随着我国经济的快速增长,以超高层建筑、特高压输电线路为代表的大型工程结构纷纷建成。这些工程大多属于对风荷载敏感的结构,在复杂的自然环境下容易遭受恶劣气象条件影响,严重危及结构的安全。因此,为了保障重大工程在运营期间的安全运行,进行结构动力特性的实时评估,并在灾害来临前做到及时预警与防治,具有重大的现实意义和经济价值。为此,本文以现场实测技术为基础,结合数值模拟、理论分析等多种技术手段,在高层建筑和特高压输电线路的风场特性、动力参数识别、可靠度评估预警等方面开展了以下工作:1.实测强风风场湍流特性分析:针对我国东南沿海丘陵地带开展了输电塔线风场实测,利用实测风速记录分析了台风场和非台风场的平稳性和高斯性。结合平稳性检验法提出了自适应的非平稳风速处理模型,将S变换应用于非平稳风速的演化谱估计,采用非高斯峰值因子理论提供了考虑风速非高斯特性的阵风因子计算方法。基于以上方法,研究对比了实测强风风场的湍流特性,演化谱特性和阵风因子等风场特性。2.基于WRF的混合神经网络台风过程短期风速预测:在数值天气预报模式WRF的基础上,结合数据分解技术及神经网络模型,拓展得到了基于WRF的数据分解型混合神经网络预测方法。以实测台风风速为目标,从小波分解、集合经验模态分解等两类分解方法和BP、Elman、GRNN、ANFIS等4种神经网络模型中进行评估比选,优选出最佳的混合神经网络短期预测模型。在此基础上,利用优选的最佳短期预测方案,进一步实现了台风过程极值风速的预测。3.结构模态参数识别方法及其改进:针对快速贝叶斯FFT方法,随机减量法,随机子空间法等几类常规结构模态参数识别方法进行改进。假定风荷载谱在一定频率带内近似满足指数形式,提出一种适用于风荷载激励的改进快速贝叶斯FFT识别方法。引入Gabor变换,得到两类能够针对时变系统的贝叶斯模态识别方法,快速贝叶斯Gabor变换法和贝叶斯演化谱密度法。利用多元经验模态分解方法(MEMD),提出基于MEMD的多维信号模态参数识别方法。通过不同数值算例,验证了改进方法能够在各自适用范围内提高原识别方法的稳定性与精度。4.实测高层建筑及输电塔线结构模态参数识别:利用现场实测系统获得了香港K11大楼,广州塔,舟山某输电塔线等三类结构在不同荷载激励下的动力响应。基于现场实测响应,识别了三种结构在风荷载、地震荷载和环境噪声等不同激励下的模态参数及动力特性变化。随后根据环境激励和风荷载作用下的模态参数识别结果,进一步研究了广州塔和输电线路的气动阻尼特性。5.考虑不确定性的高层建筑风振可靠度分析:以现场实测数据为基础,开展了台风作用下三维风场模拟和风振反演分析,验证风振分析流程的可靠性。在结构可靠度计算中考虑结构参数与风荷载的不确定性,通过Monte Carlo模拟的方法,抽样得到年最大风速与结构参数的样本,并开展风振时程分析,评估高层建筑实际运行阶段结构的风振可靠度。考虑不同人群对振动的敏感性差异,引入模糊理论来表征舒适度限值的不确定性,建立能够同时考虑结构响应与舒适度限值不确定性的结构舒适度综合评价体系。6.基于贝叶斯定理的输电线路风灾易损性更新:利用输电线路实测风场和风致响应数据,结合贝叶斯有限元模型修正、模态参数识别、风场多尺度模拟等技术提出一套输电线路风灾易损性更新框架。以实测舟山输电线路为例,开展了两次台风下的风振易损性更新分析,得到了实测线路在两次超强台风后的易损性曲线,并分析了实际运行阶段与设计阶段输电线路的风致动力性能差异。基于该风偏易损性分析框架,研究了脉动风速谱和温度对输电线路风偏易损性的影响。