基于数值仿真的大型风电机组叶片载荷识别方法研究

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1、密级：非密中图分类号：TK83硕士学位论文基于数值仿真的大型风电机组叶片载荷识别方法研究研究生：王超导师：文泽军教授戴巨川副教授专业类别：工程硕士专业领域：机械工程2018年6月AThesisSubmittedfortheDegreeofMasterLoadIdentificationMethodofLarge-scaleWindTurbineBladeBasedonNumericalSimulationCandidate：WangChaoSupervisorandRank：WenZejunProfessorDaiJuchuanAssociatePro

2、fessor基于数值仿真的大型风电机组叶片载荷识别方法研究学位类型专业学位作者姓名王超作者学号15020301009学科（专业学位类别)工程硕士（机械工程）研究方向（专业领域)现代设计理论与方法导师姓名及职称文泽军教授戴巨川副教授实践导师姓名及职称龙辛高级工程师所在学院机电工程学院论文提交日期2018年6月学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本

3、人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要随着风电行业的飞速发展，全球风电机组装机容量不断增加，同时单机容量也在不断地提升，风电装备呈现出新的特征。例如，单机容量的提升要求风

4、电机组叶片的尺寸变得更大更长；风电场往更偏远的山区或海上发展，对风电装备的可靠性提出了更高的要求。当前，各类风力机叶片开裂甚至折断事故频繁出现，严重威胁到风电机组的安全运行，同时也对风电行业的健康发展带来无法挽回的负面影响。大型风电机组在运行过程中，叶片承受着包括气动载荷、重力载荷、惯性载荷以及运行载荷等在内的多重载荷，这些载荷的共同作用，形成了风力机复杂的载荷谱。而且，风电场环境恶劣且复杂多变，除了机械力学的作用，外部化学元素与叶片材料还会发生物理化学作用，从而可能导致材料的劣化与结构失效。目前各国学者对风电机组叶片运行时载荷状态和叶片自身材料结构组

5、成方面展开了大量研究工作，但由于风电机组叶片所受多重载荷互相耦合和材料各向异性的特点，导致风电机组叶片载荷的实时监测与识别一直处于探索阶段。本文正是瞄准当前对大型风电机组叶片载荷监测的迫切需求和现有研究的不足，开展基于叶根应变测量的风电机组叶片载荷识别方法研究，主要研究工作如下：（1）叶片材料属性参数对应力应变特征影响分析。提出了叶根载荷测试的基本策略，基于翼型散点坐标的变换方法对某1.5MW大型风电机组叶片进行三维建模，充分考虑铺层和叶片材料各向异性的特点生成了叶片仿真模型。运用ANSYS软件，基于单因素分析方法，提取出影响叶根应力、应变的主要因素并

6、分析了影响规律，明确了不同叶片材料属性参数与应力、应变之间的关系，为材料属性参数与应力、应变关系模型的建立奠定基础。（2）风电机组叶片载荷与应变关系建模。采用多因素混合水平正交试验，分析材料属性参数不同组合对叶根应力、应变的的影响。基于多重线性回归方法，对试验结果进行回归分析并通过方差分析和数据拟合得到最优回归方程，建立了叶片材料属性参数与应力、应变的关系模型。通过理论分析和数值仿真方法，建立叶根应变与叶片载荷关系模型，进一步提出基于叶根应变的叶片载荷识别方法，为风电机组运行状态下叶片载荷监测与识别提供了理论指导。（3）风电机组叶片载荷识别数值仿真实验

7、分析。基于CFD流体分析方法，借助有限元软件进行单向流固耦合仿真，得到叶片气动载荷并映射到叶片表面作为有限元分析的载荷边界条件。充分考虑风电机组叶片实际运行工况，在多重载荷的作用下对叶片进行静力结构分析，得到不同工况下叶根测点的应变数据。通过应变与载荷关系模型反求叶片摆振力矩和挥舞力矩。最后将关系模型计算得到的载荷结果与有限元软件中施加的载荷进行对比，验证应变与载荷关系模型有效性。为叶片载荷监测与识别提供理论依据。关键词：风电机组叶片；材料属性；关系模型；载荷识别；数值仿真IAbstractWiththerapiddevelopmentofthewin

8、dpowerindustry,theassemblycapacityoftheglobalwi