeDASs）包含相互间隔17公里的1300个气象观测点来提供风速资料。然而,这些观测点并不一定适合风速测量。Maeda等人，1995年在九州岛的输电塔架网络上引进了121网络风速计。
这个网络系统提供了有用的横向风结构信息，目的在于完整的维护和观察这个地区的供电系统。图1.15显示了最大阵风峰值的横向分布，该阵风是当台风接近九州区域时由网络系统测定的。
1.2.5 地面监测
必须通过确定风速随地形粗糙度的变化去获得一个地点的设计风速。虽然地面高度和土地利用方式已经数字化，并已被地理信息系统（GIS）利用，但地面粗糙度的空气动力效应包括树木和房屋的影响是工程中最重要的因素。
最近，远程空中测绘系统(RAMS)已经研制成功，使用激光分析器安装在一个带有全球定位系统和惯性导航系统的飞机上。此工艺能够监测地表一段距离之间的障碍，包括遇到的障碍，然后评价地面粗糙度(Kraus and Pfeifer,1998年)。测量的预期效果是通过一种能被电脑处理的数码地形模型(DTM)，用它来模拟城市地区的地形的方式获得的。在风工程中，这些数据能被应用于两种模式：直接利用位移数据生成一系列格点去做一个边界风洞中的地形模型，还有生成空气动力学的地形粗糙度模型(Maruyama， 1999年)。
测量该飞机的位置和它距离地面上的反射点的距离，那么地面的起伏包括建筑物和树木可以通过计算获得。一个三维表面粗糙的结构可以通过扫描特定区域获得 如图1.16所示。
2 在风洞中模拟大气边界层
因为在这所先进的学校里没有关于风洞实验的综合讲座，本节总结了基本相似的规律，并注释一些要点。
2.1 相似规则
缩小风洞测试广泛地用于获得设计建筑结构所需的空气动力学数据。人造气流模拟了大气边界层某处自然风的基本特性。漫射器、收缩锥、屏障和蜂窝结构产生一个稳定的低度湍流。再使用尖塔、栅栏、建筑物以及放置在风洞工作区地面上的周边建筑制造一个大气边界层湍流。这种配置长工作区的风洞被称为边界层风洞。如果有必要的话，风洞中还需要模拟地貌特征。风洞中模拟的气流一般情况下方向和温度都保持稳定。为了实现风的非稳态模拟，可能需要用到由电脑精确控制的多样性风扇或者风向标。热分层风洞可以通过加热或冷却类层流，模拟稳定或不稳定的大气边界层条件，也可以通过加热或冷却风洞地板天花板的方式实现。
用于风洞测试的缩小模型必须满足几何相似、运动性能以及动力学特性的相似。除了这些基本的要求，还需仔细检查实验的可重复性以及传感器是否恰当安装等。许多组织都编撰了风洞测试操作手册，例如《BCJ-指南》（1994）和《ASCE-操作手册》。尽管在相似规则的完善方面我们做了大量的工作，还是有必要注意，模拟的湍流不能完全准确的重复实际气流的特性，并且建筑结构模型也不可能完全和实际建筑外型完全相同。
在几何相似方面，下述几何特征必须被严格缩放：
建筑维度：H/L,D/L,B/L
地形，周围建筑及障碍物 R/L
湍流比例：Lux/L
梯度高：Zg/G
粗糙长度：z0/L(杰森数=L/z0)
运动性能相似要求模型中要求所有相关气流参数必须一致缩放。通常使用基于Buckinghanπ理论的量纲分析法将变化参数转换为无量纲参数，以减少问题数量、提高实验效率以及处理数据。对于边界层气流的运动性能相似，下述气流变化参数通常需要考虑：
设计风速资料： U(z)/U(zref)
湍流强度：Iu(z)/Iu(zref),Iu(zref)
能量谱密度：fSu(f)/σu2
对于动力特性相似，通常需考虑以下变量：
雷诺数：UL/ν
阻尼比：ζ
衰减频率，衰减速度：f L/U,U/f0L
质量比：ρs/ρa
弹性模量：Eeq/ρaU2
初始应变：N0/EA（膜结构）
声强度：πL4ρaCa2/N0V0（膜结构）
声学阻尼：ζa（膜结构）
内力变化率：pi/q（膜结构）
