发明名称 一种水平轴风力机叶片的极限载荷预测计算方法
摘要 本发明涉及一种水平轴风力机叶片的极限载荷预测计算方法,采用智能优化算法进行极限载荷求解,选取风力机的转速、桨矩角、来流风速、偏航角和方位角为自由变量,建立叶片各截面各方向的载荷同上述自由变量的关系,根据风场类型和设计需要,对各自由变量进行约束,以叶片截面上的载荷为目标函数,使用智能优化算法(比如PSO算法)来求解极限载荷。本发明的方法具有快速而又准确的特点,且计算结果可以方便地应用于叶片铺层优化设计等问题中。
申请公布号 CN102708266A 申请公布日期 2012.10.03
申请号 CN201210193816.1 申请日期 2012.06.12
申请人 中国科学院工程热物理研究所 发明人 廖猜猜;石可重;赵晓路;徐建中
分类号 G06F17/50(2006.01)I;F03D1/06(2006.01)I 主分类号 G06F17/50(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 1.一种水平轴风力机叶片的极限载荷预测计算方法,采用智能优化算法进行极限载荷求解,其特征在于,所述极限载荷预测计算方法包括如下步骤:1)选取风力机的转速Ω、桨矩角β<sub>2</sub>、来流风速V<sub>1</sub>、偏航角γ和方位角ψ为自由变量;2)建立叶片各截面各方向的载荷同上述多个自由变量的关系:(a)建立叶片的气动力F<sub>a</sub>和上述多个自由变量的关系,将叶片分成多个互不相关的叶素,设每个叶素中各截面翼型、来流速度V<sub>1</sub>、攻角α相同,叶素处的合成气流速度V<sub>0</sub>作用在长度为dr的叶素上的气动力dF<sub>a</sub>可分解为法向力dF<sub>n</sub>和切向力dF<sub>t</sub>,dF<sub>n</sub>和dF<sub>t</sub>可分别表示为,<img file="FDA00001757626500011.GIF" wi="425" he="252" />其中,ρ为空气密度,c为叶素剖面弦长,C<sub>n</sub>、C<sub>t</sub>分别表示叶素的法向力系数和切向力系数,C<sub>n</sub>、C<sub>t</sub>的表达式为:<img file="FDA00001757626500012.GIF" wi="509" he="136" />其中,C<sub>l</sub>、C<sub>d</sub>分别为叶素的升力系数和阻力系数,φ为叶素截面处的入流角;叶素截面处的入流角φ和合成气流速度V<sub>0</sub>可分别表示为:<img file="FDA00001757626500013.GIF" wi="422" he="118" /><img file="FDA00001757626500014.GIF" wi="659" he="75" />其中,V<sub>1</sub>为叶素截面处的来流风速,r为叶素截面的旋转半径,a为叶素轴向诱导因子,b为叶素切向诱导因子;(b)叶素单位长度上的离心载荷<img file="FDA00001757626500015.GIF" wi="259" he="56" />重力载荷<img file="FDA00001757626500016.GIF" wi="213" he="55" />其中<img file="FDA00001757626500017.GIF" wi="50" he="48" />为叶素单位长度上的质量,包括集中质量在该截面的分布;3)将离心载荷F<sub>c</sub>和重力载荷F<sub>g</sub>沿风轮坐标系进行分解,同气动载荷F<sub>a</sub>一起作用在叶片上,计算叶片各截面各方向上的载荷;4)根据风场类型和设计需要,对各自由变量进行如下约束,<img file="FDA00001757626500021.GIF" wi="463" he="375" />其中,Ω<sub>upper</sub>、Ω<sub>lower</sub>为转速Ω的上、下限,β<sub>2_upper</sub>为桨矩角β<sub>2</sub>的上限、β<sub>2_min</sub>为最小桨矩角,V<sub>lower</sub>、V<sub>upper</sub>为来流风速V<sub>1</sub>的上、下限,γ<sub>upper</sub>、γ<sub>lower</sub>为偏航角γ的上、下限,ψ<sub>upper</sub>、ψ<sub>lower</sub>为方位角ψ的上、下限,这些参数由风力机实际运行的风场类型、整机参数和设计要求确定;5)以叶片某一截面的某一方向的载荷、某一截面的不同方向的载荷、叶片多个截面的某一方向的载荷、和/或多个截面的多个方向的载荷为目标函数,以步骤4)设定的约束条件,使用智能优化算法来求解相应载荷的极限值,得到极限载荷。
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