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以修正Karman风速谱为目标谱, 基于最小信息准则确定线性滤波法自回归模型的阶数, 采用线性滤波法和谐波叠加法模拟了高速列车随车移动点的脉动风速时间历程, 并验证了模拟结果的可靠性, 对比了2种方法模拟脉动风速均值、方差、幅频、相频等特征变量以及风速分布规律的差异, 并分析了2种方法的计算效率。分析结果表明: 采用2种方法得到的脉动风速功率谱密度均围绕目标谱波动; 脉动风速均值约为0, 由于随机数的使用, 使得脉动风速峰值在个别时间点存在差异, 且在低频区域得到的仿真谱差异可能超过50%;不同风向角下计算所得脉动风速均值的差异小于2%, 且脉动风速的分布规律几乎一致; 当列车运行速度为80m·s-1, 且距地面高度10m处平均风速为25m·s-1时, 2种方法得到的脉动风速峰值均值间的差异小于1%, 表明2种方法均适用于模拟高速列车随车移动点的脉动风速; 2种方法所得脉动风速幅值均随脉动风速频率的增大而减小, 相位在-π~π内波动, 脉动风速分布在-3~3m·s-1内的差异仅为0.48%;采用2种方法所得脉动风速点数满足高斯分布, 且高斯分布拟合系数最大差异为3.15%;采用线性滤波法模拟所得脉动风速波动比谐波叠加法大7.89%, 其稳定性劣于谐波叠加法; 采用线性滤波法的计算时间约为谐波叠加法的1/9, 其计算效率远高于谐波叠加法。   相似文献   
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