Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Investigation of Wind Induced Pressure on C-shaped Building Models. Mean Pressure Coefficient, C-shaped Building Models, Wind Tunnel Test, Computational Fluid Dynamics

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Monalisa Mallick,Soundar Rajan and Awadhesh Kumar
ISBN: 9786203307856
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 196
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 43528 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 713328
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Wind-tunnel testing of C-shaped building model has been carried out to assess the pressure coefficient under varying conditions. This will provide practical knowledge for the estimation of design loads at various points on the structural frames and thus overcoming the inherent limitations of code and analytical procedures. This study will enable the designers to ascertain the position of critical locations on the surfaces of the model having maximum positive and negative mean pressure coefficients. Numerical analysis has also been carried out using Computational fluid dynamics (CFD) ANSYS Fluent. The results obtained by CFD have been found to compare well with the corresponding experimental results. This suggests the applicability of proposed technique for predicting pressures on building efficiently and accurately. Different correlations have also been developed using group method of data handling neural network, gene-expression programming, and multivariate adaptive regression spline (MARS) for the prediction of surface mean pressure coefficient. Among these model equations, MARS model equation has been proposed to predict the surface mean pressure coefficient more accurately.
Ключевые слова: C-shaped building, computational fluid dynamics, Flow and geometric conditions, Machine learning approaches, Mean pressure coefficient, Surface mean pressure coefficient, Wind tunnel test