CN111779638A - 一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法 - Google Patents

一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,包括:得到无初始缺陷的风电叶片疲劳应力或应变区间分布数据;通过巡检获得叶片缺陷的基础位置信息和尺寸信息;根据巡检提供的叶片缺陷基础位置信息以及尺寸信息,结合几何外形信息、层铺结构信息、层铺种类信息以及腹板层铺信息,分别建立完整以及含有缺陷的局部有限元模型;分别对模型进行加载计算;对比无初始缺陷的叶片疲劳应力或应变区间分布数据,结合缺陷对该位置应力或应变的影响情况,对缺陷位置疲劳寿命进行评估。判断缺陷疲劳危险等级。本方法显著提高了缺陷疲劳危险评估效率,降低风电叶片运维成本,对未来风电叶片巡检工程具有重要的意义。

Description

一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法
技术领域
本发明属于风电叶片技术领域,特别是涉及一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法。
背景技术
风力发电是风能利用最重要的方式,随着其技术的不断成熟,已经成为新能源中应用规模最大的发电方式之一。作为风电机组承受载荷最复杂的部件,风电叶片在运行过程中需要不断进行检查与维护,对于检查和维护发现有缺陷的叶片,需要进行危险评估以确定是否应该马上停机维修,以及进一步了解缺陷对叶片的影响情况。在巡检记录并识别缺陷信息的基础上,通过程序实现快速缺陷识别以及缺陷危险等级评估是风电叶片运维工程的重要研究内容。
发明内容
为了满足上述应用需求,本申请的目的在于提供一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法。在巡检记录并识别缺陷信息的基础上,通过指定的程序对识别的缺陷信息进行快速的疲劳危险等级评估。
为实现本发明的目的,本发明提供的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,包括如下步骤:
S1、通过有限元方法得到无初始缺陷的风电叶片疲劳应力或应变区间分布数据;
S2、基于疲劳应力或应变分布区间以二维翼型曲线形式输入叶片几何外形信息,以列表形式输入叶片层铺结构信息、层铺种类信息以及腹板层铺信息;
S3、通过巡检获得叶片缺陷的基础位置信息和尺寸信息;
S4、根据巡检提供的叶片缺陷基础位置信息以及尺寸信息,结合几何外形信息、层铺结构信息、层铺种类信息以及腹板层铺信息,分别建立完整以及含有缺陷的局部有限元模型;
S5、分别对模型进行加载计算;
S6、分别提取缺陷位置主纤维方向应力或应变信息;
S7、通过对比得到缺陷对该位置应力或应变的影响情况;
S8、对比无初始缺陷的叶片疲劳应力或应变区间分布数据,结合缺陷对该位置应力或应变的影响情况,通过SN曲线、古德曼图以及非线性累积损伤模型对缺陷位置疲劳寿命进行评估。
S9、根据缺陷位置疲劳寿命评估结果判断缺陷疲劳危险等级。
其中,步骤S1中,疲劳应力或应变区间分布包括:在叶片展向间隔不大于1000mm进行区间划分;在弦向根据前缘、后缘、吸力面主梁、吸力面前缘芯材、吸力面后缘芯材、压力面主梁、压力面前缘芯材、压力面后缘芯材、叶根以及叶尖进行区间划分;其中叶片所在笛卡尔坐标系,x方向为压力面指向吸力面,y方向(弦向)为前缘指向后缘,z方向(展向)为叶根指向叶尖。
其中,叶片几何外形信息可以通过叶片三维模型或叶片测绘获得,其中翼型前缘点与原点重合,忽略扭角和预弯对坐标影响。层铺结构信息方向为从内腔到外腔,每个分布区间列表中应一次包含每层材料厚度,层铺种类信息方向从内腔到外腔,每个分布区间列表应包含每层材料的种类,腹板层铺信息沿展向,每个展向区间应包含前缘腹板定位信息、后缘腹板定位信息以及每层材料厚度信息。
其中,通过巡检获得的缺陷位置信息包括缺陷的展向位置和弦向位置。尺寸信息包括缺陷在笛卡尔坐标系下三个方向的长度(X,Y,Z)以及缺陷类型如褶皱,缺胶、分层、开裂等。
其中,根据缺陷位置与几何外形输出缺陷位置截面二维翼型曲线,根据层铺结构对二维曲线向外偏移输出具有实际厚度二维曲面,对二维曲面进行切割以辅助其完整映射网格划分,根据层铺结构、层铺种类以及腹板层铺对映射网格进行材料划分,拉伸二维面网格长度为缺陷位置弦长的3倍,删除二维面网格保留三维实体单元网格完成局部完整有限元模型建立,将局部完整模型导出.cdb文件,重新载入.cdb文件根据缺陷位置和缺陷尺寸删除或者重新构建缺陷位置模型,完成局部缺陷有限元模型建立。
其中,对模型一端所有节点施加完全约束,得到模型另一端外表面节点数量Num,对模型外表面节点分别施加1/Num的x方向和y方向载荷,运行模型。
其中,通过控制坐标区间寻找缺陷模型中缺陷位置,循环提取缺陷模型缺陷位置的应力或应变信息,根据控制的缺陷坐标区间循环提取完整模型在该位置的应力或应变信息。
其中,分别计算x方向和y方向缺陷模型应力或应变/完整模型应力或应变-1,循环提取缺陷位置应力或应变增长比例的极大值。
其中,根据缺陷位置应力或应变增长比例的极大值以及疲劳应力或应变区间分布数据,通过SN曲线、古德曼图以及非线性累计损伤模型评估缺陷位置剩余疲劳寿命分布情况。
其中,由于疲劳寿命与应力或应变呈指数相关,对应力或应变的变化极为敏感,对于小于20年疲劳寿命区间认为是非常危险等级,应停止运行马上进行维修;对于大于20年小于100年疲劳寿命区间我们认为是危险等级,需要人工进行复查并计划统一进行维修,对于大于100年小于500年疲劳寿命区间我们认为是一般危险等级,需要人工进行复查并在以后巡检中关注缺陷的进一步发展情况。
与现有技术相比,本发明的有益效果为,本发明对于风电叶片巡检提供了一种快速的疲劳危险等级评估方法,该方法显著提高了缺陷疲劳危险评估效率,降低风电叶片运维成本,对未来风电叶片巡检工程具有重要的意义。
附图说明
图1所示为本申请的方法流程示意图。
图2所示为本申请的面区域划分示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本申请实施例提供的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,结合巡检实测某风电叶片主梁褶皱缺陷,对风电叶片疲劳危险等级进行评估,具体步骤如下:
S1、通过有限元方法得到无初始缺陷的被检测风电叶片疲劳应力或应变区间分布数据,疲劳应力或应变分布区间包括:在叶片展向间隔不大于1000mm进行区间划分;在弦向根据前缘、后缘、吸力面主梁、吸力面前缘芯材、吸力面后缘芯材、压力面主梁、压力面前缘芯材、压力面后缘芯材、叶根以及叶尖进行区间划分。
S2、对叶片三维模型展向进行切割间隔1000mm,保留相交线输出二维翼型曲线模型,根据展向位置将不同截面二维翼型曲线赋予相应图层。
S3、层铺结构信息以列表形式输入,其中行表示展向位置,列表示弦向位置,对应位置依次为每层材料厚度,方向从内腔到外腔。层铺种类信息与层铺信息形式相同,对应位置依次为每层材料种类。
S4、腹板层铺信息以列表形式输入,其中列表示展向位置,第一行对应位置为前缘腹板弦向定位,第二行对应位置为后缘腹板的弦向定位,第三行对应位置依次为沿着y方向每层材料厚度。
S5、通过巡检结果得到缺陷位置信息为吸力面展向11200mm、弦向430mm。识别缺陷为主梁褶皱,尺寸信息(50mm,100mm,300mm)。
S6、根据缺陷位置信息,确定展向区间11000mm,区间弦长1431mm导出外形信息打开并对应图层。删除二维曲线,按照y坐标循环定位方式重新连接吸力面和压力面两条多段线。根据腹板层铺第一行和第二行信息建立腹板中心线。
S7、根据展向区间11000mm,导出层铺结构信息以及腹板层铺第三行信息。根据层铺结构信息叠加得到翼型不同厚度区域划分,根据区域打断多段线,并分别向翼型外方向偏移打断后的多段线。根据腹板层铺信息中腹板厚度信息,叠加得到腹板厚度,将腹板中心线分别向前缘和后缘方向偏移腹板厚度/2mm。
S8、删除多线段保留坐标点形式,采用样条线重新连接坐标点作为构成面的基础,为保证顺利进行映射网格划分,根据不同厚度划分面区域,其中任何一个面区域关联的样条线必须是完整的。
S9、为提高映射网格质量,对后缘芯材位置在y方向进行平均分割,同时单独分割出后缘尖锐区域如附图2所示。
S10、根据样条线生成面并以实体形式导出。
将实体面输入有限元软件,进行面网格划分并控制网格尺寸,厚度最小的面划分单排网格,每个具有厚度梯度位置增加单排网格。
S11、首先划分腹板和后缘区域网格,其次从后缘到前缘依次划分映射网格。
S12、输入复合材料力学性能参数。根据层铺种类信息,赋予离散化网格材料属性。
S13、z方向拉伸面网格,控制拉伸长度4293mm,控制z方向网格尺寸与弦向网格尺寸近似相同,保留面网格材料和层铺属性,完成完整有限元模型建立并删除面网格。
S14、有限元模型输出为.cdb文件。重新导入.cdb文件,控制x坐标0,10000;y坐标410,510;z坐标2000,2300选择单元,列表导出被选择单元节点坐标信息,删除被选择单元。
S15、根据坐标信息建立高度为50mm褶皱三维模型,将褶皱三维坐标数据导入.cdb文件模型,重新生成缺陷位置网格,接触位置控制与原始模型节点重合,重新赋予缺陷位置材料和层铺属性,和并节点完成含有缺陷的有限元模型建立。
S16、模型一端所有节点施加完全约束,得到模型另一端外表面节点数量Num。分别对模型外表面节点分别施加1/Num的x方向和y方向载荷,运行模型。
S17、通过控制笛卡尔坐标区间寻找缺陷模型中缺陷位置,循环提取缺陷模型缺陷位置的应力或应变信息,根据控制的缺陷笛卡尔坐标区间循环提取完整模型在该位置的应力或应变信息。
S18、分别计算x方向和y方向缺陷模型应力或应变/完整模型应力或应变-1,循环提取缺陷位置应力或应变增长比例的极大值。
S19、计算得到缺陷位置对靠近内腔蒙皮双轴向布应变提升约20%,主梁单轴向纤维布应变提升约180%。
S20、对比风电叶片疲劳应力或应变区间分布数据,主梁单轴向布应变提升后仍然处于无限循环区域,双轴向布应力提升后剩余疲劳寿命降低至约96年,属于疲劳危险区间,需要人工进行复查并计划统一进行维修。
需要说明的是,本申请中未详述的技术方案,采用公知技术。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出的是,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、通过有限元方法得到无初始缺陷的风电叶片疲劳应力或应变区间分布数据;
S2、基于疲劳应力或应变分布区间以二维翼型曲线形式输入叶片几何外形信息,以列表形式输入叶片层铺结构信息、层铺种类信息以及腹板层铺信息;
S3、通过巡检获得叶片缺陷的基础位置信息和尺寸信息;
S4、根据巡检提供的叶片缺陷的基础位置信息以及尺寸信息,结合叶片几何外形信息、层铺结构信息、层铺种类信息以及腹板层铺信息,分别建立完整以及含有缺陷的局部有限元模型;
S5、分别对模型进行加载计算;
S6、分别提取缺陷位置主纤维方向应力或应变信息;
S7、通过对比得到缺陷对该位置应力或应变的影响情况;
S8、对比无初始缺陷的叶片疲劳应力或应变区间分布数据,结合缺陷对该位置应力或应变的影响情况,通过SN曲线、古德曼图以及非线性累积损伤模型对缺陷位置疲劳寿命进行评估;
S9、根据缺陷位置疲劳寿命评估结果判断缺陷疲劳危险等级。
2.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S1中,疲劳应力或应变区间分布包括:在叶片展向间隔不大于1000mm进行区间划分;在弦向根据前缘、后缘、吸力面主梁、吸力面前缘芯材、吸力面后缘芯材、压力面主梁、压力面前缘芯材、压力面后缘芯材、叶根以及叶尖进行区间划分;其中叶片所在笛卡尔坐标系,x方向为压力面指向吸力面,y方向为前缘指向后缘,z方向为叶根指向叶尖。
3.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S2中,叶片几何外形信息通过叶片三维模型或叶片测绘获得,其中翼型前缘点与原点重合,忽略扭角和预弯对坐标影响;
层铺结构信息方向为从内腔到外腔,每个分布区间列表中应一次包含每层材料厚度,层铺种类信息方向从内腔到外腔,每个分布区间列表应包含每层材料的种类,腹板层铺信息沿展向,每个展向区间应包含前缘腹板定位信息、后缘腹板定位信息以及每层材料厚度信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S3中,通过巡检获得的缺陷基础位置信息包括缺陷的展向位置和弦向位置;尺寸信息包括缺陷在笛卡尔坐标系下三个方向的长度以及缺陷类型。
5.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S4中,根据缺陷位置与几何外形输出缺陷位置截面二维翼型曲线,根据层铺结构对二维曲线向外偏移输出具有实际厚度二维曲面,对二维曲面进行切割以辅助其完整映射网格划分,根据层铺结构、层铺种类以及腹板层铺对映射网格进行材料划分,拉伸二维面网格长度为缺陷位置弦长的3倍,删除二维面网格保留三维实体单元网格完成局部完整有限元模型建立,将局部完整模型导出.cdb文件,重新载入.cdb文件根据缺陷位置和缺陷尺寸删除或者重新构建缺陷位置模型,完成局部缺陷有限元模型建立。
6.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S5中,对模型一端所有节点施加完全约束,得到模型另一端外表面节点数量Num,对模型外表面节点分别施加1/Num的x方向和y方向载荷,运行模型。
7.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S6中,通过控制坐标区间寻找缺陷模型中缺陷位置,循环提取缺陷模型缺陷位置的应力或应变信息,根据控制的缺陷坐标区间循环提取完整模型在该位置的应力或应变信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S7中,分别计算x方向和y方向缺陷模型应力或应变/完整模型应力或应变-1,循环提取缺陷位置应力或应变增长比例的极大值。
9.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S8中,根据缺陷位置应力或应变增长比例的极大值以及疲劳应力或应变区间分布数据,通过SN曲线、古德曼图以及非线性累计损伤模型评估缺陷位置剩余疲劳寿命分布情况。
10.根据权利要求1所述的一种基于疲劳应力应变的风电叶片缺陷危险等级评估方法,其特征在于,步骤S9中,由于疲劳寿命与应力或应变呈指数相关,对应力或应变的变化极为敏感,对于小于20年疲劳寿命区间认为是非常危险等级,应停止运行马上进行维修;对于大于20年小于100年疲劳寿命区间认为是危险等级,需要人工进行复查并计划统一进行维修,对于大于100年小于500年疲劳寿命区间认为是一般危险等级,需要人工进行复查并在以后巡检中关注缺陷的进一步发展情况。
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Cited By (6)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113719428A (zh) * 2021-08-30 2021-11-30 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种水平轴风力发电机组叶片寿命评估方法和系统
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CN117436344A (zh) * 2023-11-10 2024-01-23 沈阳工业大学 一种基于参数化描述的风力机叶片结构优化设计方法

Cited By (9)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113719428A (zh) * 2021-08-30 2021-11-30 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种水平轴风力发电机组叶片寿命评估方法和系统
CN113719428B (zh) * 2021-08-30 2022-11-04 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种水平轴风力发电机组叶片寿命评估方法和系统
CN114087137A (zh) * 2021-11-25 2022-02-25 西安热工研究院有限公司 一种风电机组叶片状态监测网络可靠性分析方法
CN115384721A (zh) * 2022-09-05 2022-11-25 中交第三航务工程局有限公司 一种三立柱漂浮式风机基础撑杆结构强度的计算方法
CN115384721B (zh) * 2022-09-05 2024-05-17 中交第三航务工程局有限公司 一种三立柱漂浮式风机基础撑杆结构强度的计算方法
TWI827418B (zh) * 2022-12-23 2023-12-21 台灣電力股份有限公司 渦輪機葉片龜裂之修護方法
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