CN102004829A - 一种风力发电高塔系统的可靠度分析方法 - Google Patents
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Abstract
一种风力发电高塔系统的可靠度分析方法,其包括以下步骤:选取风力发电高塔的外部荷载随机参数;选取或生成与随机参数对应的外部荷载;在ANSYS系统中建立风力发电高塔系统的壳单元模型;将外部荷载输入ANSYS模型中进行动力响应分析;利用等价极值原理算出系统的可靠度。本发明的方法对于整体结构的设计能更精细,在保证结构安全稳定的前提下,成本将会大大降低。
Description
技术领域
本发明属于结构工程领域,特别涉及一种基于等价极值事件的风力发电高塔结构安全可靠度分析。
背景技术
海上风力发电高塔的外部环境是十分复杂的,受到风、地震和海浪的作用。而风力发电机也有自己的运行状态,有其失效模式。在不同运行状态的时候,受到不同外部激励时所产生反应是不同的。例如,有的情况是由强度控制,而有的情况又由疲劳极限限制。由于风力发电机的运行状态和外部受力的复杂性,两者具有随机耦合特性,造成了相关设计规范中的诸多工况。
抗风动力可靠度是指结构在风荷载作用下满足规定功能要求的概率。在过去40年中,基于首次跨越失效机制,发展了泊松过程法、马尔可夫法、FPK方程法、数值模拟法、随机有限元法、Volterra级数法等一系列方法研究结构动力可靠度问题。最早,用于风力发电高塔设计的可靠度方法是FMEA,故障树法和环境风险评估法。综合了上述各种方法,在1995年发展了安全可靠度评估方法,对风力发电高塔进行安全评估。此后在上世纪90年代,对桨叶的可靠度设计方法进行了一系列研究。在IEC 61400-1规范中运用并进一步细化了基于可靠度的分项系数法。2003年,利用环境参数法来对风力发电高塔系统的风场进行建模。与传统的用数值方法计算所得的外部荷载相比,此处包含了外部环境更全面的信息。
上述几种方法都是在结构系统为线性、因而叠加原理可以应用的前提之下的。而当结构系统为非线性时,要进行频域分析就必须首先对结构进行线性化处理,这必然导致无法精确真实地反映结构动力特性。当前风力发电高塔系统设计方法多基于各部件的设计,没有基于结构整体可靠性的设计方法,并且对于整体结构的非线性及荷载的随机性不能准确反映。并且由于外部荷载的随机性,造成了用已有的分析方法不能对风力发电高塔的可靠度进行客观的评价。
终上所述,有必要考虑荷载的随机性和结构的非线性,确定荷载的随机参数,对风力发电高塔进行整体有限元建模,得出较为可靠的可靠度分析结果,从而为实际的工程设计提供可靠的计算和分析依据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种风力发电高塔系统的可靠度分析方法,有效可靠地解决了外部荷载随机性的问题,且利用等价极值事件原理计算出系统的可靠度。
为达到以上目的,本发明所采用的解决方案是:
一种风力发电高塔系统的可靠度分析方法,其包括以下步骤:
选取风力发电高塔的外部荷载随机参数(随机参数根据选取的荷载模型选取);
选取或生成与随机参数对应的外部荷载;
在ANSYS系统中建立风力发电高塔系统的壳单元模型;
将外部荷载输入ANSYS模型中进行动力响应分析;
利用等价极值原理算出系统的可靠度。
具体包括:选取风力发电高塔的外部荷载随机参数;
选取或生成n条风速时程作为随机参数对应的外部荷载,并且确定每条时程的概率;
在ANSYS系统中建立风力发电高塔系统的壳单元模型,具体是包括桨叶、转子、机舱和塔体在内的系统“一体化”模型;
将选取的风速时程输入ANSYS模型中进行动力响应分析,计算得到对应的n条响应时程;
将每条响应时程的最大值提取出来,利用等价极值原理算出系统的可靠度。
利用Fourier谱,设其相位角服从[0,2π]的均匀分布,对于不同的随机变量,对其进行Fourier逆变换,以生成一组随机风速时程。
本发明的风力发电高塔系统的可靠度分析方法,确定随机风场的随机参数,建立系统的有限元模型;能将生成的n条随机风速时程输入有限元软件中,加载到系统模型上进行动力时程分析;选取每一条响应时程的最大值,构成一个随机虚拟函数;将构成的随机虚拟函数代入概率密度演化方程中,求出系统的可靠度。
由于采用了上述方案,本发明具有以下特点:
综合考虑了各类荷载的影响,可以得出外部复杂荷载条件下风机的响应。基于概率密度演化理论,风、海浪和地震等外部荷载作用的随机性得到充分的考虑,结构整体及局部响应的概率分布及演化也可以清晰直观的表达。在此基础上,对于整体结构的设计能更精细,在保证结构安全稳定的前提下,成本将会大大降低。
附图说明
图1是所生成的某一条风速时程曲线示意图。
图2是在ANSYS中建立的有限元模型示意图。
图3是稳定性指标极值累积概率分布示意图。
图4是稳定性指标极值概率密度函数示意图。
图5是塔顶位移极值累积概率分布示意图。
图6是塔顶位移极值概率密度函数示意图。
具体实施方式
为了对本发明作进一步的描述,下述实施例中所涉及到的风力发电高塔的结构材料参数是:
1.确定风速的随机参数和生成随机风速时程
取地面粗糙度z0和10米高平均风速为随机参数v10,其中地面粗糙度z0服从对数正态分布,10米高平均风速服从极值I型分布。脉动风速的随机Fourier谱:
在z0、v10取定值的情况下,随机Fourier谱则退化为样本Fourier谱。利用此谱,设其相位角服从[0,2π]的均匀分布,对于不同的随机变量,对其进行Fourier逆变换,就可生成一组随机风速时程。所生成的风速时程样本个数根据所选取的随机参数的概率分布特性决定。利用数论选点方法,求取参数样本。图1中所示是生成的n条风速时程样本曲线的一条。
2.在有限元分析软件ANSYS中建立“一体化”模型
桨叶采用了能较好体现其基本特征的八节点壳体单元。在整体分析过程中,并不需要关注机舱及其内部构件的细部特征,因此机舱、转子及其内部构件可视为一个整体,可借助三节点二次三维梁单元来模拟。所有连接部为均采用刚接。桨叶简化为箱型截面,截面长度取为弦长,高度取实际桨叶最高处高度值。跟桨叶一样,塔体也采用通用壳单元SHELL181单元进行建模。桨叶和塔体是在一个模型里,并且所用单元都一样,在计算其整体可靠度时,不需分开考虑。所建立模型如图2所示。
3.将生成的风速时程输入有限元软件中进行动力响应分析
将每一条风速时程作为外部荷载作用到结构上,在ANSYS中求出其动力响应时程。
4.将每一条响应时程的极值取出,在此,定义极值为响应量的绝对值的最大值。
求出系统的动力可靠度
构造等价极值
在这里gt(Θ)表示响应时程,Θ为系统随机变量,T表示计算周期。即可通过简单的一维积分获得关于指定物理量的动力可靠度
在这里Qj(Θ,t)表示由多个变量引起的系统的响应时程,Qb,j表示响应量的阈值。则只需构造等价极值
即可类似地获得定义的可靠度。
在此指出,在各类复杂失效准则下的结构可靠度分析问题中,所构造的等价极值内蕴了各个分段(或分片)极限状态函数之间的相关性信息,因而,不再需要对相关性加以另外的特殊考虑和专门处理。显然,利用等价极值事件分析结构可靠度未引入任何假定或近似,因此,除数值分析的误差外,在原理上是精确的结果。
上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改,并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此,本发明不限于这里的实施例,本领域技术人员根据本发明的揭示,对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种风力发电高塔系统的可靠度分析方法,其特征在于:其包括以下步骤:
选取风力发电高塔的外部荷载随机参数;
选取或生成与随机参数对应的外部荷载;
在ANSYS系统中建立风力发电高塔系统的壳单元模型;
将外部荷载输入ANSYS模型中进行动力响应分析;
利用等价极值原理算出系统的可靠度。
2.如权利要求1所述的风力发电高塔系统的可靠度分析方法,其特征在于:具体包括:
选取风力发电高塔的外部荷载随机参数;
选取或生成n条风速时程作为随机参数对应的外部荷载,并且确定每条时程的概率;
在ANSYS系统中建立风力发电高塔系统的壳单元模型,具体是包括桨叶、转子、机舱和塔体在内的系统“一体化”模型;
将选取的风速时程输入ANSYS模型中进行动力响应分析,计算得到对应的n条响应时程;
将每条响应时程的最大值提取出来,利用等价极值原理算出系统的可靠度。
3.如权利要求2所述的风力发电高塔系统的可靠度分析方法,其特征在于:利用Fourier谱,设其相位角服从[0,2π]的均匀分布,对于不同的随机变量,对其进行Fourier逆变换,以生成一组随机风速时程。
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