隨著現今人口密度提高造成建築物高度逐漸上升，對於高樓建築物之安全性以及舒適性的要求提升，結構物抗風之設計成為相當重要的一環。然而世界各地對於風載重之設計皆有一定程度之發展，有著相當多成熟之理論以及規範，不過皆是基於較穩定之風場狀況來進行探討，忽略許多實際存在於大自然中急劇變化的天氣現象，使得在設計上趨於保守，因此颱風、雷雨等急劇變化的天氣特性對於建築物之影響，將會是未來著重探討的項目之一。
本研究使用淡江大學複數風扇風洞實驗室，探討當氣流在急加速的變化下對於二維方柱之氣動力現象。實驗部分可分為兩階段，分別為流場模擬以及氣動力實驗。在流場實驗中，定常性流場設定13種不同的均勻風速剖面；非定常性流場透過調整初始風速、結束風速及加速時間，來定義四種不同的變換方式；氣動力實驗則採用深寬比1之二維方柱模型，依照上述之流場設定進行表面風壓之量測。數據分析上，透過比對算術平均（Arithmetic average）以及集合平均（Ensemble average）之概念，說明數據在定常性及非定常性下之一致性以及正確性。針對渦散特性之探討則使用短時傅立葉轉換（STFT）以及連續小波轉換（CWT）來進行比對，進而找出在時頻分析上的最佳方法。最後透過Yang and Mason（2019）中所提及的無因次化加速度（ap），針對各項氣動力參數進行數據上之計算與探討。
結果顯示，無因次化加速度（ap）之最大值可以用來表示流場開始進行加速的時間點，在初始風速小的Case中ap數值會越大，其所對應之平均及擾動風壓係數數值下降幅度也越大。當ap所表現出之斜率越大，則係數變化之幅度隨之提升，而帶寬越小其回復至定常狀態所需之時間會越快。在加速時間延長的Case中，由於變化之幅度偏低，在各項參數幾乎沒有變化。在渦散特性的比對中，可以看出使用STFT之方式可以有效地進行各時間段的頻率切分，觀察到史特赫數隨著急加速而產生出不穩定之變化的現象，最後以量化的方式呈現出非定常性與定常性結果差異之倍數。

Nowadays with the density of population, the building's height is gradually increasing. The requirements for the safety and comfort of high-rise buildings are improved, so the wind-resistant design of structures has become a very important part. However, the development of the wind load design in various countries is quite mature. It is based on relatively stable wind conditions, ignoring many other dramatic changes phenomenon that exists in nature, lead the building’s design to tend to be conservative. Therefore, the impact of typhoons, thunderstorms, and other rapidly changing weather characteristics on buildings, will be an important project that should be discussed in the future.
This study uses the multiple fan wind tunnel laboratory of Tamkang University to investigate the aerodynamic phenomenon of the two-dimensional square cylinder under the accelerative flow. The experiment can be divided into two stages, flow simulation, and aerodynamic experiment. In the stage of flow simulation, first, set up 13 different uniform wind speed profiles under the stationary flow; then, the four different transformation methods by adjusting the initial wind speed, ending wind speed, and acceleration time be defined In the non-stationary flow The aerodynamic experiment uses the two-dimensional square cylinder model and measures the surface pressure of each flow profile case. In data analysis, compare the concepts of arithmetic average and ensemble average to illustrate the accuracy and correctness of data under stationary and non-stationary. For the discussion of the vortex shedding characteristics, short-time Fourier transform (STFT) and continuous wavelet transform (CWT) is used for comparison, and then found the best method in time-frequency analysis. Finally, through the dimensionless acceleration (ap) mentioned in Yang and Mason (2019), discuss the aerodynamic coefficient.
The results show that the maximum value of the dimensionless acceleration (ap) can be used to indicate the point in time that the flow starts to accelerate. In the case of the lower initial velocity, the value of ap will be larger, also the magnitude of the average and the R.M.S. of pressure coefficients decrease is greater. The greater slope ap, the magnitude of the coefficient change will be larger. The shorter of bandwidth will be the return faster to a steady-state. In the case of lengthening acceleration time, cause the low amplitude of the change, there is almost no change in each coefficient. In the vortex shedding characteristics, it can be seen that the use of STFT can effectively divide the frequency of each time, and it has been observed that the Strouhal number changes instability during the velocity ramp-up process. Finally, using the method of quantification presents the difference between non-stationary and stationary results.

