由於台灣位於熱帶與亞熱帶地區，每年夏秋兩季都會有許多颱風侵襲，其所帶來的強風與大雨經常造成重大經濟損失與人員傷亡，因此建築物之設計風載重一直是我國非常重要的一項問題。在近幾年來隨著建築物空間需求的增加、工程施工技術的進步以及梁柱樓板等材料強度提高，使得建築物主要的跨徑、高度逐漸增加、結構體也變得更比以往結構物複雜、建築物表面的披覆物也更加輕薄細長，因此更加提高了結構物受到風載重影響的敏感性。在颱風、暴風雨發生的期間，其剖面變化即非常見的冪次法則所描述之剖面分布形狀，而是具備了隨著時間變化且甚至在接近地表面處出現了類似噴射流的風速特性，在風速變化上以及在風向的變化上十分劇烈。然而目前的設計風載重理論則是以冪次法則做為最根本的假設。冪次法則假設必須同時遵守在風速與風向的定常性下，才能夠進行頻譜分析。也正是因為如此，全世界的實驗室多半發展成模擬定常性大氣紊流邊界層的風洞機具。理論的發展自然也走向定常性的假設。然而，基於真實的大自然現象所發展出的風載重設計理論不應該只有定常性現象的設計，應當是以最為經濟合理且最能保證結構安全性的設計方法，因此需要考慮風力的非定常性現象。
    由本研究的實驗分析結果得知，在模擬流場的部分，可使用位於淡江大學風工程研究中心的主動控制型、開放式複數風扇風洞機來模擬不同氣流剖面。此風洞機具由72顆主動控制型伺服馬達排成12 × 6矩陣式風道，可藉由控制每層高度的風扇轉速來調整氣流剖面的形狀，既可模擬出與傳統風洞機具相同的大氣紊流邊界層流場，亦可模擬颱風、暴風雨等鼻型剖面之特殊形狀流場。此外，尚且能夠模擬出流場在極短時間內變化的風速剖面。本研究模擬四種不同垂直分布形狀且低擾動的平均風速剖面氣流，探討此四種不同垂直分布的平均風力下高層建築物風力分布的特性。在定常性風壓試驗中，可以看出高層建築模型受風剖面影響造成的壓力變化，會隨著不同風速剖面其風速最大之位置所產生較大的壓力現象，有便於找出局部構材在非定常性流場所需要加強考慮之位置。而探討風力的部分，可看出不同垂直分布平均風速剖面的風力是不同的，所以首先在風力係數的定義上，應要與傳統上以建築物高度處的平均風速做為參考風速壓位置的作法不同。接著比較不同剖面所造成的基底剪力、彎矩，探討出大氣邊界層類似的剖面並非最為嚴重的風力分布型態。接著利用風洞機具可於短時間內轉換剖面的特性，探討由大氣紊流邊界層垂直剖面於兩秒內變化至暴風雨之鼻型剖面期間，瞬間風力變化所造成的非定常性效應與一般定常性氣流的差異。

Taiwan is located in a tropical and subtropical region. There are many typhoons in the summer and autumn periods. The strong winds and heavy rains brought by typhoons have caused severe economic loss and sometimes casualties. The issues related to design wind loads for buildings have been increasingly important due to rapid climate changes. During the occurrence of typhoons and thunderstorms, the mean wind profile is rapidly changed and not necessarily consistent with the shape described by the power law. In a real scenario, the mean wind profile changes with time in different periods when a storm passes by. At specific moments, a sudden acceleration in wind flow at lower altitudes near the ground could occur to form a jet-like flow, which may reach an extremely high wind speed. So is the situation of rapid wind direction changes. Such rapid changes in wind speed or wind direction are frequently observed in nature and often called non-stationary winds in wind engineering society. This research tends to examine the non-stationary effect caused by mean wind profile changes via the multi-fan wind tunnel facility. The multi-fan wind tunnel facility is used as the primary tool for this research. This wind tunnel is consisting of 72 actively-controllable servo motors, arranged in a 12 × 6 matrix format. The shape of the inlet flow profile can be adjusted by changing the fan rotation at each height. The 1.3 × 1.3 m cross-section allows possibilities of simulating typhoons, storms, and any other special-shaped flow profiles. Besides, the servo motors are meant to vary the wind speed in a very short time. This particular function allows for generating accelerating and decelerating flow at different heights. 
This study simulates four different vertical shapes of mean wind speed profiles for exploring the characteristics of wind distribution of a high-rise building under these four different vertical wind load distributions. From the results based on stationary tests, different mean wind profiles generate different characteristics of wind load distributions. As the wind incidental angle changes, the local differences can be easily indicated to show how the design wind load differs from case to case. By changing any two of the profiles to each other within a specific short time, a non-stationary flow is simulated. In this study, the low-turbulent atmospherical boundary layer flow is transmitted to the low-turbulent thunderstorm flow within two seconds. The comparison results show how the non-stationary effect significantly alters the wind loading in the along-wind and across-wind directions. It is clearly indicated that in the future, the consideration of the non-stationary effects may make a significant contribution to reshape the estimation of design wind loads.