费劳德数：U/(gB)1/2（膜结构）
这里，A：横截面面积，B：建筑物宽度，：声速，D：建筑深度，E：弹性模量，：等效弹性参数 EI/代表弯曲压力，EA/代表 压力，Eh/B代表膜应力，f：频率，：自然频率，g：重力加速度，H：建筑高度，I：几何惯性矩，：高度z处惯性矩，L: 具建筑代表长度,:湍流尺度，：初始应力，q：参考速度压力，R：地形代表长度，U：参考平均风速，U（z）：高度z处平均风速，：内部空间体积，：梯度高，：粗糙长度，：参考高度，v：动力粘度，：空气密度，：建筑密度，：风速标准偏差，：阻尼比，：声阻尼比
2.2 雷诺数效应
只要使用普通空调和一个小规模的模型时，雷诺数相似性就不会出现。雷诺数效应对具有曲面的结构以及有剪角或倒角的建筑模型的影响十分显著。对于这样的建筑物，雷诺数效应应慎重考虑。高雷诺数现象建模可以通过调整表面粗糙度或使用跳闸电线来实现。雷诺数更高的现象也可以通过使用空气密度可以调整的加压风洞建模。
2.3 堵塞效应与墙约束
堵塞比是模型及其周边的投影面积除以风洞截面积之值。这个比值如果足够高，那么伴随这模型上的压力失真就有可能使模型周围的气流流动的变化十分显著。为了解决堵塞问题，最好要使该值小于5％，这样的话其中误差就非常小就无需改正。当阻塞率为5％至10％时，失真影响会变得显着，必须予以考虑。当阻塞率大于10％时，数据的有效性必须用一个模型通过额外的测试来确定。堵塞容错风洞已提出使用多孔测验段，在试验段的墙壁和天花板上机翼和翼缝是一室支持的 (Parkinson, 1984年) 。
在一个封闭的风洞试验段中，风洞的墙壁和顶部会对其内的气流产生约束。墙的约束作用在实践中可以与堵塞效应一起考虑。
2.4 周边建筑和地貌的模型制作
周边的建筑结构会影响模型周围的风的分布，所以建模的时候要考虑。用简单的等同粗糙度的岩石等来模拟，当建筑物高度在周围建筑物平均高度的10倍~25倍范围内时，需要详细建模(BCJ-Report,1984年)。如果模拟区域之外有高层或者大型建筑，也有必要建模模拟。图片2.1展示了一个风洞试验，该区域是低层建筑包围高层建筑。
2.5 各种气候风的模拟
2.5.1 飓风的模拟
显然，远离热带气旋风眼的风可以用普通的ABL来模拟。然而，风眼内或者风眼周围的风是非常复杂的，很难通过一般的BLWT来模拟。Holmes（2001年）建议ABL模型考虑梯度，一些报道也表明强涡流强化了热带气旋。因而，如图1.12和1.13，为了更加准确的模拟风眼附近的风，一个高的梯度应该被考虑，就如Tamura（2006年）所讨论的。
2.5.2 雷暴风的模拟
普通的BLWT很难模拟雷暴风。Letchford（2002年）试图以试验规模模拟下击暴流的特性，发现一个静止的附壁喷射不能模拟短暂的下击暴流的运动特性，虽然下击暴流的侧面等同风速看上去和一个稳定的附壁喷射性质相似。Chay和Letchford（2002年）和Mason（2003年）证明了脉动喷气机来模拟短暂下击暴流的必要性，同时伴随的还有观测到的湍流。、
2.5.3 龙旋风的模拟
实验室物理模拟龙卷风已经很多年了。Sarker（2003年）和Fouts（2003年）公布了龙卷风对于建筑模型的影响。CFD应该研究一套方法来精确模拟复杂的不稳定风结构，包括对流风或者飓风风眼中的风、雷暴风、龙卷风。
3 风速和风压监测
很多传感器和各种设备被用在模拟实验或者全比例实验中，用来监测风速和风压。众所周知，早期风洞试验和全比例实验中，液压计是作为压力测量仪器的。英国的BRE团队开始用传感器测量作用在实际建筑上的风压，他们是在全比例条件下动态地测量风压的先驱。