目錄
目錄 I
表目錄 III
圖目錄 V
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究方法與內容 2
1.3 文章架構 3
第二章 文獻回顧 5
2.1 非定常性氣流相關研究 5
2.2 複數風扇風洞相關研究 7
第三章 理論背景 11
3.1 風洞流場特性 11
3.2 基礎鈍體空氣動力學 13
3.3 相似性原則 16
3.4 基礎隨機振動學 19
第四章 風洞實驗 25
4.1 複數風扇風洞本體 25
4.2 儀器設備 34
4.3 二維方柱模型 38
4.4 實驗流程 39
4.5 風洞實驗注意事項 42
第五章 數據分析方法 45
5.1 非定常氣動力參數定義方式 45
5.2 非定常性數據之處理及範例 50
第六章 實驗結果與討論 57
6.1 流場模擬結果 57
6.2 定常性流場下的氣動力參數探討 60
6.3 非定常性流場下的氣動力參數探討 64
第七章 結論與未來展望 73
7.1 結論 73
7.2 未來建議 77
參考文獻 79
附錄A（流場結果） 83
附錄B（定常性氣動力結果） 109
附錄C（非定常性氣動力結果） 115

表目錄
表4-1風速對應轉速表 27
表4-2傳統式風洞與複數風洞之差異 33
表4-3各非定常性流況設定參數 40
表6-1各項氣動力參數與各文獻之同整表 63
表6-2各Case風壓係數化最大值之非定常與定常比值 67
表6-3各Case風力係數變化最大值之非定常與定常比值 68

