CN111400952B - 一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法 - Google Patents

一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111400952B
CN111400952B CN202010205321.0A CN202010205321A CN111400952B CN 111400952 B CN111400952 B CN 111400952B CN 202010205321 A CN202010205321 A CN 202010205321A CN 111400952 B CN111400952 B CN 111400952B
Authority
CN
China
Prior art keywords
blade
area
particle
wind
cloth
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
CN202010205321.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111400952A (zh
Inventor
郭小锋
齐剑峰
施兰枚
黄鑫祥
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.)
Zhongyuan University of Technology
Original Assignee
Zhongyuan University of Technology
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 Zhongyuan University of Technology filed Critical Zhongyuan University of Technology
Priority to CN202010205321.0A priority Critical patent/CN111400952B/zh
Publication of CN111400952A publication Critical patent/CN111400952A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111400952B publication Critical patent/CN111400952B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70Wind energy
    • Y02E10/72Wind turbines with rotation axis in wind direction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

本发明提出了一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法,其步骤为:首先,利用叶片典型截面建立铺层结构设计模型,并在铺层结构设计模型上分别建立梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型;其次,采用粒子群算法对梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型进行优化,得到梁帽区域和尾缘加强区域的厚度,进而得到最优的叶片铺层结构。最后通过Ansys软件对叶片的结构强度及结构动力学特性进行了对比和分析,发现玻碳混合低风速叶片的载荷、质量及叶尖最大变形量有明显的降低。本发明在低风速风电叶片的玻碳混合铺层结构设计问题进行了研究,对低风速风电叶片轻量化、风能捕获效率最大化及总机运行成本最优化设计具有非常重要的意义。

Description

一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法
技术领域
本发明涉及低风速风电叶片结构设计优化技术领域,特别是指一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法。
背景技术
为了提高风轮风能的吸纳能力,降低发电成本,需要设计风轮叶片长度、重量和极限载荷较常规风轮叶片有明显的增加的低风速风力机组。对低风速风轮叶片,为了增加叶片的柔韧性,降低风轮叶片的载荷和重量,提高风电机组的发电成本,探索采用玻璃纤维材料和碳纤维材料混杂风电叶片优化设计具有非常重要的意义。目前,风力机叶片主要是由玻璃纤维增强环氧树脂制备而成,其目的是在保证叶片强度和刚度的前提下,减轻叶片的质量和载荷。周红丽对风电叶片复合材料进行了综述研究,发现碳纤维复合材料风电叶片是提高风力发电机组单机容量大型化的有效途径。NREL实验室针对未来海上10MW风电机组,设计了玻碳混合铺层叶片概念设计模型。Mehdi Kalantari等采用改进的遗传算法(NSGA-II)使玻碳纤维复合材料在规定的最小抗弯强度约束下,材料密度和成本最小。张娜等针对多风沙环境下的固体粒子对叶片冲蚀磨损研究,发现玻碳混合叶片具有良好的界面结合性和表面疏水性能,大大提高了风电叶片的抗冲蚀磨损性能。
发明内容
本发明提出了一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法,解决了现有低风速叶片结构设计中减载减重的技术问题,为低风速叶片的轻量化设计提供了依据和参考,有助于推动风电叶片制造技术的发展。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法,其步骤如下:
S1、利用叶片典型截面建立铺层结构设计模型,并在铺层结构设计模型上分别建立梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型;
S2、采用粒子群算法对梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型进行优化,得到梁帽区域和尾缘加强区域的厚度,进而得到最优的叶片铺层结构。
所述铺层结构设计模型中叶片的上翼的铺层结构与下翼的铺层结构相同,沿叶片周向将铺层分为前缘加强区域、前缘面板区域、梁帽区域、尾缘面板区域、尾缘加强区域和尾缘区域;且上翼面和下翼面之间设有腹板,其中,腹板设有两块。
所述前缘加强区域、梁帽区域和尾缘加强区域的铺层结构相同,从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、翼面泡沫、碳纤维单轴布、玻璃纤维双轴布;所述前缘面板区域和尾缘面板区域的铺层结构相同,从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、翼面泡沫、玻璃纤维双轴布;所述尾缘区域的铺层结构从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、玻璃纤维双轴布;所述腹板的铺层结构从外至内依次为玻璃纤维双轴布、腹板泡沫、玻璃纤维双轴布。
所述梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型为:叶片的任一截面处,梁帽区域和尾缘加强区域的碳纤维单轴布的厚度值分别为玻璃纤维单轴布的厚度值的k1和k2倍。
所述采用粒子群算法对梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型进行优化的方法为:
S21、将叶片的总质量作为目标函数,将叶片的结构强度、叶尖变形量及自振频率作为约束条件;
S22、初始化种群大小N、粒子维数M、迭代次数k,最大迭代次数tmax,初始化粒子的位置x0和速度v0,利用粒子的初始位置x0初始化群体最优适应值gbest和各粒子最优适应值pbest;
S23、更新粒子的位置x和速度v,生成叶片铺层结构参数k1和k2;
S24、调用基于ANSYS APDL的叶片参数化有限元建模及性能分析软件,计算叶片总质量,在极限载荷下计算叶片最大应力、叶尖最大变形量及自振频率,计算目标向量;
S25、更新粒子的个体最优适应值pi和群体最优适应值pg
S26、迭代次数k=k+1,并判断是否达到最大迭代次数tmax或连续k次的群体最优值不变,若是,输出群体最优适应值pg对应的粒子,否则,对粒子群参数自适应调整,返回步骤S23。
所述目标函数为:
F(x)=min(Blademass),
其中,F(x)为目标函数,x为设计变量(k1,k2),Bladecmass为目标向量。
所述约束条件为:
γσ≤[σ],
γτ≤[τ],
ω1f≠3P;ω1e≠3P,
P=nr/60,
d≤dtip,max
其中,σ为叶片各截面最外层三轴向布铺层的正应力,τ为叶片各截面最外层三轴向布铺层的剪切应力,[σ]三轴向布材料的许用拉伸,[τ]为三轴向布材料的许用剪切应力,γ为安全因子,ω1f为叶片的一阶挥舞,ω1e为一阶摆振频率,P为风力机组相对振动频率,nr为风轮的转速,d为叶尖的最大变形量,dtip,max为叶尖的最大许用变形量。
所述粒子的位置x和速度v的更新方法为:
Figure BDA0002419318860000031
Figure BDA0002419318860000032
其中,w为惯性权重,c1、c2均表示学习因子,r1、r2均为范围为[0,1]的随机数,
Figure BDA0002419318860000033
为第i个粒子在第k代的位置,
Figure BDA0002419318860000034
为第i个粒子在第k+1代的位置,
Figure BDA0002419318860000035
为第i个粒子在第k代的速度,
Figure BDA0002419318860000036
为第i个粒子在第k+1代的速度,pi为当前粒子i的个体最优解的位置,pg为全局最优解的位置。
所述对粒子群参数自适应调整的方法为:
S26.1、计算第i和j个粒子间的距离D(i,j):
Figure BDA0002419318860000037
其中,f(·)表示当前粒子的适应度值,xi为粒子i的位置,xj为粒子j的位置;
S26.2、计算种群中粒子间的最大距离Dmax
Dmax=max(D(i,j));
S26.3、计算种群中粒子间的平均距离Daverage
Figure BDA0002419318860000038
其中,N为种群的大小;
S26.4、根据粒子间的平均距离与最大距离的比重来动态的调整惯性权重w:
Figure BDA0002419318860000039
S26.5、利用惯性权重w调整粒子的位置x和速度v。
本技术方案能产生的有益效果:
(1)本发明是以低风速风电叶片为研究对象,对玻碳混合叶片的铺层结构进行优化设计,以确定出最适宜的碳纤维单轴布材料的最佳铺层厚度;
(2)本发明设计的玻碳混合叶片的载荷、质量及叶尖最大变形量有明显的降低,对低风速风电叶片轻量化、风能捕获效率最大化及总机运行成本最优化设计具有非常重要的意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的玻碳混合风电叶片的铺层结构模型图;
图2为本发明的碳纤维铺层防雷电结构设计图;
图3为传统叶片极限载荷图;
图4为本发明的叶片主梁部位碳纤维替换厚度图;
图5为本发明的叶片的有限元模型图;
图6为本发明的优化设计算法流程图;
图7为本发明的叶片梁帽和尾缘铺层厚度对比图;
图8为本发明的叶片挥舞刚度分布图;
图9为本发明的叶片质量分布图;
图10为本发明的叶片叶根部位挥舞弯矩载荷对比图;
图11为本发明的叶片叶尖变形情况对比图;
图12为本发明的结构设计优化后叶片应力云图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
传统风电叶片的铺层结构材料主要由玻璃纤维和泡沫芯材组成,叶片在恶劣工况下,挥舞和摆振方向的弯矩载荷主要由梁帽及尾缘单轴布承担,由于碳纤维布的相对密度比玻璃纤维布的小,但拉伸强度和弹性模量远大于玻璃纤维。考虑到碳纤维材料成本比较昂贵,以及当整个叶片结构采用碳纤维材料时,叶片容易受到雷击损坏等因素,本发明以2MW长度为54m的风电叶片为例,提供了一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法,其2MW的风电叶片主要的铺层材料为玻璃纤维和泡沫芯材,重量为11700kg,为了减轻叶片的重量,以达到叶片的轻量化设计,对玻碳混合叶片的铺层结构设计中,将传统叶片中梁帽和尾缘加强部位的单轴布玻璃纤维材料替换为碳纤维单轴布材料,以实现低风速风电叶片的轻量化设计。具体步骤如下:
S1、利用叶片典型截面建立铺层结构设计模型,并在铺层结构设计模型上分别建立梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型。
为了减少设计变量,铺层结构设计模型中叶片的上翼的铺层结构与下翼的铺层结构相同,沿叶片周向将铺层分为划分为六个区域如图1所示:前缘加强区域(LER)、前缘面板区域(LEP)、梁帽区域(CAP)、尾缘面板区域(TEP)、尾缘加强区域(TER)和尾缘区域(TE);且上翼面和下翼面之间设有腹板,用于支撑和固定上下翼面,其中,腹板设有两块分别为左、右两块腹板,腹板的铺层结构从外至内依次为玻璃纤维双轴布、腹板泡沫、玻璃纤维双轴布,如图1(f)所示;所述前缘面板区域和尾缘面板区域的铺层结构相同,从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、翼面泡沫、玻璃纤维双轴布,如图1(c)所示;所述前缘加强区域、梁帽区域和尾缘加强区域的铺层结构相同,从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、翼面泡沫、碳纤维单轴布、玻璃纤维双轴布,如图1(d)所示;所述尾缘区域的铺层结构从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、玻璃纤维双轴布,如图1(e)所示。此外,为了保证叶片外表面的光顺性,在整个风电叶片的内、外表面铺设有厚度为0.6mm的聚氨酯涂层和两层玻璃纤维双轴布。
风电叶片在长期工作后可能产生疲劳裂纹,裂纹会使碳纤维材料暴露在叶片内外表面,会带来雷击损坏的灾害,为此对梁帽区域(CAP)中的碳纤维铺层结构进行如下防雷电设计,如图2所示,在替换后的碳纤维单轴布的上下表面铺设2至4层(根据碳纤维的厚度决定)的非导电性双轴布材料,将碳纤维材料包裹其中,起到隔离绝缘的作用。
此外,由于碳纤维单轴布的弹性模量远大于玻璃纤维单轴布,且厚度小于玻璃纤维单轴布,在用碳纤维单轴布替换玻璃纤维单轴布后,梁冒区域和尾缘加强区域的厚度相对于前缘面板区和尾缘面板区有较大的厚度落差,为了避免沿叶片周向铺层厚度分布不均匀而产生应力集中,本发明提出在对梁冒区域和尾缘加强区域进行等强度替换后,在外表玻璃纤维三轴布和碳纤维单轴布外的玻璃纤维双轴布铺层间铺设一定厚度的翼面泡沫,以避免产生厚度差问题。同时,翼面泡沫也是一种非导电材料,将其布置在碳纤维铺层的外层,能起到隔离绝缘的作用。
根据叶片的铺层结构和预弯外形情况,本发明主要对叶片梁冒及尾缘加强区域中的单轴布玻璃纤维进行碳纤维单轴布材料替换设计,通过优化设计的方法确定碳纤维单轴布材料的厚度值,以2MW叶片为例,采用GH-Bladed软件参照GL2010标准对叶片的1200种细分工况进行计算,得到叶片的每个截面的最大极限载荷如图3所示。
在优化叶片中,将叶片梁冒区域及尾缘加强区域中的玻璃纤维单轴布替换为碳纤维单轴布材料,并假定叶片的任一截面处,梁帽区域和尾缘加强区域的碳纤维单轴布的厚度值分别为玻璃纤维单轴布的厚度值的k1和k2倍。如图5所示,优化设计的设计变量为k1和k2。在优化设计中,根据叶片的弦长、扭角及铺层结构等参数,通过Matlab和Ansys apdl软件可以自动构建用于后续叶片结构、质量、最大变形量等性能分析的有限元模型,叶片的有限元模型如图4所示。
S2、采用粒子群算法对梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型进行优化,得到梁帽区域和尾缘加强区域的厚度,进而得到最优的叶片铺层结构。
按照设计经验对叶片铺层结构进行初始化,采用粒子群算法,在结构强度、叶尖变形量及避免共振的约束条件下,以优化叶片质量最小为目标,通过优化设计确定设计叶片中碳纤维铺层的厚度。如图6所示,采用粒子群算法对梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型进行优化的方法为:
S21、将叶片的总质量作为目标函数,将叶片的结构强度、叶尖变形量及自振频率作为约束条件;
所述目标函数为:
F(x)=min(Blademass),
其中,F(x)为目标函数,x为设计变量(k1,k2),Bladecmass=p1p2p3p4p5Blademass为目标向量,Blademass为叶片的总体质量,p1、p2、p3、p4、p5均表示惩罚因子。叶片的总体质量Blademass通过叶片参数化有限元建模对设计叶片各种材料用量的累计可自动计算叶片的总体质量。
设计叶片的强度校核以叶片最外层三轴向布材料不失效为设计准则,采用第一轻度理论进行约束:
γσ≤[σ],
γτ≤[τ],
惩罚因子p1、p2分别为:
如果γσ≥[σ],
Figure BDA0002419318860000061
否则p1=1,
如果γτ≥[τ],
Figure BDA0002419318860000062
否则p2=1;
其中,σ为叶片各截面最外层三轴向布铺层的正应力,τ为叶片各截面最外层三轴向布铺层的剪切应力,[σ]三轴向布材料的许用拉伸,[τ]为三轴向布材料的许用剪切应力,γ为安全因子。叶片的最大拉伸和剪切应力均可通过叶片参数化有限元建模及性能分析程序自动实现。
为了避免共振,要求设计叶片的一阶挥舞ω1f和一阶摆振频率ω1e不能与3倍的风力机组相对振动频率3P相重合:
ω1f≠3P;ω1e≠3P,
P=nr/60,
惩罚因子p3、p4分别为:
如果|ω1f-3P|≤0.05,p3=0.9,否则p3=1,
如果|ω1e-3P|≤0.05,p4=0.9,否则p4=1;
其中,ω1f为叶片的一阶挥舞,ω1e为一阶摆振频率,P为风力机组相对振动频率,即风轮旋转一周需要时间的导数,nr为风轮的转速。叶片的自振频率可通过叶片参数化有限元建模及性能分析程序自动实现。
为了避免叶片在极限工况载荷下与塔筒发生碰撞,对叶尖的最大变形量d进行约束:
d≤dtip,max
惩罚因子p5为:
如果d≥dtip,max
Figure BDA0002419318860000071
否则,否则p5=1,
其中,d为叶尖的最大变形量,dtip,max为叶尖的最大许用变形量。叶尖的最大变形量可通过叶片参数化有限元建模及性能分析程序自动实现。
S22、初始化种群大小N=10、粒子维数M=2、迭代次数k,最大迭代次数tmax=150,初始化粒子的位置x0和速度v0,利用粒子的初始位置x0初始化群体最优适应值gbest和各粒子最优适应值pbest;
S23、更新粒子的位置x和速度v,生成叶片铺层结构参数k1和k2;
Figure BDA0002419318860000072
Figure BDA0002419318860000073
其中,w为惯性权重,一般取w=0.8,c1、c2均表示学习因子,且c1=c2=0.5,r1、r2均为范围为[0,1]的随机数,
Figure BDA0002419318860000074
为第i个粒子在第k代的位置,
Figure BDA0002419318860000075
为第i个粒子在第k+1代的位置,
Figure BDA0002419318860000076
为第i个粒子在第k代的速度,
Figure BDA0002419318860000077
为第i个粒子在第k+1代的速度,pi为当前粒子i的个体最优解的位置,pg为全局最优解的位置。
S24、调用基于ANSYS APDL的叶片参数化有限元建模及性能分析软件,计算叶片总质量,在极限载荷下计算叶片最大应力、叶尖最大变形量及自振频率,计算目标向量Bladecmass
S25、更新粒子的个体最优适应值pi和群体最优适应值pg
S26、迭代次数k=k+1,并判断是否达到最大迭代次数tmax或连续k次的群体最优值不变,若是,输出群体最优适应值pg对应的粒子,否则,对粒子群参数自适应调整,返回步骤S23。
对粒子群参数自适应调整的方法为:
S26.1、计算第i和j个粒子间的距离D(i,j):
Figure BDA0002419318860000081
其中,f(·)表示当前粒子的适应度值,xi为粒子i的位置,xj为粒子j的位置;
S26.2、计算种群中粒子间的最大距离Dmax
Dmax=max(D(i,j));
S26.3、计算种群中粒子间的平均距离Daverage
Figure BDA0002419318860000082
其中,N为种群的大小;
S26.4、根据粒子间的平均距离与最大距离的比重来动态的调整惯性权重w:
Figure BDA0002419318860000083
S26.5、利用惯性权重w调整粒子的位置x和速度v。
输出结果即为最优设计变量k1和k2,将其与原叶片梁帽及尾缘加强部位玻璃纤维的厚度相乘即得到优化叶片在梁帽和尾缘加强部位碳纤维单轴布材料的厚度。
优化设计后,叶片在梁帽区域和尾缘加强部位单轴布材料的铺层厚度对比如图7所示,由图7可以看出采用碳纤维材料后,梁帽区域和尾缘加强区域单轴布的铺层厚度要明显减少。
仿真实验:
叶片是一个柔性体,叶片的设计需要满足强度和刚度两个方面的要求,在以往叶片的结构性能分析研究中,叶片的最大变形量是叶片结构性能分析的首要考虑因素。因此,本发明主要从玻碳混合叶片的刚度、载荷、叶尖变形情况及强度方面与传统叶片(即2MW长度为54m的叶片)对比分析,以验证本发明的可靠性,使叶片达到轻量化设计,推动风电叶片行业的发展。
本发明采用PreComp软件对玻碳混合叶片和传统叶片进行截面刚度特性及质量分布的对比分析,其结果如图8和9所示,由图8可知,玻碳混合叶片相对于传统叶片的挥舞刚度略有下降。在最大弦长即距叶根9m的截面处,挥舞刚度较原叶片下降了12.67%;由图9可知,玻碳混合叶片截面质量分布明显小于传统叶片,设计变量k1为0.34,k2为0.39。原叶片总重量11300kg,优化后的叶片总重为8452.4kg,对比原叶片,优化叶片质量减少了25.2%。优化叶片中碳纤维单轴布的质量(不含树脂)约778.4kg。
为了评估玻碳混合叶片在复杂风况下的载荷及结构动力学性能,采用GH-Blade软件,以平均风速为9m/s的湍流风对叶片进行动态载荷分析,其湍流强度纵向为15.46%、横向为12.16%、垂直方向为8.71%。图10为叶片在距叶根1.5m处的挥舞弯矩,从图中可以看出玻碳混合叶片对比传统叶片的挥舞方向上的载荷要明显低于传统叶片挥舞方向上的载荷,且对比于传统叶片挥舞方向上的载荷,玻碳混合叶片最大降低了3.1%,表明玻碳混合叶片可有效降低叶片及风力机的载荷。图11为风力机在上述湍流风工况下的叶尖变形量对比图,由图可知,采用玻碳混合复合材料结构后,叶片的叶尖变形量有较大的减小,最大减小了7.96%。
在传统叶片的极限载荷下,对叶片的结构强度进行了分析,叶片的应力云图如图12所示,传统叶片最大拉伸应力为157MPa,最大应力集中在叶片压力面叶根与腹板端部相接的部位;而玻碳混合叶片最大拉伸应力为112MPa,这是由于相比于结构强度,叶尖变形量是叶片设计中的主要约束条件;另外,碳纤维材料的弹性模量明显高于玻璃纤维,用碳纤维单轴布材料替换梁帽和尾缘部分的玻璃纤维单轴布材料后,在满足叶片原有强度和刚度的条件下,碳纤维单轴布的铺层厚度要低于原玻璃纤维单轴布的铺层厚度,使叶片更加柔韧,且替换后的叶片在施加相同的载荷下,叶片的最大应力要明显降低。
综上所述,用碳纤维材料部分替换传统叶片的玻璃纤维材料,以本发明的建模方法及确定适宜的碳纤维材料替换厚度方法,对叶片进行结构设计优化,优化设计后的叶片不仅保证了原有强度和刚度的要求,还使叶尖的动态变形量较原叶片有明显的减小。本发明对低风速或超低风速下风电叶片的减载、减重及降低叶片成本的轻量高效设计提供了依据和参考,有助于推进风电行业的发展。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法,其特征在于,其步骤如下:
S1、利用叶片典型截面建立铺层结构设计模型,并在铺层结构设计模型上分别建立梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型;
S2、采用粒子群算法对梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型进行优化,得到梁帽区域和尾缘加强区域的厚度,进而得到最优的叶片铺层结构;
所述采用粒子群算法对梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型进行优化的方法为:
S21、将叶片的总质量作为目标函数,将叶片的结构强度、叶尖变形量及自振频率作为约束条件;
所述目标函数为:
F(x)=min(Blademass),
其中,F(x)为目标函数,x为设计变量(k1,k2),Bladecmass为目标向量;
所述约束条件为:
γσ≤[σ],
γτ≤[τ],
ω1f≠3P;ω1e≠3P,
P=nr/60,
d≤dtip,max
其中,σ为叶片各截面最外层三轴向布铺层的正应力,τ为叶片各截面最外层三轴向布铺层的剪切应力,[σ]三轴向布材料的许用拉伸,[τ]为三轴向布材料的许用剪切应力,γ为安全因子,ω1f为叶片的一阶挥舞,ω1e为一阶摆振频率,P为风力机组相对振动频率,nr为风轮的转速,d为叶尖的最大变形量,dtip,max为叶尖的最大许用变形量;
S22、初始化种群大小N、粒子维数M、迭代次数k,最大迭代次数tmax,初始化粒子的位置x0和速度v0,利用粒子的初始位置x0初始化群体最优适应值gbest和各粒子最优适应值pbest;
S23、更新粒子的位置x和速度v,生成叶片铺层结构参数k1和k2;
所述粒子的位置x和速度v的更新方法为:
Figure FDA0004059714670000011
Figure FDA0004059714670000012
其中,w为惯性权重,c1、c2均表示学习因子,r1、r2均为范围为[0,1]的随机数,
Figure FDA0004059714670000013
为第i个粒子在第k代的位置,
Figure FDA0004059714670000021
为第i个粒子在第k+1代的位置,
Figure FDA0004059714670000022
为第i个粒子在第k代的速度,
Figure FDA0004059714670000023
为第i个粒子在第k+1代的速度,pi为当前粒子i的个体最优解的位置,pg为全局最优解的位置;
S24、调用基于ANSYS APDL的叶片参数化有限元建模及性能分析软件,计算叶片总质量,在极限载荷下计算叶片最大应力、叶尖最大变形量及自振频率,计算目标向量;
S25、更新粒子的个体最优适应值pi和群体最优适应值pg
S26、迭代次数k=k+1,并判断是否达到最大迭代次数tmax或连续k次的群体最优值不变,若是,输出群体最优适应值pg对应的粒子,否则,对粒子群参数自适应调整,返回步骤S23;
所述对粒子群参数自适应调整的方法为:
S26.1、计算第i和j个粒子间的距离D(i,j):
Figure FDA0004059714670000024
其中,f(·)表示当前粒子的适应度值,xi为粒子i的位置,xj为粒子j的位置;
S26.2、计算种群中粒子间的最大距离Dmax
Dmax=max(D(i,j));
S26.3、计算种群中粒子间的平均距离Daverage
Figure FDA0004059714670000025
其中,N为种群的大小;
S26.4、根据粒子间的平均距离与最大距离的比重来动态的调整惯性权重w:
Figure FDA0004059714670000026
S26.5、利用惯性权重w调整粒子的位置x和速度v。
2.根据权利要求1所述的玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法,其特征在于,所述铺层结构设计模型中叶片的上翼的铺层结构与下翼的铺层结构相同,沿叶片周向将铺层分为前缘加强区域、前缘面板区域、梁帽区域、尾缘面板区域、尾缘加强区域和尾缘区域;且上翼面和下翼面之间设有腹板,其中,腹板设有两块。
3.根据权利要求2所述的玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法,其特征在于,所述前缘加强区域、梁帽区域和尾缘加强区域的铺层结构相同,从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、翼面泡沫、碳纤维单轴布、玻璃纤维双轴布;所述前缘面板区域和尾缘面板区域的铺层结构相同,从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、翼面泡沫、玻璃纤维双轴布;所述尾缘区域的铺层结构从外至内依次为玻璃纤维双轴布、玻璃纤维三轴布、玻璃纤维双轴布;所述腹板的铺层结构从外至内依次为玻璃纤维双轴布、腹板泡沫、玻璃纤维双轴布。
4.根据权利要求3所述的玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法,其特征在于,所述梁帽区域和尾缘加强区域的铺层厚度模型为:叶片的任一截面处,梁帽区域和尾缘加强区域的碳纤维单轴布的厚度值分别为玻璃纤维单轴布的厚度值的k1和k2倍。
CN202010205321.0A 2020-03-20 2020-03-20 一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法 Active CN111400952B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010205321.0A CN111400952B (zh) 2020-03-20 2020-03-20 一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010205321.0A CN111400952B (zh) 2020-03-20 2020-03-20 一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111400952A CN111400952A (zh) 2020-07-10
CN111400952B true CN111400952B (zh) 2023-04-07

Family

ID=71434310

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010205321.0A Active CN111400952B (zh) 2020-03-20 2020-03-20 一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111400952B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111783347B (zh) * 2020-07-27 2023-06-09 内蒙古工业大学 一种复合纤维风力机叶片分区细观铺层参数优化方法
CN114718760A (zh) * 2021-01-06 2022-07-08 中国航发商用航空发动机有限责任公司 铺层复合材料风扇叶片及其增强方法
CN112966351A (zh) * 2021-03-08 2021-06-15 三一重能股份有限公司 风电叶片叶根铺层设计方法及风电叶片叶根结构
CN115680784B (zh) * 2022-10-14 2024-04-19 中国航发四川燃气涡轮研究院 层合结构树脂基复合材料叶片建模及计算方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102750410A (zh) * 2012-06-12 2012-10-24 中国科学院工程热物理研究所 一种水平轴风力机叶片铺层的优化设计方法
WO2014201849A1 (zh) * 2013-06-18 2014-12-24 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 配有储能电站的分散式风电场有功优化调控方法
CN109409013A (zh) * 2018-12-10 2019-03-01 国电联合动力技术有限公司 一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102750410A (zh) * 2012-06-12 2012-10-24 中国科学院工程热物理研究所 一种水平轴风力机叶片铺层的优化设计方法
WO2014201849A1 (zh) * 2013-06-18 2014-12-24 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 配有储能电站的分散式风电场有功优化调控方法
CN109409013A (zh) * 2018-12-10 2019-03-01 国电联合动力技术有限公司 一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于参数建模的风力机预弯叶片结构优化设计;陈进等;《华南理工大学学报(自然科学版)》(第12期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111400952A (zh) 2020-07-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111400952B (zh) 一种玻碳混合低风速叶片铺层结构的优化设计方法
Liao et al. Blade layers optimization of wind turbines using FAST and improved PSO Algorithm
De Goeij et al. Implementation of bending-torsion coupling in the design of a wind-turbine rotor-blade
Resor Definition of a 5MW/61.5 m wind turbine blade reference model.
Locke et al. Design studies for twist-coupled wind turbine blades
Bottasso et al. Multi-disciplinary constrained optimization of wind turbines
Lee et al. Fluid–structure interaction of FRP wind turbine blades under aerodynamic effect
USH2057H1 (en) Load attenuating passively adaptive wind turbine blade
Albanesi et al. Simultaneous ply-order, ply-number and ply-drop optimization of laminate wind turbine blades using the inverse finite element method
CN102750410B (zh) 一种水平轴风力机叶片铺层的优化设计方法
Dal Monte et al. Proposal for a coupled aerodynamic–structural wind turbine blade optimization
Bagherpoor et al. Structural optimization design of 2MW composite wind turbine blade
CN105787212A (zh) 一种抗气动弹性变形的风力机翼型设计方法
Berggreen et al. Application and analysis of sandwich elements in the primary structure of large wind turbine blades
CN111310252A (zh) 一种风电叶片气动结构耦合设计方法
Tarfaoui et al. Numerical study of the structural static and fatigue strength of wind turbine blades
CN105760629A (zh) 风力机叶片主梁铺层优化设计方法
Ashwill et al. Development of the sweep-twist adaptive rotor (STAR) blade
Miliket et al. Aerodynamic performance enhancement and computational methods for H-Darrieus vertical axis wind turbines
CN113496060A (zh) 一种复合材料叶片气动与结构一体化设计方法
US11215161B2 (en) Retrofit winglets for wind turbines
CN112765731B (zh) 一种考虑局部屈曲的曲线纤维复材结构气动弹性优化方法
Amzil et al. Structural performance analysis of hemp fiber-reinforced hybrid composites in wind turbine blade manufacturing
Cox et al. Geometric scaling effects of bend-twist coupling in rotor blades
Ashwill et al. Concepts for adaptive wind turbine blades

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