铺层参数对风力机叶片性能影响的耦合作用机理

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1、分类号:学校代码:10128UDC:学号:20151800006硕士学位论文（学生类别：全日制专业型硕士研究生学位类别：工程硕士领域名称：机械工程论文题目：铺层参数对风力机叶片性能影响的耦合作用机理英文题目：TheCouplingMechanismEffectofLayerParametersontheWindTurbineBlade’sperformance学生姓名：赵荣博导师姓名：孙鹏文教授校外导师：张国斌高级工程师二○一八年六月内蒙古工业大学硕士学位论文摘要随着石化能源的日趋紧张，风能作为可替代

2、能源日益受到重视和关注。作为风电机组的核心部件，叶片的性能直接关系到风力机的捕风效能、安全稳定运行和使用寿命。铺层参数不同，叶片的性能亦不同，且铺层参数对叶片的性能存在耦合影响。为此，论文研究铺层参数对风力机叶片性能的耦合影响，探究其耦合作用机理，以获得优化的铺层参数组合方案。论文完成的主要工作有：论述了均匀试验设计法、GA-RBFNN（遗传算法径向基神经网络模型）、复合纤维层合板的结构形式和力学性能分析方法以及叶片的结构，建立了叶片的数值分析模型。以铺层角度、±x°铺层厚度比例和铺层顺序为自变量，以

3、Tsai-wu失效因子、Mises应力作为衡量叶片强度的指标，以最大位移作为衡量叶片刚度的指标，研究了铺层参数对风力机叶片性能的耦合影响。应用均匀试验设计法设计了铺层参数的试验方案，分析了叶片的静态强度和刚度；采用单因素均值法分析与交互项分析，得到了铺层参数较优的取值范围；基于多项式回归分析法，建立了铺层参数与叶片性能指标间多对一的二次数学模型，运用方差分析对回归方程和回归系数进行了显著性检验；通过分析获得了两两铺层参数对叶片性能的宏观性耦合影响。为获得铺层参数的优化值，采用多次混合水平均匀试验设计法

4、细化铺层参数，重新拟定试验方案，分析了叶片的静态强度和刚度；根据仿真结果，构建了具有预测能力的径向基神经网络模型，通过计算网络预测值与实际分析值误差、均方差与均方根值，验证了网络模型的可靠性；在训练完成的径向基神经网络中融合遗传算法，径向基神经网络预测值作为遗传算法的输入，对铺层角度、±x°铺层厚度比例和铺层顺序进行寻优，获得了优化的铺层参数值和组合。实例表明：优化后叶片的性能得到改善，验证了方法的可行性和有效性。论文研究成果为大型复合纤维风力机叶片的结构铺层设计和优化提供了参考依据。关键词：结构性能

5、；铺层参数；耦合影响；GA-RBFNN寻优；风力机叶片I内蒙古工业大学硕士学位论文AbstractWiththeincreasingtensionofpetrochemicalenergy,windenergyasanalternativeenergyisbecomingmoreandmoreattentionandattentionasthecorecomponentsofwindturbines,theperformanceofthebladedirectlyrelatedtowindturbin

6、ecaptureefficiency,safeandstableoperationandservicelife.Theperformanceofthebladeisdifferentwithdifferentstackingparameters,andthereiscouplingeffectofstackingparameterontheperformanceoftheblade.Therefore,thepaperstudiesthecouplingeffectofstackingparamete

7、rsontheperformanceofwindturbineblades,andprobesintoitscouplingmechanism,inordertoobtainanoptimizedstackingparametercombinationscheme.Themainworkofthethesisisasfollows:Theuniformtestdesignmethod,GA-RBFNN(geneticalgorithmradialbasisfunctionneuralnetworkmo

8、del),thestructuralformandmechanicalpropertiesanalysismethodofcompositefiberlaminateandthestructureofthebladearediscussed,andthenumericalanalysismodelofthebladeisestablished.Takingstackingangle,the±x°stackingthicknessratioandthest