The traditional way to obtain the wind velocity felt by the train is t的简体中文翻译

The traditional way to obtain the w

The traditional way to obtain the wind velocity felt by the train is to interpolate from the windspeed time histories simulated for the static points on the bridge. This method has explicitphysical significances, and the efficiency has been greatly improved in the past few yearswith the efforts of the researchers. However, Wu et al. (2015) indicated that the artificialsegmentation will lead to discontinuity problem of the wind histories for vehicles when thedistance is longer than 10 m between two adjacent simulation points. Consequently, numberof simulation points was raised up to narrow down the interval between two simulationpoints, which placed high emphasis on the computational efficiency of the multivariatestochastic process algorithm.
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获取火车感觉到的风速的传统方法是从<br>模拟桥上静态点的风速时间历史中进行插值。该方法具有明显的<br>物理意义,并且<br>在研究人员的努力下,近年来的效率得到了极大的提高。然而,吴等。(2015年)表明,<br>当<br>两个相邻的仿真点之间的距离大于10 m时,人工分割将导致车辆的风向不连续性问题。因此,<br>提高了仿真点的数量以缩小两个仿真<br>点之间的间隔,这着重强调了多元变量的计算效率<br>随机过程算法。
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获得火车感觉的风速的传统方法是从风中插话<br>模拟桥上静态点的速度时间记录。此方法具有显式<br>物理意义,效率在过去几年里有了很大的提高<br>在研究人员的努力下然而,吴等人(2015年)表示,人工<br>细分将导致车辆的风史不连续性问题时,<br>两个相邻的模拟点之间的距离超过 10 米。因此,数字<br>模拟点被提出来缩小两个模拟之间的间隔<br>点,这高度重视多变量的计算效率<br>随机过程算法。
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传统的获取列车风速的方法是从风中插值<br>桥上静态点的速度时程模拟。此方法具有显式<br>在过去的几年中,效率有了很大的提高<br>在研究人员的努力下。然而,Wu等人(2015)指出<br>当车辆的风场发生变化时,分段会导致车辆风场历史的不连续性问题<br>两个相邻模拟点之间的距离大于10m。因此,数字<br>增加了模拟点的数量,缩小了两次模拟的间隔<br>这就高度强调了多元函数的计算效率<br>随机过程算法。<br>
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