CN113609742A - 面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法 - Google Patents

面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，包含：建立风力发电机组主轴的整体的几何模型，对各部件进行网格划分并设置材料属性。对网格模型进行装配并设置边界条件。计算主轴的极限静强度和疲劳强度并根据计算结果将静强度及疲劳强度的热点位置设置为需优化设计区域。建立响应面模型。设置多目标函数和约束条件，进行多目标优化。本发明提供的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，考虑主轴相关联零部件，建立主轴整体结构有限元模型，主轴结构尺寸、传动链布置位置参数化设定及自动寻优，提高优化设计效率，受力更合理，使力的传递效率更高，获得可靠性及经济性更好的结构。

Description

面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法
技术领域
本发明涉及一种面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法。
背景技术
现有的主轴优化方案使用有限元方法进行主轴强度计算，建立三维模型，导入前处理软件进行网格划分，建立有限元模型，使用节点自由度耦合法或者杆单元法模拟轴承滚子，加载极限工况载荷，计算主轴静强度及疲劳强度，通过观察受力云图，对应力较大位置的结构进行手动调整优化。
主要缺陷在于：
1.未考虑主轴相关零部件对主轴强度的影响；
2.主轴承的模拟方法不能体现主轴承运行中的非线性特征；
3.手动调整局部尺寸参数进行优化，效率低，效果差，不能形成规范化，标准化流程；
4.未能从静强度、刚度、疲劳强度多方面对主轴进行优化；
5.未考虑因主轴在传动链中的位置参数变化对主轴强度造成的影响。
发明内容
本发明提供了一种面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，采用如下的技术方案：
一种面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，包含以下步骤：
建立风力发电机组主轴的整体的几何模型，风力发电机组主轴包含前密封环、后密封环、锁紧螺母、胀紧套、齿轮箱接口法兰、轮毂、锁定盘、轴承、主轴和轴承座；
对风力发电机组主轴中各部件进行网格划分并设置材料属性；
在有限元分析软件中对风力发电机组主轴中各部件的网格模型进行装配并设置边界条件；
计算主轴的极限静强度和疲劳强度；
根据计算结果将静强度及疲劳强度的热点位置设置为需优化设计区域并对需优化设计区域的设计参数进行试验设计；
建立响应面模型；
设置多目标函数和约束条件，进行多目标优化，综合考虑选择最优点，并将相关参数进行圆整，将设计参数圆整后的模型进行计算静强度与疲劳强度分析，获得最优结构模型。
进一步地，在建立几何模型时，忽略螺纹孔和工艺倒角，并对主轴的结构尺寸及其在传动链中的位置尺寸进行参数化设置。
进一步地，在对风力发电机组主轴中各部件进行网格划分时，主轴采用六面体高阶单元进行划分，轮毂采用四面体低阶网格进行划分，剩余的实体结构采用六面体低阶网格划分。
进一步地，对主轴中易发生应力集中的结构过渡位置细化网格。
进一步地，采用层状体模型模拟轴承，使用相同位置的4根不同初始应变的杆单元分别模拟各层状体。
进一步地，计算主轴的极限静强度和疲劳强度的具体方法为：
将轮毂的中心位置设为加载点，施加轮毂中心旋转坐标系最恶劣工况，计算极限静强度；
处理载荷时序谱，获得6个力素的马可夫矩阵，经过统计处理，获得12个疲劳单位载荷，在疲劳分析软件中输入疲劳单位载荷有限元计算结果、S-N曲线和载荷谱信息计算疲劳强度。
进一步地，需优化设计区域内设计参数采用拉丁超立方抽样建立进行试验设计。
进一步地，建立响应面模型的具体方法为：
采用genetic aggregation法建立响应面，设置最大细化点数目及验证点数量，同时设置收敛容差，计算响应面，得到响应面模型。
进一步地，多目标函数为:
F(xi)＝min(S(xi)，M(xi)，Da(xi)，Di(xi))，
其中，S(xi)为等效应力函数，M(xi)为质量函数，Da(xi)为最大疲劳损伤函数，Di(xi)为最大位移函数。
进一步地，采用多目标遗传算法进行多目标优化。
本发明的有益之处在于提供的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，考虑主轴相关联零部件，建立主轴整体结构有限元模型，主轴结构尺寸、传动链布置位置参数化设定及自动寻优，提高优化设计效率，受力更合理，使力的传递效率更高，获得可靠性及经济性更好的结构。
附图说明
图1是本发明的风力发电机组主轴的整体的几何模型的示意图。
风力发电机组主轴1，前密封环11，后密封环12，锁紧螺母13，胀紧套14，齿轮箱接口法兰15，轮毂16，锁定盘17，轴承18，主轴19，轴承座20。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
