CN109543287B - 基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法 - Google Patents

基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109543287B
CN109543287B CN201811383462.0A CN201811383462A CN109543287B CN 109543287 B CN109543287 B CN 109543287B CN 201811383462 A CN201811383462 A CN 201811383462A CN 109543287 B CN109543287 B CN 109543287B
Authority
CN
China
Prior art keywords
foundation
base
value
load
formula
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811383462.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109543287A (zh
Inventor
张翔
孙铁雷
许千寿
朱静
邓艾东
邓敏强
王明春
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Dongzhen Measurement And Control Technology Co ltd
Shenzhen Energy Nanjing Holding Co ltd
Original Assignee
Nanjing Dongzhen Measurement And Control Technology Co ltd
Shenzhen Energy Nanjing Holding Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Dongzhen Measurement And Control Technology Co ltd, Shenzhen Energy Nanjing Holding Co ltd filed Critical Nanjing Dongzhen Measurement And Control Technology Co ltd
Priority to CN201811383462.0A priority Critical patent/CN109543287B/zh
Publication of CN109543287A publication Critical patent/CN109543287A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109543287B publication Critical patent/CN109543287B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/17Mechanical parametric or variational design
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/06Power analysis or power optimisation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Wind Motors (AREA)
  • Foundations (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法,包括如下步骤:步骤1,确定编码规则、变量目标函数及约束条件;步骤2,根据所选塔架基础尺寸取值范围,随机生成初始种群,设置遗传算法所需的初始参数:种群规模N、最大进化代数Mmax、交叉变异概率;步骤3,将塔架基础的受力性能、变形量、稳定性作为约束条件,将遗传算法的目标函数定为塔架基础原材料的造价,计算个体的适应度值;步骤4,采用轮盘赌机制选择和保留最优个体,并进行交叉、变异和倒位组成新的个体,形成一代新种群;步骤5,重复步骤3~4,将最大适应度值所对应的参数作为最后优化结果。此种方法可在保证工程要求的情况下,降低塔架基础的原材料造价。

Description

基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法
技术领域
本发明涉及一种基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化研究方法。
背景技术
风能作为一种清洁的可再生能源,具有大规模开发利用的前景,受到了全世界越来越多的关注。塔架支撑整机的重量,为风轮提供高度,是风力发电机组的重要组成部分。而塔架基础作为整个塔筒的承载部位,其设计、制造水平将直接影响整个机组的安全和性能,其安全性和经济性尤为重要。为了满足现代能源发展的需要,获取更多的风能,需要搭建更高的支撑塔架,导致塔架的直径和钢板厚度越来越大,因此对基础的承载力、稳定性和抗疲劳能力都有更高的要求。