圖目錄
圖2-1剖面變化（左）、觀測點示意圖（右）（擷取自李昜（2020）【24】） 8
圖2-2各觀測點之風壓係數歷時在兩種定義下（擷取自李昜（2020）【24】） 9
圖3-1離散小波轉換示意圖 24
圖4-1複數風扇風洞配置圖 26
圖4-2複數風扇風洞控制方式 26
圖4-3被動控制操作界面 27
圖4-4伺服馬達之雲端伺服系統 28
圖4-5主動控制操作界面 28
圖4-6 轉速表csv檔示意圖 28
圖4-7新式六葉片風扇（左）、舊式五葉片風扇（右） 29
圖4-8風扇校正流程圖 30
圖4-9各風扇風速與轉速關係圖 31
圖4-10 不同風速下之靜壓分布圖 31
圖4-11大氣邊界層風洞(左)、均勻紊流風洞(右) 33
圖4-12 Cobra Probe示意圖(擷取自Series 100 Cobra Probe（2017）【19】) 34
圖4-13 Scanivalve儀器連接流程圖 35
圖4-14 壓力訊號處理系統(左)及壓力感應器模組(右)示意圖 36
圖4-15同步量測示意圖 37
圖4-16同步量測示意圖 37
圖4-17二維方柱模型設計圖 38
圖4-18模型中心風壓孔編號 38
圖4-19剖面量測示意圖 39
圖4-20各定常性流場剖面示意圖 40
圖4-21各非定常性流場風速歷時（左）、加速度歷時（右） 41
圖4-22模型架設示意圖 41
圖4-23管線校正前（左）、後（右）趨勢圖 43
圖5-1流場變換示意圖 46
圖5-2在各平滑化方式下之非定常性靜壓歷時 46
圖5-3短時傅立葉轉換示意圖 49
圖5-4 Case 2流場設定流程圖 50
圖5-5非定常性數據切斷流程圖 51
圖5-6非定常性數據切斷前（左）、切斷後（右）示意圖 51
圖5-7Case 1風速歷時及史特赫數在STFT及CWT之比較圖 53
圖5-8 Case 2風速歷時及史特赫數在STFT及CWT之比較圖 53
圖5-9 Case 3風速歷時及史特赫數在STFT及CWT之比較圖 54
圖5-10 Case 4風速歷時及史特赫數在STFT及CWT之比較圖 54
圖5-11各Case下CWT之Color map 55
圖6-1各風扇編號（左）、風扇風速（右）示意圖 58
圖6-2風壓係數呈現示意圖 60
圖6-3定常性集合平均、擾動風壓係數與各文獻比對圖 61
圖6-4各項風力係數與Yang and Mason（2019）【21】比對圖 62
圖6-5各風速之風力係數頻譜 63
圖6-6不同Case下（ap）與Yang and Mason（2019）【21】之比對 64
圖6-7各Case風壓孔C06、C12、C29 <Cp(t)> 與定常比較圖 66
圖6-8各Case風壓孔C06、C12、C29 <Cp'(t)> 與定常比較圖 67
圖6-9各Case下 <CD(t)>、<CL'(t)> 與定常比較圖 69
圖6-10各Case FFT與STFT之比對圖 71
圖6-11 各Case下頻率歷時及發散之頻率歷時圖 71
圖A-1 3 m/s～5 m/s U(z)、TIu(z)、Lu(z)剖面圖 83
圖A-2 6 m/s～8m/s U(z)、TIu(z)、Lu(z)剖面圖 84
圖A-3 9 m/s～11 m/s U(z)、TIu(z)、Lu(z)剖面圖 85
圖A-4 12 m/s～14 m/s U(z)、TIu(z)、Lu(z)剖面圖 86
圖A-5 15 m/s U(z)、TIu(z)、Lu(z)剖面圖 87
圖A-6 3 m/s～5 m/s V(z)、TIv(z)、Lv(z)剖面圖 88
圖A-7 6 m/s～8 m/s V(z)、TIv(z)、Lv(z)剖面圖 89
圖A-8 9 m/s～11 m/s V(z)、TIv(z)、Lv(z)剖面圖 90
圖A-9 12 m/s～14 m/s V(z)、TIv(z)、Lv(z)剖面圖 91
圖A-10 15 m/s V(z)、TIv(z)、Lv(z)剖面圖 92
圖A-11 3 m/s～5 m/s W(z)、TIw(z)、Lw(z)剖面圖 93
圖A12 6 m/s～8 m/s W(z)、TIw(z)、Lw(z)剖面圖 94
圖A-13 9 m/s～11 m/s W(z)、TIw(z)、Lw(z)剖面圖 95
圖A-14 12 m/s～14 m/s W(z)、TIw(z)、Lw(z)剖面圖 96
圖A-15 15 m/s W(z)、TIw(z)、Lw(z)剖面圖 97
圖A-16 Case 2  Y=51 cm、81 cm、Z=22 cm ~50 cm U(t)、Accu(t) 98
圖A-17 Case 2  Y=51 cm、81 cm、Z=51 cm ~53 cm U(t)、Accu(t) 99
圖A-18 Case 2  Y=51 cm、81 cm、Z=54 cm ~56 cm U(t)、Accu(t) 100
圖A-19 Case 2 Y=51 cm、81 cm、Z=57 cm ~59 cm U(t)、Accu(t) 101
圖A-20 Case 2  Y=51 cm、81 cm、Z=60 cm ~88 cm U(t)、Accu(t) 102
圖A-21 Case 2 Y=51 cm、81 cm、Z=22 cm ~50 cm V(t)、W(t) 103
圖A-22 Case 2 Y=51 cm、81 cm、Z=51 cm ~53 cm V(t)、W(t) 104
圖A-23 Case 2 Y=51 cm、81 cm、Z=54 cm ~56 cm V(t)、W(t) 105
圖A-24 Case 2 Y=51 cm、81 cm、Z=57 cm ~59 cm V(t)、W(t) 106
圖A-25 Case 2 Y=51 cm、81 cm、Z=60 cm ~88 cm V(t)、W(t) 107
圖B-1 3 m/s～5 m/s 平均、擾動風壓係數分布圖 109
圖B-2 6 m/s～8 m/s 平均、擾動風壓係數分布圖 110
圖B-3 9 m/s～11 m/s 平均、擾動風壓係數分布圖 111
圖B-4 12 m/s～14 m/s 平均、擾動風壓係數分布圖 112
圖B-5 15 m/s 平均、擾動風壓係數分布圖 113
圖C-1 Case 1、2 U(t)、Accu(t)、ap(t) 115
圖C-2 Case 3、4 U(t)、Accu(t)、ap(t) 116
圖C-3各Case 風壓孔C1～C4 <Cp(t)> 與定常比較圖 117
圖C-4各Case 風壓孔C5～C8 <Cp(t)> 與定常比較圖 118
圖C-5各Case 風壓孔C9～C12 <Cp(t)> 與定常比較圖 119
圖C-6各Case 風壓孔C13～C16 <Cp(t)> 與定常比較圖 120
圖C-7各Case 風壓孔C17～C20 <Cp(t)> 與定常比較圖 121
圖C-8各Case 風壓孔C21～C24 <Cp(t)> 與定常比較圖 122
圖C-9各Case 風壓孔C25～C28 <Cp(t)> 與定常比較圖 123
圖C-10各Case 風壓孔C29～C32 <Cp(t)> 與定常比較圖 124
圖C-11各Case 風壓孔C33～C36 <Cp(t)> 與定常比較圖 125
圖C-12各Case 風壓孔C37～C40 <Cp(t)> 與定常比較圖 126
圖C-13各Case 風壓孔C41～C44 <Cp(t)> 與定常比較圖 127
圖C-14各Case 風壓孔C45～C46 <Cp(t)> 與定常比較圖 128
圖C-15各Case 風壓孔C1～C4 <Cp'(t)> 與定常比較圖 129
圖C-16各Case 風壓孔C5～C8 <Cp'(t)> 與定常比較圖 130
圖C-17各Case 風壓孔C9～C12 <Cp'(t)> 與定常比較圖 131
圖C-18各Case 風壓孔C13～C16 <Cp'(t)> 與定常比較圖 132
圖C-19各Case 風壓孔C17～C20 <Cp'(t)> 與定常比較圖 133
圖C-20各Case 風壓孔C21～C24 <Cp'(t)> 與定常比較圖 134
圖C-21各Case 風壓孔C25～C28 <Cp'(t)> 與定常比較圖 135
圖C-22各Case 風壓孔C29～C32 <Cp'(t)> 與定常比較圖 136
圖C-23各Case 風壓孔C33～C36 <Cp'(t)> 與定常比較圖 137
圖C-24各Case 風壓孔C37～C40 <Cp'(t)> 與定常比較圖 138
圖C-25各Case 風壓孔C41～C44 <Cp'(t)> 與定常比較圖 139
圖C-26各Case 風壓孔C45～C46 <Cp'(t)> 與定常比較圖 140

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【21】Ting Yang, Matthew S. Mason, “Aerodynamic characteristics of rectan-gular cylinders in steady and accelerating wind flow”, Journal of Fluids and Structures, Vol. 90, pp. 246~262, 2019.
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