目錄
第1章	緒論	1
1-1	研究動機	1
1-2	研究方法	2
1-3	研究內容	3
1-4	論文架構	4
第2章	文獻回顧與理論背景	5
2-1	外國相關研究	5
2-2	複數風扇風洞之建置目的及其設定性能	8
2-3	現有複數風洞介紹	10
2-4	風場特性	12
2-4-1 大氣邊界層形成原因	12
2-4-2 中央電台風速剖面	16
2-5	基礎鈍體空氣動力學	18
2-5-1 流體於鈍體周圍之現象	18
2-5-2 風壓係數與風力係數	19
2-5-3 相似性原則	21
2-6	頻譜分析	23
2-7	極值分析理論	24
2-7-1 甘保分布(Gumbel distribution)	24
2-7-2 極值風壓係數定義	25
第3章	風洞實驗與數據分析方法	26
3-1	複數風扇風洞本體	26
3-1-1 風洞外型各部位介紹	26
3-1-2 主動控制簡介	27
3-1-3 與傳統風洞之比較	29
3-2	風速及風壓量測儀器	30
3-2-1 風速量測	30
3-2-2 風壓量測	31
3-2-3 同步量測	32
3-3	高層建築模型	33
3-4	風洞試驗注意事項	34
3-4-1 阻塞比效應與管線校正	34
3-4-2 縮尺原則	35
3-5	本文風場模擬結果	36
3-5-1 低紊流大氣邊界層(ABL)	37
3-5-2 均勻低度紊流(UN)	39
3-5-3 暴風雨低度紊流Type Ⅰ(TS1)	41
3-5-4 暴風雨低度紊流Type Ⅱ(TS2)	43
3-5-5 四種剖面風速頻譜	45
3-6	風壓係數	51
3-6-1 定常性風壓係數、風力係數、基底剪力與彎矩係數	51
3-6-2 非定常性風壓係數	53
3-7	非定常性數據之處理及範例	55
3-8	極值統計分析與說明	58
第4章	實驗結果與討論	61
4-1	定常性風場下的風壓、風力係數探討	61
4-1-1 平均風壓係數	61
4-1-2 平均風力係數	64
4-1-3 平均基底剪力係數、彎矩係數	67
4-1-4 擾動風壓係數	70
4-1-5 擾動風力係數	73
4-1-6 擾動基底剪力係數、彎矩係數	75
4-2	非定常性風場(ABL至TS1)之參數設定	78
4-3	非定常性風場下的風壓係數、風力係數探討	79
4-3-1 平均與擾動風壓係數	79
4-3-2 平均與擾動風力係數	82
4-3-3 平均與擾動基底剪力、彎矩係數	84
4-4	極值統計結果與討論	85
第5章	結論與建議	88
5-1	結論	88
5-1-1 定常性流場	88
5-1-2 非定常性流場	88
5-2	未來建議	88
參考文獻	89
附錄	91
 
圖目錄
圖 2 1五漁村實場監測規劃及實場監測資料(G. Solari, “ERC Project 2020”)	5
圖 2 2 昆士蘭實驗室進行二維圓柱體風壓試驗	6
圖 2 3 四種風速剖面(左) 文獻回顧中兩種剖面(右)	6
圖 2 4 俯視觀察壓力位置	6
圖 2 5宮崎大學複數風洞(左a)、風壓實驗模型(左b)、風速剖面(右a)、紊流強度剖面(右b)	7
圖 2 6 試驗段沿軸向不同中心位置的平均風速與紊流強度(馬2018)	8
圖 2 7 複數風洞座標示意圖	9
圖 2 8試驗段沿軸向不同斷面位置的風速與紊流強度等高分布圖(馬2018)	9
圖 2 9 宮崎大學複數風洞剖面圖	10
圖 2 10 日本宮崎大學複數風洞	10
圖 2 11 上海同濟大學複數風洞	11
圖 2 12 紊流長度尺度示意圖(風工程理論與應用 2016)	14
圖2 13 係數C、m、z0(單位為公尺)之函數關係(Counihan 1975)	15
圖 2 14 淡水中央廣播電台高塔及超音波風速計	16
圖 2 15 海棠颱風路徑圖及登陸期間(7/18, 2005)	16
圖 2 16 每小時風速垂直變化	17
圖 2 17 流線體與鈍體位於自由流場中的示意圖	18
圖 2 18 風向軸與結構軸座標系統	20
圖 3 1 複數風洞示意圖	26
圖 3 2 自動控制操作界面	27
圖 3 3 撰寫的風速與轉速參數	28
圖 3 4 伺服馬達雲端之示意圖	28
圖 3 5 非定常流場單次循環示意圖	28
圖 3 6 大氣邊界層風洞(左)、均勻紊流風洞(右)	29
圖 3 7 複數風洞風扇與內部	29
圖 3 8 Cobra Probe 示意圖	30
圖 3 9 Cobra Probe 量測風向分量與角度是意圖	30
圖 3 10 風壓量測之流程圖	31
圖 3 11 壓力感應器(左)、壓力訊號處理系統(右)	31
圖 3 12 同步測量示意圖	32
圖 3 13 模型個表面風壓孔示意圖	33
圖 3 14 實際模型與實驗風攻角是意圖	33
圖 3 15 管線校正示意圖	34
圖 3 16 量測剖面位置示意圖	36
圖 3 17 大氣邊界層(ABL)u、v、w三方向之平均風速剖面	37
圖 3 18 大氣邊界層(ABL)u、v、w三方向之紊流強度剖面	37
圖 3 19 大氣邊界層(ABL)u、v、w三方向之紊流長度尺度剖面	38
圖 3 20 均勻低度紊流(UN)u、v、w三方向之平均風速剖面	39
圖 3 21 均勻低度紊流(UN)u、v、w三方向之紊流強度剖面	39
圖 3 22 均勻低度紊流(UN)u、v、w三方向之紊流長度尺度剖面	40
圖 3 23 Type I (TS1)u、v、w三方向之平均風速剖面	41
圖 3 24 Type I (TS1)u、v、w三方向之紊流強度剖面	41
圖 3 25 Type I (TS1)u、v、w三方向之紊流長度尺度剖面	42
圖 3 26 Type II (TS2)u、v、w三方向之平均風速剖面	43
圖 3 27 Type II (TS2)u、v、w三方向之紊流長度尺度剖面	43
圖 3 28 Type II (TS2)u、v、w三方向之紊流強度剖面	44
圖 3 29 25 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	45
