In questo studio viene proposto un metodo per la rappresentazione di processi aleatori Gaussiani e stazionari, utile a modellare la turbolenza della velocità del vento, introducendo la versione integrale del modello auto-regressivo discreto già proposto in precedenza. La rappresentazione di un processo aleatorio di assegnata funzione di correlazione viene condotta integrando un’equazione integro-differenziale in cui viene coinvolto un nucleo, che rappresenta la memoria del processo, in presenza di un rumore bianco Gaussiano. La soluzione dell’equazione rappresenta un campione del processo aleatorio della turbolenza della velocità del vento. E’ stato mostrato che il modello I-ARC fornisce, nei casi in cui effettivamente il processo è filtrato, statistiche coincidenti con quelle del processo obiettivo mentre fornisce risultati molto accurati qualora il processo non è filtrato come nel caso della velocità del vento. Inoltre una formulazione discreta del filtro I-ARC coincide con il modello ARC precedentemente discusso dagli autori
Di Paola, M., Pirrotta, A., Zingales, M. (2010). Il Filtro Integrale Auto-Regressivo Continuo (I-ARC) per l’Analisi di Strutture Esposte al Vento. In Atti del X Convegno Nazionale di Ingegneria del Vento: IN-VENTO 2008.
Il Filtro Integrale Auto-Regressivo Continuo (I-ARC) per l’Analisi di Strutture Esposte al Vento
DI PAOLA, Mario;PIRROTTA, Antonina;ZINGALES, Massimiliano
2010-01-01
Abstract
In questo studio viene proposto un metodo per la rappresentazione di processi aleatori Gaussiani e stazionari, utile a modellare la turbolenza della velocità del vento, introducendo la versione integrale del modello auto-regressivo discreto già proposto in precedenza. La rappresentazione di un processo aleatorio di assegnata funzione di correlazione viene condotta integrando un’equazione integro-differenziale in cui viene coinvolto un nucleo, che rappresenta la memoria del processo, in presenza di un rumore bianco Gaussiano. La soluzione dell’equazione rappresenta un campione del processo aleatorio della turbolenza della velocità del vento. E’ stato mostrato che il modello I-ARC fornisce, nei casi in cui effettivamente il processo è filtrato, statistiche coincidenti con quelle del processo obiettivo mentre fornisce risultati molto accurati qualora il processo non è filtrato come nel caso della velocità del vento. Inoltre una formulazione discreta del filtro I-ARC coincide con il modello ARC precedentemente discusso dagli autoriFile | Dimensione | Formato | |
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