Study on Wind Load Zoning of Large⁃span Roofs Based on Improved K⁃means Algorithm

LI Yuxue; YANG Junbao; CHEN Tie; TIAN Yuji

doi:10.13409/j.cnki.jdpme.20230422002

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Study on Wind Load Zoning of Large⁃span Roofs Based on Improved K⁃means Algorithm

更新时间：2024-11-04

- Study on Wind Load Zoning of Large⁃span Roofs Based on Improved K⁃means Algorithm
- Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering Vol. 44, Issue 5, Pages: 1106-1114(2024)
- 作者机构：
  
  1.石家庄铁道大学土木工程学院,石家庄 050043
  2.河北省建筑材料工业设计研究院有限公司,石家庄 050050
  3.石家庄铁道大学道路与铁道工程安全保障教育部重点实验室,石家庄 050043
  4.北京交通大学结构风工程与城市风环境北京市重点实验室,北京 100044
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13409/j.cnki.jdpme.20230422002
  CLC： TU393.3;TU312.1
- Received：22 April 2023，
  
  Revised：2023-10-19，
  
  Published：15 October 2024
- 稿件说明：
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李玉学,杨君保,陈铁等.基于改进K⁃means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区研究[J].防灾减灾工程学报,2024,44(05):1106-1114.

LI Yuxue,YANG Junbao,CHEN Tie,et al.Study on Wind Load Zoning of Large⁃span Roofs Based on Improved K⁃means Algorithm[J].Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering,2024,44(05):1106-1114.
李玉学,杨君保,陈铁等.基于改进K⁃means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区研究[J].防灾减灾工程学报,2024,44(05):1106-1114. DOI： 10.13409/j.cnki.jdpme.20230422002.

LI Yuxue,YANG Junbao,CHEN Tie,et al.Study on Wind Load Zoning of Large⁃span Roofs Based on Improved K⁃means Algorithm[J].Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering,2024,44(05):1106-1114. DOI： 10.13409/j.cnki.jdpme.20230422002.

摘要

针对K⁃means算法进行大跨屋盖结构表面风荷载分区中存在的分类数

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值需凭经验事先给定以及所有初始聚类中心均需随机选取带来的分类情况数过多、从中寻找最优分类结果工作量大且效率低的问题，提出基于改进K⁃means算法的大跨屋盖结构表面风荷载分区方法。首先，建立分类数

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与其相应测点风荷载的误差平方和（Sum of the Squared Errors：

SSE

）关系曲线，引入手肘法基本思想，实现最优分类数

值的精准识别；其次，在首个初始聚类中心随机选取基础上，引入轮盘法基本思想，完成对剩余初始聚类中心的高效选取；然后，根据类内紧凑、类间分散的原则，通过类内紧凑性判定指标

（

）和类间分散性判定指标

（

），构造并借助

（

）值有效性检验，得到最优的风荷载分区结果；最后，以北京奥林匹克网球中心大跨悬挑屋盖结构为例，针对风洞试验所得风荷载测试结果，采用所提方法对其表面最不利风压系数进行分区计算，并与传统K⁃means算法进行对比，结果表明，所提方法能够高效实现大跨屋盖结构表面风压分区计算，具有较好的工程应用价值。

Abstract

In the application of the K-means algorithm for the wind load zoning on the surface of large-span roof structures

the classification number k values are given in advance by experience

and all initial clustering centers are randomly selected. This often results in an excessive number of classification

leading to increased workload and low efficiency in identifying the optimal classification results. To address these issues

this study proposed a wind load zoning method for large-span roof structures based on improved K-means algorithm. First

a relationship curve between the classification number k and the sum of the squared errors (SSE) of wind loads at the corresponding pressure taps was established

incorporating the Elbow Method to accurately determine the optimal classification number kst values. Next

after randomly selecting the first initial clustering center

the Roulette Wheel method was introduced to efficiently select the remaining initial cluster centers. Following this

based on the principles of intra-cluster compactness and inter-cluster dispersion

compactness criterion S(k) and dispersion criterion D(k) were employed to construct and validate the zoning effectiveness using the SD(k) value

which resulted in the optimal wind load zoning scheme. Finally

taking the large-span cantilevered roof structure of Beijing Olympic Tennis Center as an example

wind tunnel test results were employed to calculate the most unfavorable wind pressure coefficients on the surface of the structure. A comparison with the traditional K-means algorithm demonstrated that the proposed method efficiently achieved wind pressure zoning for large-span roof structures and holds significant engineering application value.

关键词

Keywords

references

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