发明内容
本发明的目的,在于提供一种基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化研究方法,其可在保证工程要求的情况下,降低塔架基础的原材料造价。
为了达成上述目的,本发明的解决方案是:
一种基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法,包括如下步骤:
步骤1,确定编码规则、变量目标函数及约束条件;
步骤2,根据所选塔架基础尺寸取值范围,随机生成初始种群,设置遗传算法所需的初始参数:种群规模N、最大进化代数Mmax、交叉变异概率;
步骤3,将塔架基础的受力性能、变形量、稳定性作为约束条件,将遗传算法的目标函数定为塔架基础原材料的造价,计算个体的适应度值;
步骤4,采用轮盘赌机制选择和保留最优个体,并进行交叉、变异和倒位组成新的个体,形成一代新种群;
步骤5,重复步骤3~4,将最大适应度值所对应的参数作为最后优化结果。
采用上述方案后,本发明以西北某地区1.5MW风力发电机组塔架基础作为研究对象,以塔架基础原材料造价作为目标函数,以混凝土基础的强度、刚度、稳定性、疲劳等作为约束条件,利用改进的遗传算法对混凝土基础的各段截面尺寸和高度进行优化。在满足各项约束条件的前提下,优化后的混凝土塔架基础原材料造价得到较大幅度的降低。
附图说明
图1是本发明的遗传算法的流程图;
图2是本发明圆形基础尺寸图;
图3是另一角度的圆形基础尺寸图;
图4是遗传算法对基础原材料造价的优化过程。
具体实施方式
以下将结合附图,对本发明的技术方案及有益效果进行详细说明。
风电机组基础型式主要有扩展基础、桩基础和岩石锚杆基础,本实施例仅针对扩展基础,以强度、刚度、稳定性、疲劳性为约束条件,以造价为目标函数,对混凝土基础部分的尺寸采用遗传算法进行优化;配合图1所示,本发明提供一种基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法,包括如下步骤:
步骤1,确定编码规则、变量目标函数及约束条件;
步骤2,根据所选塔架基础尺寸取值范围,随机生成初始种群,设置遗传算法所需的初始参数:种群规模N、最大进化代数Mmax、交叉变异概率;
步骤3,将塔架基础的受力性能、变形、稳定性作为约束条件,将遗传算法的目标函数定为塔架基础原材料的造价,计算个体的适应度值;
步骤4,采用轮盘赌机制选择和保留最优个体,并进行交叉、变异和倒位组成新的个体,形成一代新种群;
步骤5,重复步骤3~4,将最大适应度值所对应的参数作为最后优化结果。
遗传算法是一种广泛适用的随机性优化搜索方法,其迭代进化建立在自然选择和种群遗传基础上。本发明以塔架基础的各段截面尺寸及相应高度作为研究变量,以塔架基础的受力性能、变形量、稳定性为约束条件,在满足工程标准要求的情况下,得到造价最低时的塔架尺寸。目标函数和约束方程都是非线性的,其优化问题可以表示为:
Figure GDA0001915722270000031
式中,z为目标函数,x=(x1,x2,…,xn)T为向量;c(x)=[y1(x),y2(x)…yn(x)]T为函数向量;f(x)为标量函数;c(x)和y(x)为非线性函数。
在选择设计变量的时候,为减少循环次数,提高计算效率,可依照工程经验,对设计的变量的取值范围进行初步限定。
本实施例以强度、刚度和稳定性作为约束条件进行结构的优化求解。按照《风电机组地基基础设计规定FD003-2007》构建约束条件如下:
1.1地基承载力
1)压应力(轴心荷载):
Figure GDA0001915722270000032
式中,Nk—荷载效应标准组合下,上部结构传至扩展基础顶面竖向力修正标准值,Nk=k0Fzk,k0—考虑风电机组荷载不确定性和荷载模型偏差等因素的荷载修正安全系数,取1.35;Fzk—竖向力;Gk—荷载效应标准组合下,扩展基础自重和扩展基础上覆土重标准值;A—扩展基础底面积,A=πr2,其中r为扩展基础半径。
2)压应力(偏心荷载):
Figure GDA0001915722270000033
式中,Fmax—压应力;F—作用于基础上的竖向力;G—基础自重设计值及上回填土重标准值的总重(kN);R—基底半径。
当承受轴心荷载时,应满足式(1-3)的要求:
Pk≤fa
(1-3)
式中,Pk—荷载效应标准组合下,扩展基础底面处平均压力;fa—修正后地基承载力特征值。
当承受偏心荷载时,除应满足式(1-3)的要求外,尚应满足式(1-4)的要求:
Pkmax≤1.2fa                    (1-4)
式中,Pkmax——荷载效应标准组合下,扩展基础底面边缘最大压力值。
1.2塔架基础变形
基础变形应验算沉降值和倾斜率,其计算值不应大于地基变形允许值。地基变形允许值可按《风电机组地基基础设计规定FD003-2007》表8.4.2的规定采用。
1)沉降值