圖 3 30 50 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	45
圖 3 31 100 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	46
圖 3 32 150 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	46
圖 3 33 200 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	47
圖 3 34 250 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	47
圖 3 35 300 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	48
圖 3 36 350 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	48
圖 3 37 400 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	49
圖 3 38 425 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	49
圖 3 39 450 mm處的風速頻譜與Karman頻譜比較	50
圖 3 40 統計平均(Ensemble Average)與統計標準差(Ensemble Standard Deviation)	54
圖 3 41 非定常數據處理	55
圖 3 42 風速歷時未平滑化(左)、風速歷時有平滑化(右)	56
圖 3 43 模型高位置ABL至TS1歷時、藍線為各自平均值、綠色為兩條藍線的平均值	56
圖 3 44 分析流程圖	56
圖 3 45 matlab儲存示意圖	57
圖 3 46 模型風速變化最大之位置	57
圖 3 47 極值分析流程圖	58
圖 3 48 每組點數為n時的甘保分布(共1000組)	59
圖 3 49 非超越機率與採樣點數的回歸圖	59
圖 3 50 係數與非超越機率的回歸圖	60
圖 4 1 模型受風示意圖	61
圖 4 2 ABL剖面0度風攻角平均風壓係數分布圖	62
圖 4 3 TS1剖面0度風攻角平均風壓係數分布圖	63
圖 4 4 TS2剖面0度風攻角平均風壓係數分布圖	63
圖 4 5 UN剖面0度風攻角平均風壓係數分布圖	64
圖 4 6 四種剖面於0度風攻角各層樓之X向平均風力係數	65
圖 4 7 四種剖面於0度風攻角各層樓之Y向平均風力係數	66
圖 4 8 各風攻角X方向平均基底剪力係數	67
圖 4 9 各風攻角Y方向平均基底剪力係數	68
圖 4 10 各風攻角X方向平均基底彎矩係數	68
圖 4 11 各風攻角Y方向平均基底彎矩係數	69
圖 4 12 ABL剖面0度風攻角擾動風壓係數分布圖	70
圖 4 13 TS1剖面0度風攻角擾動風壓係數分布圖	71
圖 4 14 TS2剖面0度風攻角擾動風壓係數分布圖	71
圖 4 15 UN剖面0度風攻角擾動風壓係數分布圖	72
圖 4 16 四種剖面於0度風攻角各層樓之X向擾動風力係數	73
圖 4 17 四種剖面於0度風攻角各層樓之Y向擾動風力係數	74
圖 4 18 四種剖面於0度風攻角各層樓之T向擾動風力係數	74
圖 4 19 各風攻角X方向擾動基底剪力係數	75
圖 4 20 各風攻角Y方向擾動基底剪力係數	76
圖 4 21 各風攻角X方向擾動基底彎矩係數	76
圖 4 22 各風攻角Y方向擾動基底彎矩係數	77
圖 4 23 ABL與TS1剖面參數輸入檔	78
圖 4 24 風扇與風速對照示意圖	78
圖 4 25 非定常剖面變化(左)、抓取風壓係數位置是意圖(右)	79
圖 4 26 0.22H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)風壓係數	79
圖 4 27 0.44H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)風壓係數	80
圖 4 28 0.66H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)風壓係數	80
圖 4 29 0.88H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)風壓係數	80
圖 4 30 0.22H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)風壓係數	81
圖 4 31 0.44H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)風壓係數	81
圖 4 32 0.66H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)風壓係數	81
圖 4 33 0.88H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)風壓係數	81
圖 4 34 各高度順風向風力係數	82
圖 4 35 各高度橫風向風力係數	83
圖 4 36 各高度扭轉風向風力係數(與定常比較)	83
圖 4 37 非定常基底剪力、彎矩係數(與定常比較)	84
圖 4 38 0.22H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)極值風壓係數	85
圖 4 39 0.44H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)極值風壓係數	85
圖 4 40 0.66H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)極值風壓係數	85
