风电叶片全尺度静力试验加载力布置优化

发布时间：2021-01-20 21:21

　　静力试验是风电叶片全尺度检测的必备环节,为了提高试验中弯矩分布精度,基于引入叶片自重的弯矩计算模型,提出了一种用于加载力布置的变参型粒子群优化算法。首先,研究了不同加载点数加载力布置的弯矩分布特性,结果表明弯矩分布精度与加载点数正相关,且对加载位置极其敏感。其次,通过动态更新学习因子和惯性权重,并引入概率0. 2的粒子变异,改进了粒子群算法,提高了算法收敛性和搜索平衡性,尤其提高了叶片叶根和过渡区的弯矩分布精度。最后,基于上述理论开发了一套静力试验加载力布置软件,取得了很好的工程应用效果。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2019,19(28)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 理论分析与实现
    1.1 静力加载试验
    1.2 弯矩计算模型
    1.3 PSO算法应用
        1.3.1 参数的设定
        1.3.2 适应度值的确定
        1.3.3 位置更新
2 实例验证
    2.1 影响因素分析
    2.2 算法改进
    2.3 结果讨论
3 软件开发
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进粒子群优化算法风力发电功率预测研究[J]. 刘武周,刘友波.  可再生能源. 2017(09)
[2]风电机组预弯叶片模型的有限元分析[J]. 田德,罗涛,梁俊宇,林俊杰,邓英.  太阳能学报. 2017(06)
[3]基于改进粒子群算法的风力机选型应用研究[J]. 章伟,邓院昌,曾雪兰.  可再生能源. 2012(10)
[4]基于粒子群混合算法的风力发电机齿轮箱故障诊断[J]. 程加堂,段志梅,艾莉.  可再生能源. 2012(03)
[5]粒子群算法在工程优化设计中的应用[J]. 于颖,李永生,於孝春.  机械工程学报. 2008(12)



本文编号：2989808