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极端服役环境下的风电机组塔架结构参数优化研究
  • ISSN号:1004-132X
  • 期刊名称:中国机械工程
  • 时间:2013
  • 页码:2150-2156
  • 分类:TK83[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
  • 作者机构:[1]湖南科技大学,湘潭411201, [2]湘电风能有限公司,湘潭411000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51205123);湖南省自然科学基金资助项目(11JJ8002);湖南省科技计划资助项目(2012FJ4270)
  • 相关项目:风网载荷联合作用下的大型风电机组动力学行为与控制
中文摘要:

以大型风电机组塔架为对象,开展了极端服役环境下的塔架结构参数优化设计研究。采用壁厚分段式线性变化结构对塔架进行描述,介绍了基于BEM理论的风电机组气动载荷分析方法,运用有限元仿真分析塔架结构参数与极限载荷作用下的应力以及结构参数与固有频率的关联特性,采用支持向量机(SVM)方法分别构建了结构参数与应力、固有频率的快速计算模型。以质量最小为目标,强度、固有频率和边界条件为约束对塔架结构参数进行了设计优化,引入遗传算法(GA)进行优化求解。对某2MW风电机组塔架进行实例设计研究,结果表明优化后的塔架质量减小3.5%。

英文摘要:

Structure parameter optimization of wind turbine tower in extreme service environment was carried out herein. A segmented linear change structure was employed to describe the tower wall thickness,and the tower load analysis method was introduced based on blade element momentum (BEM) theory. The related characteristics of tower structure parameters and stress under extreme loads and that of tower structure parameters and natural frequency were analyzed by using the finite element simulation method. The SVM method was used to build a rapid calculation model of tower structure parameters and stress,and that of tower structure parameters and natural frequency. Then, the minimum tower mass was selected to be as the optimization goal;the strength,natural frequency and the boundary conditions were selected to be as the constraint conditions;the GA was employed to be as the optimization algorithm. Based on the above proposed optimization method,a 2MW wind tur- bine tower was optimized and the optimization results show that the tower mass is reduced by 3.5 % fro and the stress curve is smoother.

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期刊信息
  • 《中国机械工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:董仕节
  • 地址:湖北工业大学772信箱
  • 邮编:430068
  • 邮箱:paper@cmemo.org.cn
  • 电话:027-87646802
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-132X
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1294/TH
  • 邮发代号:38-10
  • 获奖情况:
  • 1997年获中国科协期刊一等奖,第二届全国优秀科技...,机械行业优秀期刊一等奖,1999年获首届国家期刊奖,2001年获首届湖北十大名刊,中国期刊方阵“双高”期刊,2003第二届国家期刊奖提名奖,百种中国杰出学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:50788