大跨屋盖结构因能提供大面积无柱空间,已广泛应用于体育场馆、机场航站楼、展览中心等建筑中。这些屋盖结构具有跨度大、质量轻、阻尼小及自振频率低等特点;同时位于近地高湍度区域,其气流绕流现象与空气动力影响相当复杂;因此风荷载已成为此类结构设计的主控荷载之一。大跨结构面积一般都很大,在进行刚性模型测压试验时,风压测点数往往不能满足实际工程有限元节点数,给精细化的大跨结构抗风设计带来诸多不便,因此有必要基于有限的风压数据对未知区域进行风压预测。本文基于POD方法,采用不同插值函数开展风压场预测,研究不同预测方法对大跨结构风压预测的适用性,提出了一种适用于大跨结构风荷载预测方法—POD-GRNN法。本文主要研究成果如下:本文针对一大跨双坡屋盖结构,开展不同风场下的刚性模型同步测压风洞试验,研究了屋面的风压分布特性。研究表明:不同湍流场、不同风向角下均为负的平均风压,屋面整体受到的是风吸力;受特征湍流的影响,均匀流作用下的平均风压系数大于A类与C类流场,受来流湍流影响,脉动风压系数呈相反规律变化。对脉动风压场进行本征正交分解(POD),分析不同分区的脉动风压场特性,并重构了各分区脉动风压场,分析了重构的模态数、测点位置及不同湍流场对重构结果的影响。利用不同的插值函数对平均风压系数及脉动风压系数进行插值,并结合POD方法对脉动风压时程进行预测,分析了预测的脉动风压时程的时域与频域特性,探讨了不同插值函数在预测大跨屋盖风压场中的适用性。运用广义回归神经网络(GRNN)和本征正交分解法(POD)分别预测了作用于大跨双坡屋盖的平均风压系数、脉动风压系数,及脉动风压时程,并提出了一种适用于大跨结构风压高精度预测法—POD-GRNN法。研究表明:与普通的插值函数相比,在风压系数的预测上,由GRNN方法预测在柱状涡作用范围内区域的结果更接近实验值;由POD-GRNN预测的风压场的时域与频域与实验值更吻合。提出的POD-GRNN法也应用于某方形大跨屋盖风荷载的预测中,也获得很好的预测精度,表明该方法的优越性。