计算地基沉降时,地基内的应力分布,可采用各向同性均质线性变形体理论假定。其最终沉降值可按式(1-5)计算:
Figure GDA0001915722270000041
Figure GDA0001915722270000042
式中,s—地基最终沉降值;s′—按分层总和法计算出的地基沉降值;φs—沉降计算经验系数,根据地区沉降观测资料及经验确定,无地区经验时可采用《风电机组地基基础设计规定FD003-2007》表8.4.3的数值;n—地基沉降计算深度范围内所划分的土层数;p0k—荷载效应标准组合下,扩展基础底面处的附加压力,根据基底实际受压面积As=bsl计算,其中,bs和l分别为基底实际受压长与宽;Esi—扩展基础底面下第i层土的压缩模量,应取土自重压力至土的自重压力与附加压力之和的压力段计算;zi、zi-1—扩展基础底面至第i、i-1层土底面的距离;
Figure GDA0001915722270000054
Figure GDA0001915722270000055
—扩展基础底面计算点至第i、i-1层土底面范围内平均附加应力系数,可按《风电机组地基基础设计规定FD003-2007》附录J采用。
地基沉降计算深度zn应符合式(1-7)要求:
Figure GDA0001915722270000051
式中,ΔS′i—计算深度范围内,第i层土的计算沉降值;ΔSn′—由计算深度向上取厚度为Δz的土层计算沉降值,Δz见《风电机组地基基础设计规定FD003-2007》图8.4.3并按表8.4.4确定。
2)倾斜率
倾斜率系指基础倾斜方向实际受压区域两边缘的沉降差与其距离的比值,按下式计算:
Figure GDA0001915722270000052
式中,s1、s2—基础倾斜方向实际受压区域两边缘的最终沉降值;bs1—基础倾斜方向实际受压区域的宽度。
1.3塔架基础稳定性
1)抗倾覆
MR=(Nk+Gk)×r                (1-9)
MS=Mrk+HKHd1                 (1-10)
Figure GDA0001915722270000053
式中:MR—荷载效应基本组合下,抗倾力矩;MS—荷载效应基本组合下,倾覆力矩修正值;HK—荷载效应标准组合下,上部结构传至扩展基础顶面水平合力修正标准值;Mrk—倾覆力矩;Hd1—基础环顶标高至基础底面的高度;r—圆形扩展基础的半径。
沿基础底面的抗倾覆稳定计算,其最危险计算工况应满足式(1-11)要求。
2)基础抗滑移
抗滑稳定最危险滑动面上的抗滑动面上的抗滑力与滑动力应满足式(1-12)和(1-13)。
FR=(Nk+Gk)×μ           (1-12)
Figure GDA0001915722270000061
式中,μ为基底摩擦系数,取为0.4;FR—荷载效应基本组合下,抗滑力;FS—荷载效应基本组合下,滑动力修正值。
3)抗冲切
满足在极端工况下基底脱开面积不超过B/4的要求,受冲切承载力应符合下列规定:
Figure GDA0001915722270000062
Figure GDA0001915722270000063
γ0Fl≤0.7βhpftαmh0                 (1-16)
Figure GDA0001915722270000064
Fl=pjAl                    (1-18)
式中,A—扩展基础底面积,Fl—荷载效应基本组合下,作用在A上的地基净反力设计值;Al—中切验算时取用的部分基底面积;pj—扣除基础自重及其上土重后相应于荷载效应基本组合时的地基土单位面积净反力,对偏心受压基础可取基础边缘处最大地基土单位面积净反力;βhp—受冲切承载力截面高度影响系数,当h0<800mm时,取1.0;当h0>2000mm时,取0.9,其间按线性内插法取用;ft—混凝土轴心抗拉强度设计值,按《风电机组地基基础设计规定FD003-2007》表9.1.6采用;h0—基础冲切破坏锥体的有效高度;αm—冲切破坏锥体最不利一侧计算长度;at—受冲切破坏锥体最不利一侧斜截面的上边长,当计算基础环与基础交接处的受冲切承载力时,取基础环直径,当计算基础台柱边缘处的受冲切承载力时,取台柱宽;ab—受冲切破坏锥体最不利一侧斜截面在基础底面积范围内的下边长,当受冲切破坏锥体的底面落在基础底面以内,计算基础环与基础交接处的受冲切承载力时,取基础环直径加两倍基础有效高度,当计算基础台柱边缘受冲切承载力时,取台柱宽加两倍该处有效高度。
以塔架混凝土基础原材料造价为优化目标函数:
Figure GDA0001915722270000071
式中,F2为混凝土塔筒基础材料价格;C1、C2分别为普通钢筋混凝土、C30混凝土的市场平均价格;如图2和图3所示,r1为塔架基础最大环半径,r2为基础高台环半径,r3为塔架承台外半径,r4为塔架承台内半径;t为混凝土塔筒壁厚;ρ1s分别是普通钢筋混凝土材料密度和混凝土塔架基础材料密度;h1为基础最大环的高度,h2为基础台阶高度,h3为承台高度。