圖 4 41 0.88H高的Cp1(左)、Cp2(中)、Cp3(右)極值風壓係數	86
圖 4 42 0.22H高的Cfx(左)、Cfy(中)、Cmz(右)風力係數比較圖	86
圖 4 43 0.44H高的Cfx(左)、Cfy(中)、Cmz(右)風力係數比較圖	86
圖 4 44 0.66H高的Cfx(左)、Cfy(中)、Cmz(右)風力係數比較圖	87
圖 4 45 0.88H高的Cfx(左)、Cfy(中)、Cmz(右)風力係數比較圖	87
 
表目錄
表 3 1 轉速與風速之對照表	27
表 3 2 縮尺設計表	35

1.	G. Solari, P. Gaetano, M. P. Repetto, 2015. Thunderstorm response spectrum: Fundamentals and case study, Journal Wind Engineering Industrial Aerodynamic, 143, pp62-77.
2.	G. Solari, 2016. Thunderstorm response spectrum technique: Theory and applications, Engineering Structures, 108, pp28-46.
3.	G. Solari, 2016. Summary of ERC Project 2020.
4.	J. Cao, S. Cao, Y. Ge, 2017. Characteristics and performances of a newly-built actively-controlled multiple-fan wind tunnel, 9th Asia-Pacific Conference on Wind Engineering.
5.	Kyle. Butler, Shuyang. Cao, Ahsan. Kareem, Yukio. Tamura, Shigehira. Ozono . Surface pressure and wind load characteristics on prisms immersed in a simulated transient gust front flow field, Volume 98, Issues 6–7, June–July 2010, Pages 299-316June–July 2010, Pages 299-316
6.	L. Wang, M. McCullough, A. Kareem, 2013. A data-driven approach for simulation of full-scale downburst wind speeds, Journal Wind Engineering Industrial Aerodynamic, 123, pp171-190.
7.	M. Huang, W. Lou, C. Chan, N. Lin, X. Pan, 2013. Peak Distributions and Peak Factors of Wind-induced Pressure Processes on Tall Buildings, J. Eng. Mech., 139(12), pp1744–1756.
8.	M. McCullough, D. K. Kwon, A. Kareem, 2014. Efficacy of Averaging Interval for Nonstationary Winds, J. Eng. Mech., 140, pp1-19.
9.	M. S. Mason, T. Yang, 2016. Unsteady pressures on a square cylinder subjected to transient wind fields, 12th UK Conference on Wind Engineering, Nottingham, 2016.
10.	P. D. Gaetano, M. P. Repetto, T. Repetto, G. Solari, 2014. Separation and classification of extreme wind events from anemometric records, J. Wind Eng. Ind. Aerodyn. 126, pp132–143.
11.	T. Yang, M. S. Mason, 2016. An experimental investigation of wind loads on a 3:1 rectangular cylinder during ramp-up flows: effects of blockage ratio, 18th Australasian Wind Engineering Society Workshop.
12.	T.T. Fujita, 1985. The Downburst: Microburst and Marcoburst. University of Chicago Press, Chicago, Illinois 122p.
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14.	Y. Tatewaki, J. Kanda, H. Kikitsu, Y. L. Lo, 2012. Wind Pressure Characteristics of square Prism under Non-stationary Wind in Multiple Fan Wind Tunnel, The 7th International Colloquium on Bluff Body Aerodynamics & Applications.

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16.	馬嘉風2018年6月，複數風洞非定常性流場初步研究