海上风机固定式支撑结构的鲁棒性优化设计

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1、上海交通大学硕士学位论文海上风机固定式支撑结构的鲁棒性优化设计硕士研究生：朱云学号：1120109147导师：杨和振副教授申请学位：工学硕士学科：船舶与海洋工程所在单位：船舶海洋与建筑工程学院答辩日期：2015年1月授予学位单位：上海交通大学DissertationSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityfortheDegreeofMasterROBUSTDESIGNOPTIMIZATIONOFFIXEDSUPPORTSTRUCTUREOFOFFSHOREWINDTURBINECandid

2、ate：YunZhuStudentID:1120109147Supervisor：Prof.HezhenYangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ShipandOceanEngineeringSchoolofNavalArchitecture,OceanAffiliation：&CivilEngineeringDateofDefence：January,2015Degree-Conferring-Institution：ShanghaiJiaoTo

3、ngUniversity上海交通大学硕士学位论文海上风机固定式支撑结构的鲁棒性优化设计摘要如今，海上风机是广泛采用的海上风能开发设备，支撑结构是其关键部件，身处恶劣的海洋工作环境。随着对近海风能的开发进度的加快和装机容量的增加，海上风机固定式支撑结构的设计建造与安全服役面临着许多挑战。首先，海上风机固定式支撑结构的成本性与安全性问题亟待深入研究。支撑结构承受着顶部风机运行和控制过程产生的非线性载荷和恶劣海洋环境产生的风浪流等随机性载荷的共同作用。支撑结构的失效和破坏可能会导致塔顶机舱和转子的坠落，从而造成严重的经济损失，故

4、支撑结构的安全性问题非常重要。同时，海上固定式支撑结构的建造、运输和安装成本是陆上风机的数倍。因此，需要采用优化设计方法，在保障固定式支撑结构安全性的基础上，降低结构的经济成本，满足海上风电的产业化发展。其次，生产制造过程中材料特性、结构几何尺寸的不确定性和海洋环境载荷的随机性会使得固定式支撑结构的动力响应偏离原有设计需求，导致结构失效和经济损失。因此需要采用鲁棒性优化设计控制不确定因素对结构的影响，保障结构安全性的同时降低风电成本。研究针对以上挑战，对海上风机固定式支撑结构进行了风浪流联合响应分析与考虑不确定性因素在内的

5、结构鲁棒性优化研究，主要工I上海交通大学硕士学位论文作如下：（1）风机在不同控制模式下支撑结构的时域动力响应分析。模拟了塔顶风机的手动和自动控制形式，计算了包含故障工况在内的不同控制策略的塔顶机舱的非线性时域载荷。其中，塔顶风机在发生偏航控制故障时，会对支撑结构的动力响应造成很大的威胁。（2）三桩式固定支撑结构的时域仿真系统优化。通过构建近似模型取代耗时的有限元时域动力响应仿真。在控制近似模型精度的过程中发现，采用优化拉丁实验设计的方法对设计空间进行抽样，再使用Kriging方法构造出的近似模型拥有最小的模型误差。（3）三

6、桩式固定支撑结构的鲁棒性优化设计。首先通过参数敏感性分析选取结构最佳设计变量；然后运用组合优化算法兼顾优化搜索的全局性和高效性；分析结果显示，鲁棒性优化方法考虑设计变量的不确定性，对比传统的确定性优化，提高了结构的可靠度，降低了经济成本且同时提高了结构成本的稳定性。海上风机固定式支撑结构的鲁棒性优化方法考虑不确定因素的影响，优化结果体现了海上风机三桩式固定支撑结构的安全性与经济性。优化过程使用近似模型技术缩短时域动力响应时间，提高优化迭代效率。整个鲁棒性优化流程能够适用于其他类似的海洋工程结构物，具有一定的工程实际意义。关

7、键词：海上风机，三桩式固定支撑结构，动力响应分析，近似模型，鲁棒性动力优化II上海交通大学硕士学位论文ROBUSTDESIGNOPTIMIZATIONOFTHEFIXEDSUPPORTSTRUCTUREOFOFFSHOREWINDTURBINEABSTRACTThesupportstructureisthekeyassemblyoftheoffshorewindturbine,whichfacesharshmarineenvironment.Withthefastdevelopmentofoffshorewindpower

8、exploitationandtheincreasingenlargementofinstalledcapacity,thefixedsupportstructureofoffshorewindturbineconfrontsgreatchallengesindesign,manufacturingan