HFFB一般用在风洞里，用来测量作用在模型上的动态风压。而最近的趋势是：风洞试验中，在模型表面采集很多点来测量动态的风压，同时采用Fujii（1986年）发明的SMPMS系统来分析。HFFB技术现在是最通用的风压测量技术，而在科学研究和实际工程设计中已经证明了SMPMS系统的可靠性。
3.1 高频天平测力试验（HFFB）
测量这五种动力风荷载（也就是正面压力，侧向浮力，扭矩，正面倾覆力矩以及侧相倾覆力矩）最常用的方法就是高频天平测力试验。这一试验方法是由Tschanz和Davenport于1983年提出的。
图3.1 五种荷载作用下的HFFB试验
图3.1显示了一个五种荷载作用下的HFFB试验的例子。脉动风可测量的频率范围是由整个高频天平测力试验系统的动力特性以及试验模块所决定的。系统的固有频率应该足够的高，为此，连接到HFFB试验仪上的模块的质量在保证必要的刚度的前提下越轻越好。
3.2 同时段多信道风压测量风洞试验系统
同时段多信道风压测量系统（SMPMS）是由Fujii等于1986年和Ueda等于1994年分别提出以用来测量作用在建筑物模型上的不稳定风压域的。原来的系统中使用了512个电子扫描压力传感器，包含32或16个接口模块。但是在现在的系统中每一个压力计接头都拥有自己的传感器，而不再使用扫描系统。能够动态地显示脉动风压区域应该是CFD技术的优势所在，但事实上和CFD的计算结果相比，SMPMS能够提供更加生动的动画效果以显示瞬时、立体的脉动风压区域。使用SMPMS，能精确地观测到模型表面产生的大小不一、形状各异的涡旋的形成和消失，以及它们的动态结构。SMPMS最大的优势还在于系统所观测到的东西是客观存在的物理现象。虽然SMPMS并不是一项新技术，但是通过它我们可以获得很多信息。下面就是一些有趣的SMPMS实验结果。
3.2.1瞬时风压的分布引起严重的风载极端效应。
结构分析中关于瞬时风压分布，在各种风载规范中只是简单地按照平均风压分布规定一定的比例。然而，这些规定和真实的极端风压产生的最大荷载效应（如在Holmes和Kasperski以及Tamura等人的著作中提出的）有很大的不同。Kasperski和Niemann，Kasperski分别提出了荷载响应相关性公式，用来估算极端风压的分布情况。Holmes和Tamura等人后来这一公式的有效性。图3.2（a）和3.2（b）分别显示了瞬时荷载在高层建筑和底层建筑模型表面的分布情况。
（a）高层建筑模型b低层建筑模型
图表3.2瞬间的压力分布作用于高层建筑模型和低层建筑模型
这些图片给我们关于精密结构表面的压力波动非常有用的信息。根据SMPMS
数据，Tamura等指出了一个特殊的案例,公式适用性受到限制，讨论了风荷载组合和极端的压力分布造成最大的风力，并清晰的展示了考虑风荷载组合对中、低层建筑的重要性。
3.2.2 SMPMS和POD结合
适当正交分解（POD）是一种Karhunen-Loeve分解，是一种叫做因子分析法（Armitt，1968年）的概率表达式。它是一种用来捕捉隐藏在随机区域中的确定性结构和减少重现现象所需信息的有用工具, 同时它也被用于风工程，如Lee（1975年），Best & Holmes(1983), 和Kareem & Cermak(1984年)。当SMPMS和POD结合时，它的效率显著提高，Bienkiewicz et al.(1995年)等已证实。Tamura等总结了使用同时多渠道的压力测量系统SMPMS数据进行POD正交分析的注意事项。他们的高层建筑模型实验结果表明第一,第五振型与旋涡脱落密切相关,极大地促进了侧风，而第二、第三、第四振型主坐标有助于沿风的力量。在多达500个振型中只有这些少数振型可以将高层建筑结构模型风致响应预测的误差控制在6%以内，使所需的信息量大大减少。
3.2.3根据同时多渠道的压力测量系统SMPMS的数据进行内力计算，以及实际应用
