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气动载荷作用下复合材料风力机叶片结构优化设计
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:机械工程学报
  • 时间:2014.5.5
  • 页码:114-121
  • 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]湖北工业大学机械工程学院,武汉430068, [2]重庆大学机械工程学院,重庆400030
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(863计划,2012AA051301)、国家自然科学基金(51175526)和湖北工业大学博士科研启动基金(BSQD13016)资助项目.
  • 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:

针对复杂构形的复合材料风力机叶片内部结构,采用新设计的2MW风力机叶片,基于等代设计法对其进行复合材料初始铺层设计;建立完整的叶片有限元参数化模型;基于修正的动量叶素理论,提出一种适用于叶片结构设计与优化的新的流固耦合方法;建立叶片优化数学模型,以叶片质量最小为优化目标,以层合板厚度、主梁位置等作为优化设计变量,采用粒子群算法与有限元法结合的策略对复合材料风力机叶片进行优化设计.优化结果表明,相比初始叶片,优化后的叶片质量有了较大的减少,而且以优化设计方案二(叶片主梁位置可变作为优化设计变量之一)的结果尤为明显.该研究对于风力机叶片结构设计及优化具有重要的指导意义,使风力机翼型、叶片及结构参数化一体化设计成为可能.

英文摘要:

the composite ply with the internal structure of the complex configuration for a new 2MW wind turbine blade is designed initially based on such generation design method.The finite element parametric model for the blade is established in detail.Based on the modified blade element momentum (BEM) theory,a new fluid-structure interaction method that is suitable for the design and optimization is presented.The mathematical optimal model is development.In the optimization model,the objective is the minimum blade mass and the design variables are lamina thickness,beam thickness and so on.The optimal method for the composite blade is combined PSO algorithm with the finite element method.The results are showed that,compared to the initial blade,the mass of the optimized blades is reduced largely,and especially for the results of scheme two (the location of blade beam is seen as one of the variables) is better.The study has important guiding significance for the structural optimization design of wind turbine blades.Moreover,this will make the integrated design of the wind turbine airfoils,blades and structure came true.

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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 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:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 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,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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:58603