基于响应面法的铺放参数对风力机叶片性能的影响

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1、分类号:学校代码:10128UDC:学号:20151100015硕士学位论（文学生类别：全日制学术型硕士研究生学科名称：机械工程论文题目：基于响应面法的铺放参数对风力机叶片性能的影响英文题目：TheEffectofLayerParametersonthePerformanceofWindTurbineBladeBasedonResponseSurfaceMethod学生姓名：马柯导师姓名：孙鹏文教授二○一八年六月内蒙古工业大学硕士学位论文摘要叶片作为风力机捕获风能的关键部件，受力异常复杂，其结构性能及稳定性是决定风电机组正常运行的关键。铺层参数决定叶

2、片的性能，并且相互之间存在耦合作用。论文采用响应面法和基于偏最小二乘法的优化方法，研究了铺层参数对叶片性能的多对一及多对多的耦合影响，以获得使叶片性能达到最优的铺层参数优化组合，并进行应用验证。论文完成的工作如下：阐述了响应面法、偏最小二乘法、复合材料层合板的基础知识以及复合材料的强度和失效准则、叶片结构，建立了风力机叶片的三维模型。根据经典层合板理论，通过单层板的刚度，等效出不同铺层顺序下层合板的刚度矩阵，推导出铺层顺序的表征参数，并建立了铺层顺序表征参数与层合板刚度等效模型之间的数学关系，从而使铺层顺序连续化。以铺层角度、±X°铺层厚度比例和铺层

3、顺序为自变量，叶片强度指标（Tsai-wu失效因子）和刚度指标（最大位移U）为响应变量，依据响应面法，研究了铺层参数对风力机叶片性能的耦合影响。采用Box-Behnken试验设计方法设计了铺层参数试验方案，仿真分析了叶片静强度和刚度；经加中心点析因分析建立了铺层参数与叶片性能指标间多对一的二阶耦合映射关系，采用方差分析法对响应面模型和回归系数进行了显著性检验，分析了单一参数和两两参数耦合对叶片结构性能的宏观性影响，得到了铺层参数较优的取值范围。在此基础上，应用Box-Behnken试验设计方法重新拟定试验方案，分析了叶片的静强度和刚度，通过偏最小二乘

4、回归法建立了铺层参数与叶片性能的多对一数学模型；采用因子分析法求解出各叶片性能的权重，并推导出多目标综合决策模型；对综合决策模型进行优化和重要性测度分析，获得了优化的铺层参数值和单一参数以及参数两两交互作用对叶片结构性能综合的影响大小。对优化后的铺层参数进行数值验证，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；铺层参数；耦合影响；响应面法；偏最小二乘法I内蒙古工业大学硕士学位论文AbstractAsthekeycomponentofwindturbineca

5、pturingwindenergy,thebladeisextremelycomplexontheforce.Itsstructuralperformanceandstabilityarethekeyfactorsthatdeterminethenormaloperationofthewindturbine.Thelayupparametersdeterminetheperformanceofthebladesandthereisacouplingeffectbetweenthem.Thearticleadoptsresponsesurfacemet

6、hodandoptimizationmethodbasedonpartialleastsquaresmethodtostudythemany-for-oneandmany-for-manycouplingeffectsoflayeringparametersonbladeperformanceinordertoobtainoptimalcombinationoflayerparametersforoptimalbladeperformance,andthenmakesapplyverification.Theworkdonebythethesisis

7、asfollows:Theresponsesurfacemethodology,partialleastsquaremethod,basicknowledgeofcompositelaminates,strengthandfailurecriteriaofcomposites,andbladestructureweredescribed.Athree-dimensionalmodelofwindturbinebladeswasestablished.Accordingtotheclassicallaminatetheory,thestiffnessm

8、atrixofthelaminatesunderdifferentlayupsequencesisequiv