信息中包括基于SMPMS数据做出的复杂随着时空变化的风压波动动画，这个动画清楚的表明了在之前使用的风荷载规范中提出的简单风荷的局限性以及采用三维精确的压力波动数据设计重要建筑,如大跨度体育馆屋顶、圆顶和高层建筑等的必要性。由于基于一些主要的风荷载规范计算得到最大荷载效应和由SMPMS实测出的脉动压力之间存在差距Whalen（1998年）等提出一种抗风设计系统，这一系统利用一种包含用于不同类型的建筑的气动数据集的电子数据库，。SMPMS是结合数据的处理与计算机图形技术非常有效的工具, 这不仅仅为基础的学术研究或教育，同时也适于实际应用，例如Yasui（1999年）等。在实际应用中, SMPMS当间距足够小时可直接提供作用于建筑模型的压力波动信息。特定点的内力、应力和位移可以由三维动态分析框架直接得到。因此, 建模时的风力或缺乏风荷载组合所造成的误差可以最小化。Taniguchi（2001年）等直接比较了由强风和地震引起的内应力和位移。顺便说一句, Zhou (2001年) 等还提出了一种基于HFFB数据的互动气动数据库。这些开创网站提供电子气动数据库的趋势加速了由SMPMS测得的直接压力信息记录的使用，而这种精确风荷载的使用使得抗风设计更加精确和经济。
3.3 关于变化的外部风压的全比例测量
从60年代起，对压力变化的全比例测量就开始进行了，并且一些复杂的实验研究也开展了起来，比如 Aylesbury 实验房屋（Eaton和Mayne,1975年）， 德州技术大楼，Silsoe 结构建筑(Richardson等，1990年)。一些研究采用了流动视觉化技术，比如 银行等等（2000年）。压力变化的动画也被用于视觉上观察实际现象，比如某个高层建筑（1994年）等，通过在墙上使用一百零一十四个压力传感器测量了作用在一个30.4米高的建筑上的压力变化。图3.3（a）-3.3(c)显示了在一个完整建筑上瞬时压力分布的例子。（Hili 等，1994年）
3.4 内部风压的全比例测量
最近，一个效果良好的全比例测量结果是由Kato等人对一个120米高的办公楼的内部压力测量(1997年). 他们使用高度精准的绝对压力传感器，这种传感器的测量范围为800-1100hPa 并且具有极高的分辨率。他们清晰地证明了内部压力由于高度，风向等变化而引起的变化。

4．响应监测
4.1 实验室比例下的响应监测
在实验室规模下的振动和应变的测量是用丝式应变计装置、小型加速计或光学传感器来完成的。激光位移传感器普遍应用于风洞试验中模型的位移测量，而且这种测量不需要模型与传感器之间有任何接触。
4.2 全比例下的响应监测
4.2.1 利用RTK-GPS进行响应监测
建筑物的局部响应测量多数用加速计来完成，偶尔也会用到位移变频器。这些变频器可以用来识别建筑物动力特征，这将会在下一节中加以讨论。Tarhula et al.（2002年, 2005年）从环境振动中精确测定了一个十五层建筑的动力学性质，这个建筑有多达9个振型，如图4.2和表格4.1所示。Xu & zhan（2001年）测量帝王大厦在强台风中的风致响应时用到了加速计和位移传感器，而且确定了其动力组成。
然而，众所周知，风致响应包括静态组成,i.e.平均值，准静态组成，共振组成，其中静态和准静态组成是很难用传统加速计来测量的。在过去的几十年里，我们一直在尝试用光学传感器和丝式应变仪来测量风致响应。例如，Kobayashi在1972年用一个氦氖气体激光发射机和一个光电池测量了一座170米高的建筑的顶端位移。Maeda et al. 在1999年利用一个CCD摄像机和一个对象标志测量了一个输电塔的位移。
