随着计算机计算能力、云计算及并行计算技术的发展,使得基于蒙特卡洛模拟技术在解决随机过程问题是越来越方便。自然界中大多数的随机现象具有非平稳、非高斯特性,系统受到的外激励也具有该特性,而且其特性也非常复杂。将风荷载假定为平稳高斯随机过程作用在结构上进行分析、计算会得到错误的结果,因此有必要对此进行修正。既然现代系统的分析、设计及优化基本上依赖于计算机的模拟,因此,对具有非平稳非高斯特性的随机过程进行数值模拟显得十分必要。本文的主要研究内容如下:第一、为了能够有效模拟基于TAR模型的非平稳非高斯风荷载,根据进化谱理论,要实现非平稳随机过程的数值模拟,需要建立一个有效的非均匀调制函数对平稳随机过程的功率谱进行调制获得进化谱。首先,本文根据已有非均匀调制函数的建立方法得到三种非均匀调制函数,为有效地实现非平稳脉动风速的模拟提供了首要条件;随后,通过对线性滤波法中的AR模型进一步考虑时变特征,建立了适用于非平稳随机过程模拟的TAR时变模型;然后,建立基于TAR模型的非平稳高斯随机过程与基于TAR模型的非平稳非高斯随机过程相互转换的非线性平移关系,以及非线性平移前后高斯与非高斯随机过程的功率谱或相关函数的转换关系。从而可以将非平稳非高斯风荷载的数值模拟转化成对非平稳高斯随机过程的数值模拟。最后,本文将具有目标非平稳、非高斯特征的脉动风速模拟作为数值算例,验证了基于TAR模型的非平稳非高斯风荷载数值模拟方法的有效性。第二、为了有效地模拟基于谱表示法的非平稳非高斯风荷载,本文提出了基于目标时变功率谱和目标非高斯概率密度函数,通过建立非高斯与高斯随机过程之间相互转换的非线性平移关系,以及非线性平移前后高斯与非高斯随机过程的功率谱或相关函数的转换关系,将非平稳非高斯随机过程转化为非平稳高斯随机过程的模拟。而非平稳高斯随机过程可通过谱表示进行有效的模拟。为了验证该方法的有效性,文中进行了具有目标非平稳非高斯特征的脉动风速模拟。模拟结果表明模拟的随机样本不仅具有目标时变功率的非平稳特征而且还具有目标概率密度函数的非高斯特征,说明了该非平稳非高斯风荷载模拟方法的有效性。