在本实施例中,针对扩展型基础,以西北某地区1.5MW风机塔筒基础作为研究对象,随着塔架基础各段截面尺寸和高度的变化,风机基础的受力性能和承载力性能发生改变。根据风机单机容量、轮毂高度、扫掠面积、风速、荷载大小和地基情况,基础埋深一般控制在轮毂高度的1/30~1/20。初步拟定为2m,总高度为3m。风电塔架基础如图2所示。选取风机基础台柱高度在0.9~1.9m,基础半径在8.2~8.9范围内变化,以风机基础的受力性能、变形、稳定性作为约束条件,基于遗传算法对塔筒基础的尺寸进行优化。
结合《混凝土结构设计规范》和《风电机组地基基础设计规定FD003-2007》和厂家提供的风电场荷载等条件,基于上文所述目标函数和约束条件,对塔筒的基础截面尺寸和高度进行优化,塔架基础的荷载如表1所示。图4表示遗传算法的优化过程,优化后的塔筒基础参数结果为表2所示。经本发明优化后的塔架基础原材料造价为23.26万,与原造价27.6万对比可以看出,经过优化后,造价最终可以节省约15.7%。考虑到不同地方的建筑材料和人工费的区别,这一比值可以认为是合理的。
表1基础顶部和底部荷载
Figure GDA0001915722270000081
表2优化后的塔架基础各项参数
参数 r1/m r2/m r3/m h1/m h2/m h3/m
8.2 2.8 2.4 1.53 0.92 0.8
以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1,确定编码规则、变量目标函数及约束条件;
步骤2,根据所选塔架基础尺寸取值范围,随机生成初始种群,设置遗传算法所需的初始参数:种群规模N、最大进化代数Mmax、交叉变异概率;
步骤3,将塔架基础的受力性能、变形量、稳定性作为约束条件,将遗传算法的目标函数定为塔架基础原材料的造价,计算个体的适应度值;
步骤4,采用轮盘赌机制选择和保留最优个体,并进行交叉、变异和倒位组成新的个体,形成一代新种群;
步骤5,重复步骤3~4,将最大适应度值所对应的参数作为最后优化结果;其中,以塔架混凝土基础原材料造价为优化目标函数:
Figure FDA0004069676080000011
式中,F2为混凝土塔筒基础材料价格;C1、C2分别为普通钢筋混凝土、C30混凝土的市场平均价格;r1为塔架基础最大环半径,r2为基础高台环半径,r3为塔架承台外半径,r4为塔架承台内半径;ρ1s分别是普通钢筋混凝土材料密度和混凝土塔架基础材料密度;h1为基础最大环的高度,h2为基础台阶高度,h3为承台高度;
在步骤3中,受力性能的约束条件包含如下内容:
第一,压应力Pk
Figure FDA0004069676080000012
式中,Nk—荷载效应标准组合下,上部结构传至扩展基础顶面竖向力修正标准值;Gk—荷载效应标准组合下,扩展基础自重和扩展基础上覆土重标准值;A—扩展基础底面积;
第二,当承受轴心荷载时,应满足下式的要求:Pk≤fa
式中,Pk—荷载效应标准组合下,扩展基础底面处平均压力;fa—修正后地基承载力特征值;
当承受偏心荷载时,除满足上式的要求,还要满足下式的要求:Pkmax≤1.2fa
式中,Pkmax—荷载效应标准组合下,扩展基础底面边缘最大压力值。
2.如权利要求1所述的基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法,其特征在于:Nk的计算公式是:Nk=k0Fzk,其中,k0为考虑风电机组荷载不确定性和荷载模型偏差的荷载修正安全系数,Fzk为竖向力。
3.如权利要求1所述的基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法,其特征在于:所述步骤3中,变形量的约束条件包含如下内容:
第一,沉降值
Figure FDA0004069676080000021
Figure FDA0004069676080000022
式中,s—地基最终沉降值;s′—按分层总和法计算出的地基沉降值;φs—沉降计算经验系数;n—地基沉降计算深度范围内所划分的土层数;p0k—荷载效应标准组合下,扩展基础底面处的附加压力;Esi—扩展基础底面下第i层土的压缩模量;Zi、Zi-1—扩展基础底面至第i、i-1层土底面的距离;
Figure FDA0004069676080000023
—扩展基础底面计算点至第i、i-1层土底面范围内平均附加应力系数;Fzk为竖向力;Gk为荷载效应标准组合下,扩展基础自重和扩展基础上覆土重标准值;As为基底实际受压面积;
地基沉降计算深度zn符合下式要求:
Figure FDA0004069676080000024
式中,ΔSi′—计算深度范围内,第i层土的计算沉降值;ΔSn′—由计算深度向上取厚度为ΔZ的土层计算沉降值;
第二,倾斜率θ:
Figure FDA0004069676080000031
式中,s1、s2—基础倾斜方向实际受压区域两边缘的最终沉降值;bs1—基础倾斜方向实际受压区域的宽度。
4.如权利要求1所述的基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法,其特征在于:所述步骤3中,稳定性的约束条件包含如下内容:
第一,抗倾覆:
MR=(Nk+Gk)×r
MS=Mrk+HKHd1
Figure FDA0004069676080000032
式中:MR—荷载效应基本组合下,抗倾力矩;MS—荷载效应基本组合下,倾覆力矩修正值;HK—荷载效应标准组合下,上部结构传至扩展基础顶面水平合力修正标准值;Mrk—倾覆力矩;Hd1—基础环顶标高至基础底面的高度;r—圆形扩展基础的半径;
第二,基础抗滑移:
FR=(Nk+Gk)×μ
Figure FDA0004069676080000033
式中,μ为基底摩擦系数;FR—荷载效应基本组合下,抗滑力;FS—荷载效应基本组合下,滑动力修正值;
第三,抗冲切:
Figure FDA0004069676080000041
Figure FDA0004069676080000042
γ0Fl≤0.7βhpftamh0
Figure FDA0004069676080000043
Fl=pjAl
式中,B—基底面积,at,Fl—荷载效应基本组合下,作用在A上的地基净反力设计值;Al—中切验算时取用的部分基底面积;pj—扣除基础自重及其上土重后相应于荷载效应基本组合时的地基土单位面积净反力;βhp—受冲切承载力截面高度影响系数,当h0<800mm时,取1.0;当h0>2000mm时,取0.9,其间按线性内插法取用;ft—混凝土轴心抗拉强度设计值;h0—基础冲切破坏锥体的有效高度;am—冲切破坏锥体最不利一侧计算长度;at—受冲切破坏锥体最不利一侧斜截面的上边长,当计算基础环与基础交接处的受冲切承载力时,取基础环直径,当计算基础台柱边缘处的受冲切承载力时,取台柱宽;ab—受冲切破坏锥体最不利一侧斜截面在基础底面积范围内的下边长,当受冲切破坏锥体的底面落在基础底面以内,计算基础环与基础交接处的受冲切承载力时,取基础环直径加两倍基础有效高度,当计算基础台柱边缘受冲切承载力时,取台柱宽加两倍该处有效高度。
CN201811383462.0A 2018-11-20 2018-11-20 基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法 Active CN109543287B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811383462.0A CN109543287B (zh) 2018-11-20 2018-11-20 基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811383462.0A CN109543287B (zh) 2018-11-20 2018-11-20 基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109543287A CN109543287A (zh) 2019-03-29
CN109543287B true CN109543287B (zh) 2023-04-07

Family

ID=65848820

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811383462.0A Active CN109543287B (zh) 2018-11-20 2018-11-20 基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109543287B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113792408B (zh) * 2021-07-30 2024-03-19 山东电力工程咨询院有限公司 一种风电机组基础的冲切承载力确定方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102936902A (zh) * 2012-10-30 2013-02-20 广东明阳风电产业集团有限公司 杯型混凝土风力发电塔基础

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10339438C5 (de) * 2003-08-25 2011-09-15 Repower Systems Ag Turm für eine Windenergieanlage
EP2185816B2 (en) * 2007-08-29 2021-11-03 Vestas Offshore Wind A/S Monopile foundation for offshore wind turbine
KR100930652B1 (ko) * 2007-11-16 2009-12-09 삼성물산 주식회사 유전자 알고리즘을 이용한 구조물 하부 기초의 말뚝배치설계방법
ES2347742A1 (es) * 2008-03-18 2010-11-03 GAMESA INNOVATION & TECHNOLOGY S.L. Cimentacion de aerogenerador.