Celebi在1998年提出用RTK-GPS (实时动态全球定位系统)来测量建筑物响应。RTK-GPS（Leica MC1000）在抽样率为10Hz测量下仪器标称精度为平面:1cm+1ppm;高程:2cm+2ppm（Celebi，1998年，Tamura et al .2002年）。Tamura et al .（2002年）的报告中指出RTK-GPS可以测量振动频率低于2Hz以及幅值大于2cm的建筑物位移，目前其中幅值一项通过将计算方法改为时代按时代法可以降低到0.5cm左右。（Yoshida 和 Tamura，2005年）。当考虑风致响应的静态组成和第一控制振型时，GPS是监测风致响应的一个强大的工具。也正是因此，才使得很多关于对建筑物及结构进行风致响应监测的工程得以实施。例如，Toriumi et al. （2000年），Ding et al（2002年），Kijeweki 和 Karrem（2002年），以及 Breuer等人.（2002年）。
图4.1给出了一座108米高的钢塔随时间变化的风致响应曲线。数据组成包括，4cm左右的静态位移，在一个周期为20-30秒内缓慢波动的准静态组成，以及第一振型下的自然周期为1.8s（0.57Hz）的共振组成。在图中可以看出加速度曲线看起来与RTK-GPS位移的波动组成十分吻合，而且它的功率谱密度显示出了很好的契合度（Tamura等.2002年）。由于RTK-GPS可以测量静态位移，该塔由热应激引起的变形也可以被测出。
Tamura（2002年）等人提出了评价结构整体性的一种混合方法。用GPS测得的顶端位移被转换成了结构杆件应力。这种转变是基于有限元模型的刚度矩阵的。可以发展这种概念用于未来灾难防御系统。这个系统由城市高层建筑群的PTK-GPS监测系统以及在电脑中构筑的，与实体结构相当的分析虚拟建筑模型数据库构成。
4.2.2结构动力特性的识别
建筑和结构动力特性的识别，即自然频率，阵型，和阻尼率，是风工程中风致效应评估的一个重要问题。Tamura等人（2005年）总结了不同的阻尼估计技术。阻尼估计困难是因为：
-非线性。即，振幅依赖性。这主要是由于次要构件和包层的非荷载关系。
-自然频率的非良好分散。例如大跨屋盖结构等。
传统的频域阻尼估计技术，例如半动力法，1/V2法，转换方程等等，都要求严格的静态（ Jeary，1992），但是随机离散技术RP（Cole, 1973年, Jeary 1986年）在时域中并不要求静态。基本上说，频域技术要求把由泄漏误差造成的自然频率附近的频率进行高度分解（Jeary, 1986）。要进行精确的阻尼估计，样本长度一定要非常长。所以一定要对静态激励进行长时间的测量。然而，传统的RD技术要求自然频率的良好分散。虽然几乎所有的传统阻尼估计技术都要求这一条件，多模式RD技术MRD（Tamura等，2002年）及频域分解技术FDD（Brincker等，2000年，2001年. Tamura等，2002年, 2005年）不需要这一条件，而且对不同种类的建筑结构都是有效的。唯一要求的条件是在自然频率附近的局部白噪音假设。如果激励是一个很窄的带，而且谱峰在自然频率附近，估计的阻尼率会与实际值不同。FDD技术把单值分解SVD应用到了在不同点测得的多振动构件的跨频谱矩阵。图4.2展示了与一个15层建筑的自然频率相对应的多个峰值的单值分布。这是基于采用伺服加速器的周围振动的测量（2002 年, 2005年）。由FDD法得到的一个大跨赛马体育馆屋顶的高达15阶的动力特性展示在了图4.3中（Tamura等，2005年）。
5结语
我们简要地回顾了各种探测建筑结构的风速，风压和风致效应的仪器和技术的发展和应用。我们所知的发展都是来源于监测系统和图像技术的发展。为了理解各种现象和它们的性质，足够的准确信息是必须的。这些只能靠高质量的检测技术提供。许多技术刚刚被引进风工程领域，或正处于发展中。将来会有更多信息来深化和拓展我们的知识。