Introdução
Quando é dimensionada uma estrutura complicada e estão disponíveis dados experimentais das pressões induzidas pelo vento nas superfícies, é possível aplicá-los na análise estática utilizando o RFEM 6 e o RWIND 2.
Primeiro, os dados das amostras de pressão devem ser definidos nas suas posições no modelo. Isto é possível no RFEM 6 ou diretamente no programa autónomo RWIND (como dados de verificação): see Artigo técnico 1870 .
A definição fornece ao programa uma informação discreta sobre as pressões. No entanto, os valores de pressão devem ser de alguma forma distribuídos nas superfícies da estrutura para permitir o cálculo da carga de vento e a análise estática. Isto é realizado pelo RWIND 2. O cálculo CFD é executado em segundo plano para criar uma malha apropriada e permitir a verificação dos dados experimentais (no entanto, quando apenas é realizada a análise estática proveniente dos dados medidos, os resultados do cálculo CFD não são importantes e não é necessária uma convergência).
Note que a interpolação não é baseada em fenómenos físicos reais e a sua veracidade depende muito do número (ou densidade) das amostras de pressão. No entanto, mesmo a partir de um número limitado de amostras de pressão, pode ser sugerida uma distribuição de pressão e a sua qualidade depende dos conhecimentos de engenharia do utilizador. Tenha em atenção que estes métodos de interpolação são apenas uma ferramenta para distribuir a pressão sobre a superfície, sem considerar os fenómenos físicos.
Fluxo de trabalho no RWIND 2
Primeiro, define as amostras de ponto no seu modelo. No RWIND 2, é possível definir vários pontos numa amostra de ponto. This is suitable when all points have the same properties (zone constraint, and so on). As amostras no modelo original são adequadas para os dados experimentais. Verifique a opção "Dados de verificação" e defina as pressões medidas na coluna "ver_p" (Figura 01).
Zone Constraint
A pressão induzida pelo vento depende significativamente da direção do vento. É óbvio que esta pressão difere bastante de acordo com a orientação da superfície para o vento. Portanto, é útil restringir a interpolação da pressão a uma superfície específica. No RWIND, cada amostra pode ser limitada a uma ou mais zonas específicas (Figura 02).
As zonas tem de ser definidas antes do cálculo. Several zones can be created on one surface, that is, in a way similar to the standard suggestions for simple structures (Image 03) or according to a preliminary CFD calculation.
Interpolation Methods
No RWIND, estão disponíveis dois métodos de interpolação: interpolação por difusão e interpolação gaussiana do núcleo. Apenas um método tem de estar selecionado para todas as amostras.
O "método de difusão" distribui os dados do ponto "origem" sobre a superfície. É adequado para uma malha densa de pontos de medição (Figura 04). No caso de estruturas abertas finas, este método interpola os valores apenas num lado da laje. O método depende da densidade da malha.
Por outro lado, a "interpolação gaussiana do núcleo" interpola os valores em torno da "origem" em 3D. Portanto, não é adequado para estruturas abertas finas porque influencia os dois lados da superfície. For closed structures (buildings, and so on), this method works well (Image 05).
Os parâmetros do método de Gauss controlam a distribuição resultante.
O "raio" define a influência da "origem" na área circundante. Se o raio for maior do que a zona de restrições, pode ser criada uma distribuição quase constante a partir de uma amostra (Figura 06). Por outro lado, quando o raio é maior do que a distância entre as amostras e é utilizado um fator de baixa precisão, o valor resultante na amostra relevante é influenciado pela amostra vizinha.
O "fator de precisão" controla quão suaves são as transições entre as amostras. Fatores mais altos criam bordas mais definidas (Figura 07).
Conclusão
A interpolação de dados experimentais permite a aplicação de pressão induzida pelo vento medida na análise estática. Os valores experimentais podem ser definidos no RFEM 6 ou diretamente no RWIND 2. Os métodos de interpolação não são baseados num princípio físico, enquanto que o CFD é. Estas são apenas ferramentas para interpolar os valores medidos. Quanto mais valores de medição definir, melhor será a sua concordância com a realidade.