CN201254730Y (zh) * 2008-08-11 2009-06-10 国网北京电力建设研究院 加筋杆塔基础
JP5800655B2 (ja) * 2011-09-29 2015-10-28 ポリプラスチックス株式会社 樹脂成形体変形改善方法及び樹脂成形体軽量化方法
CN103967037B (zh) * 2014-05-12 2016-05-25 新乡华源电力勘察设计有限公司 一种杆塔刚性基础的优化设计方法
CN104500340B (zh) * 2014-11-04 2018-06-15 安徽和迅轨道交通应用技术有限公司 一种风力机发电装置
CN104679956B (zh) * 2015-02-14 2017-12-12 浙江大学 考虑动态特性的高速压力机底座可靠性稳健设计方法
CN105138000A (zh) * 2015-08-06 2015-12-09 大连大学 最优化基座位姿扰动的七自由度空间机械臂轨迹规划方法
WO2017131953A1 (en) * 2016-01-25 2017-08-03 Siemens Corporation Design optimization for a wind turbine tower
CN205559165U (zh) * 2016-02-23 2016-09-07 哈尔滨工业大学深圳研究生院 一种弹簧调节桨距的直叶片垂直轴风力发电机
CN106120838B (zh) * 2016-06-30 2018-08-24 中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司 一种垂直轴风机的重力式扩展基础的基础结构设计方法
CN106208046B (zh) * 2016-08-09 2018-11-27 重庆大学 一种考虑发电环境成本的潮汐流能发电场机组布局方法
CN106286130B (zh) * 2016-09-05 2019-02-05 华北电力大学 基于scada数据的风电机组偏航控制参数优化方法
CN108532625A (zh) * 2018-04-27 2018-09-14 湘电风能有限公司 一种风力发电机组基础

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102936902A (zh) * 2012-10-30 2013-02-20 广东明阳风电产业集团有限公司 杯型混凝土风力发电塔基础

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘华清.风电基础设计与计算.《第五届深基础工程发展论坛论文集》.2015,311-321. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109543287A (zh) 2019-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jia et al. Bearing capacity of composite bucket foundations for offshore wind turbines in silty sand
Busch et al. New natural draft cooling tower of 200 m of height
EP2103743A1 (en) Foundation for a wind turbine
CN109543287B (zh) 基于遗传算法的风电机组基础尺寸优化方法
CN107326817A (zh) 耗能式滚石防护系统、耗能式滚石防护系统设计方法
CN111236294A (zh) 一种组合式圆筒结构风机基础
DK2886723T3 (en) Ribbed foundation for superstructures and method of making the foundation.
CN105862907A (zh) 环形组合式超大直径海上风电单桩基础及其施工工艺
Chen et al. Design optimization of steel–concrete hybrid wind turbine tower based on improved genetic algorithm
CN211172056U (zh) 具有高压旋喷桩加固地基的海上单桩基础
Zhang et al. Bearing capacity and load transfer of brace topological in offshore wind turbine jacket structure
JP4906931B2 (ja) 土木用ブロック
CN103046575A (zh) 一种陆上四叶梅型的风机扩展基础结构
CN111139876B (zh) 碎石强夯置换的淤泥软土地基群桩极限承载力计算方法
CN211172055U (zh) 具有砂桩加固地基的海上单桩基础
CN103590417A (zh) 嵌固于岩石地基中的风机基础
CN107034909B (zh) 一种基础环节点抗弯承载力的简化计算方法
CN211898511U (zh) 一种组合式圆筒结构风机基础
CN213390202U (zh) 一种组合式多边形筒状结构风机基础
CN103046574A (zh) 一种软基础风机四叶梅型混凝土承台预应力管基础结构
CN109086505B (zh) 筑坝围堰钢管桩受力分析方法及系统
CN213625679U (zh) 双支柱式风机基础
Balogh et al. Cost optimization of concentric braced steel building structures
CN219450801U (zh) 适用于特殊用地条件的风力发电机贝型偏心承台桩基础
CN219709965U (zh) 一种吊车软弱地基加固结构

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant