首页  |  期刊简介  |  期刊荣誉  |  编委会  |  现任主编  |  投稿指南  |  下载中心  |  期刊征订  |  学术不端检测
中文核心期刊
Ei Compendex收录期刊
中国科学引文数据库来源期刊
中文科技期刊数据库收录期刊
国际刊号:1004-6801
国内刊号:32-1361/V
用户登录
  E-mail:  
  密  码:  
  作者 审稿  
  编辑 读者  
期刊向导
联系方式
  • 主管:中华人民共和国工业
              和信息化部
  • 主办:南京航空航天大学
              全国高校机械工程
              测试技术研究会
  • 国际刊号:1004-6801
  • 国内刊号:32-1361/V
  • 地址:南京市御道街29号
  • 电话:025-8489 3332
  • 传真:025-8489 3332
  • E-mail:qchen@nuaa.edu.cn
  • 邮编:210016
风电叶片单轴疲劳试验弯矩匹配智能优化
Moment Matching Optimization Method for Single Point Fatigue Test of Wind Power Blades
  
DOI:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2022.03.011
中文关键词:  风力叶片  疲劳测试  弯矩匹配  混合粒子群算法
英文关键词:wind turbine blade  fatigue test  bending moment matching  hybrid particle swarm algorithm
基金项目:国家重点研发计划资助项目(2018YFB1501203);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021ME160)
作者单位
郭艳珍1 (1.山东理工大学机械工程学院 淄博255000) 
隋文涛1,2 (1.山东理工大学机械工程学院 淄博255000)(2.山东省精密制造与特种加工重点实验室 淄博255000) 
窦亚萍1 (1.山东理工大学机械工程学院 淄博255000) 
摘要点击次数: 20
全文下载次数: 25
中文摘要:
      为了使风电叶片疲劳试验中的试验弯矩与目标弯矩匹配,进而准确获得叶片疲劳特性,提出了采用改进的智能优化算法进行等效配重块布置的智能优化方案。通过模态试验参数辨识确定旋转质量块激振频率应等于叶片一阶固有频率,引入叶片自重作用弯矩分量并构建截面弯矩计算模型。基于差分进化变异的混合粒子群优化算法,以均方误差为适应度函数进行弯矩分布和幅值控制问题联合优化。采用LZ40.3-1.5叶片进行优化技术应用,得出疲劳试验弯矩分布的主要影响因素为激振装置及配重块个数、质量及位置,所设计的算法将关键截面弯矩误差控制在7%以内,验证了单轴疲劳试验弯矩匹配的配重优化方案的正确性及可行性。
英文摘要:
      In order to match the test bending moment with the target bending moment in the fatigue test of wind turbine blade, an intelligent optimization scheme that uses an improved intelligent optimization algorithm for the arrangement of equivalent weights is proposed to accurately obtain the blade's fatigue characteristics. Through the identification of modal test parameters, the excitation frequency of the rotating mass equaling to the first-order natural frequency of the blade is determined, and a section bending moment calculation model is constructed to introduce the bending moment component of the blade's weight. Based on the hybrid particle swarm optimization algorithm introduced differential evolution mutation, the jointly optimization of bending moment distribution and amplitude control problems is performed using the mean square error as the fitness function. Using the LZ40.3-1.5 blade for optimization, it is concluded that the main influencing factors of the bending moment distribution of fatigue test are the number, quality and position of the vibration excitation device and counterweight. The bending moment's errors at the key section are controlled within 7% by the designed algorithm, verifying the correctness and feasibility of the counterweight optimization scheme of bending moment matching in the uniaxial fatigue test.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭

Copyright @2010-2015《振动、测试与诊断》

地址:南京市御道街29号        邮编:210016

电话:025-8489 3332      传真:025-8489 3332       E-mail:qchen@nuaa.edu.cn

您是本站第2927602位访问者 本站今日一共被访问646

技术支持:北京勤云科技发展有限公司