本发明揭示一种面向整体结构的风力发电机组主轴的优化方法，包含以下步骤：S1：建立风力发电机组主轴1的整体的几何模型，风力发电机组主轴1包含前密封环11、后密封环12、锁紧螺母13、胀紧套14、齿轮箱接口法兰15、轮毂16、锁定盘17、轴承18、主轴19和轴承座20。S2：对风力发电机组主轴1中各部件进行网格划分并设置材料属性。S3：在有限元分析软件中对风力发电机组主轴1中各部件的网格模型进行装配并设置边界条件。S4：计算主轴19的极限静强度和疲劳强度。S5：根据计算结果将静强度及疲劳强度的热点位置设置为需优化设计区域并对需优化设计区域的设计参数进行试验设计。S6：建立响应面模型。S7：设置多目标函数和约束条件，进行多目标优化，综合考虑选择最优点，并将相关参数进行圆整，将设计参数圆整后的模型进行计算静强度与疲劳强度分析，获得最优结构模型。以下具体介绍上述步骤。
对于步骤S1：建立风力发电机组主轴1的整体的几何模型，风力发电机组主轴1包含前密封环11、后密封环12、锁紧螺母13、胀紧套14、齿轮箱接口法兰15、轮毂16、锁定盘17、轴承18、主轴19和轴承座20。
如图1所示，风力发电机组主轴1包含前密封环11、后密封环12、锁紧螺母13、胀紧套14、齿轮箱接口法兰15、轮毂16、锁定盘17、轴承18、主轴19和轴承座20。其中轮毂16、主轴19及风轮锁定盘17采用螺栓连接装配在一起，前/后密封环11、12安装在轴承18两侧并使用锁紧螺母13压紧，胀紧套14及齿轮箱接口法兰15安装在主轴19末端。首先通过三维软件对风力发电机组主轴1进行建模得到风力发电机组主轴1的整体的几何模型。
优选的，在建立几何模型时，忽略螺纹孔和工艺倒角，并对主轴19的结构尺寸及其在传动链中的位置尺寸进行参数化设置。
对于步骤S2：对风力发电机组主轴1中各部件进行网格划分并设置材料属性。
具体地，在对风力发电机组主轴1中各部件进行网格划分时，主轴19采用六面体高阶单元进行划分，轮毂16采用四面体低阶网格进行划分，剩余的实体结构(如前密封环11、后密封环12、锁紧螺母13、胀紧套14、齿轮箱接口法兰15、锁定盘17和轴承座20)采用六面体低阶网格划分。
优选的，对主轴19中易发生应力集中的过渡圆角、凹槽等结构过渡位置细化网格。采用层状体模型模拟轴承18，使用相同位置的4根不同初始应变的杆单元分别模拟各层状体。
层状体刚度计算方法如下：
首先引入弹性系数Cs，
Figure BDA0003264082510000031
通过下式获得载荷-位移曲线，进而获得各杆单元的参数，
Figure BDA0003264082510000041
其中，n为层状体数量，Lwe为主轴滚子有效接触长度，
Figure BDA0003264082510000043
主轴滚子在载荷qk作用下发生的位移。
对于步骤S3：在有限元分析软件中对风力发电机组主轴1中各部件的网格模型进行装配并设置边界条件。
在发明中，有限元分析软件为ANSYS WORKBENCH。
具体地，边界条件设置如下：
轴承18内圈、前/后密封环11、12与主轴19采用过盈配合接触，轴承18、主轴附件间采用标准接触，假设锁紧螺母13与主轴19、主轴19与轮毂16、主轴19与风轮锁定盘17、轴承座20与轴承18在运行过程中不发生开口，视为绑定。简化处理主轴19与齿轮箱连接处的结构，齿轮箱重心位置与齿轮箱法兰段建立刚性连接，使用mass21单元模拟齿轮箱。齿轮箱弹性支撑位置与主轴19末端相连，并考虑支撑刚度。约束齿轮箱重心位置点Rotx方向自由度，轴承18外圈约束Ux、Uy、Uz自由度。轮毂16中心位置为加载点，通过载荷伞将外载传递至变桨轴承安装面。锁紧螺母13安装位置存在梯形螺纹结构，由于未进行真实建模，引入了应力集中系数，在静强度及疲劳强度计算中需要额外考虑。
对于步骤S4：计算主轴19的极限静强度和疲劳强度。
具体而言，计算主轴19的极限静强度和疲劳强度的具体方法为：
将轮毂16中心位置设为加载点，施加轮毂16中心旋转坐标系最恶劣工况，计算极限静强度。
静应力表达式吐下：
Figure BDA0003264082510000042
其中，σij为应力张量分量。
处理载荷时序谱，获得6个力素(Mx/My/Mz/Fx/Fy/Fz)的马可夫矩阵，经过统计处理，获得12个疲劳单位载荷(6个力素按照正负分开)，在疲劳分析软件NCODE中输入疲劳单位载荷有限元计算结果、S-N曲线和载荷谱信息计算疲劳强度。
疲劳损伤计算表达式如下：
σm.N＝C，
Figure BDA0003264082510000051
其中，n为实际循环次数，N为循环寿命，m和C是与材料、应力比和加载方式等有关的参数。
对于步骤S5：根据计算结果将静强度及疲劳强度的热点位置设置为需优化设计区域并对需优化设计区域的设计参数进行试验设计。
在步骤S4的计算结构基础上，将静强度及疲劳强度的热点位置设置为需优化设计区域，并对该区域的结构参数定义设计空间(取值上下限)，对距离较远、相互影响较小的区域可分别设置为独立的区域先后进行优化，从而减小计算规模。
同时，为了兼顾计算精度与时间成本，需优化设计区域内设计参数采用拉丁超立方(LHS)抽样建立进行试验设计。
对于步骤S6：建立响应面模型。
具体地，采用genetic aggregation法建立响应面，设置最大细化点数目及验证点数量，同时设置收敛容差，当计算点数量超过最大细化点数目或者计算误差小于收敛容差时，响应面计算完成，得到响应面模型。
对于步骤S7：设置多目标函数和约束条件，进行多目标优化，综合考虑选择最优点，并将相关参数进行圆整，将设计参数圆整后的模型进行计算静强度与疲劳强度分析，获得最优结构模型。
具体地，
设计变量：
xi＝P1，P2，P3，P4....，Pn)T,
其中，Pn为优化区域的结构设计参数。
多目标函数为:
F(xi)＝min(S(xi)，M(xi)，Da(xi)，Di(xi)),
其中，S(xi)为等效应力函数，M(xi)为质量函数，Da(xi)为最大疲劳损伤函数，Di(xi)为最大位移函数。
约束条件为：
设计参数Pn约束条件同设计空间(上下限)，
S(xi)≤[σ]，
Da(xi)≤1，
另外，质量函数M(xi)优化等级设为最高。
采用moga多目标遗传算法进行多目标优化，经过多次迭代计算后获得了若干个候选点，综合考虑选择最优点，并将相关参数进行圆整。将设计参数圆整后的模型进行计算静强度与疲劳强度分析，获得最优结构模型。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，包含以下步骤：
建立风力发电机组主轴的整体的几何模型，所述风力发电机组主轴包含前密封环、后密封环、锁紧螺母、胀紧套、齿轮箱接口法兰、轮毂、锁定盘、轴承、主轴和轴承座；
对所述风力发电机组主轴中各部件进行网格划分并设置材料属性；
在有限元分析软件中对所述风力发电机组主轴中各部件的网格模型进行装配并设置边界条件；
计算所述主轴的极限静强度和疲劳强度；
根据计算结果将静强度及疲劳强度的热点位置设置为需优化设计区域并对所述需优化设计区域的设计参数进行试验设计；
建立响应面模型；
设置多目标函数和约束条件，进行多目标优化，综合考虑选择最优点，并将相关参数进行圆整，将设计参数圆整后的模型进行计算静强度与疲劳强度分析，获得最优结构模型。
2.根据权利要求1所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
在建立所述几何模型时，忽略螺纹孔和工艺倒角，并对所述主轴的结构尺寸及其在传动链中的位置尺寸进行参数化设置。
3.根据权利要求1所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
在对所述风力发电机组主轴中各部件进行网格划分时，所述主轴采用六面体高阶单元进行划分，所述轮毂采用四面体低阶网格进行划分，剩余的实体结构采用六面体低阶网格划分。
4.根据权利要求3所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
对所述主轴中易发生应力集中的结构过渡位置细化网格。
5.根据权利要求4所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
采用层状体模型模拟所述轴承，使用相同位置的4根不同初始应变的杆单元分别模拟各层状体。
6.根据权利要求1所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
计算所述主轴的极限静强度和疲劳强度的具体方法为：
将所述轮毂的中心位置设为加载点，施加轮毂中心旋转坐标系最恶劣工况，计算极限静强度；
处理载荷时序谱，获得6个力素的马可夫矩阵，经过统计处理，获得12个疲劳单位载荷，在疲劳分析软件中输入疲劳单位载荷有限元计算结果、S-N曲线和载荷谱信息计算疲劳强度。
7.根据权利要求1所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
所述需优化设计区域内设计参数采用拉丁超立方抽样建立进行试验设计。
8.根据权利要求1所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
建立响应面模型的具体方法为：
采用genetic aggregation法建立响应面，设置最大细化点数目及验证点数量，同时设置收敛容差，计算响应面，得到响应面模型。
9.根据权利要求1所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
所述多目标函数为:
F(xi)＝min(S(xi)，M(xi)，Da(xi)，Di(xi))，
其中，S(xi)为等效应力函数，M(xi)为质量函数，Da(xi)为最大疲劳损伤函数，Di(xi)为最大位移函数。
10.根据权利要求1所述的面向整体结构的风力发电机组主轴优化方法，其特征在于，
采用多目标遗传算法进行多目标优化。
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