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基于参数建模的风力机预弯叶片结构优化设计
  • ISSN号:1000-565X
  • 期刊名称:华南理工大学学报(自然科学版)
  • 时间:2014.12.15
  • 页码:90-96+111
  • 分类:TK83[动力工程及工程热物理—流体机械及工程] TH12[机械工程—机械设计及理论]
  • 作者机构:[1]重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044
  • 相关基金:国家“863”计划项目(2012AA051301);国家自然科学基金资助项目(51175526)
  • 相关项目:基于参数化的风力机叶片气动性能与结构一体化设计理论
中文摘要:

风力机预弯叶片的弯曲型线和铺层结构设计之间存在着耦合关系.为了实现叶片预弯型线和铺层结构的一体化设计,提出一种预弯型线和铺层结构的参数化表达方法。并通过实例验证了叶片有限元参数化建模分析方法的正确性;构建了预弯叶片弯曲型线和铺层结构的一体化优化设计模型,采用粒子群算法,以叶片的质量最小为优化目标,在满足材料强度、叶尖最大变形、振动频率的约束条件下,对某低风速850kW非预弯叶片进行预弯及铺层层数优化设计.优化结果显示,优化叶片在满足设计约束的条件下重量减少了15.26%,验证了文中提出的预弯叶片弯曲型线及铺层结构协同优化设计方法的正确性.

英文摘要:

For the pre-bending blade of wind turbines, there exists a coupling relationship between the bending curve design and the layer structure design. In order to realize the integrated design of the pre-bending curve and the layer structure of a wind turbine blade, a parametric expression of the pre-bending curve and the layer structure is proposed. Then, the parametric modeling method for the blade finite element model is proved to be correct by an example. On this basis, an integrated optimal design model is constructed for the pre-bending curve and the layer structure, and the particle swarm algorithm is adopted to optimize the pre-bending curve and the layer structure of a 850 kW wind turbine blade, so as to minimize the blade mass under the constraints of the material strength, the maximum deformation of the blade tip and the vibration frequency. It is found that the blade weight decreases by 15.26% under the above constraints, which confirms the correctness of the proposed optimal design method.

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期刊信息
  • 《华南理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部科技司
  • 主办单位:华南理工大学
  • 主编:李元元
  • 地址:广州市天河区五山路华南理工大学17号楼
  • 邮编:510640
  • 邮箱:journal@scut.edu.cn
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-565X
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1251/T
  • 邮发代号:46-174
  • 获奖情况:
  • 本学报荣获1996年国家教委系统优秀科技期刊二等奖...,1999年荣获全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀...,2001年荣获广东省优秀期刊奖和广东省优秀科技期刊...,2004年获全国高校优秀科技期刊二等奖,2006年获首届教育部优秀科技期刊奖,2008年荣获第二届教育部优秀科技期刊奖
  • 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,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:22954