CN107038311A - 一种风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种风力机叶片共振式疲劳实验载荷配置方法，通过对实验加载配重装置的位置与质量进行优化布置，实现试验载荷与目标载荷达到良好的符合程度，从而保证疲劳实验的加载精度，实现测试叶片承受疲劳载荷能力的效果，并获得比较精确的叶片疲劳性能参数，满足叶片设计研发与检测的需求。首先建立叶片的动力学数学模型，并在该叶片模型中，以加载配重装置的位置和配重质量为优化变量，以目标载荷为优化目标，进行叶片动力特性的优化分析，计算得到满足优化目标的配重位置与配置质量，并据此制定测试的加载方案。与现有风力机叶片疲劳测试技术相比，该方法将叶片结构动力特性分析与优化计算相结合，获得符合叶片所希望的载荷加载方案。

Description

一种风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法

技术领域

本发明涉及机械行业风力发电技术领域，涉及风力机叶片疲劳试验中的载荷配置，尤其涉及一种风力机叶片共振式疲劳试验中的载荷配置方法，该方法将叶片结构动力学数值计算与配重块优化设计相结合，进行载荷方案的确定，可实现周期短、成本低、能够精确地实现叶片的加载效果。

背景技术

风电叶片疲劳损伤问题是风电叶片设计、制造、运行中所关注的一项重要内容。导致疲劳破坏的不确定因素很多，疲劳性能很难单纯依赖计算得到，进行全尺寸叶片的疲劳测试可以提供对设计的可靠确认。在现有疲劳试验中，所采用的加载方式有多种方式。其中常用的一种方法是共振式加载方法，如图1所示。这种方法是试验叶片2的叶根部固定安装在试验台基座1，在试验叶片2上安置一处或多处加载装置3(如配重质量块)，通过电动或液压等激振装置4(激振装置4设置在激振装置基座5上)，以接近叶片固有频率的加载频率驱动叶片进行周期振动，实现疲劳测试的目的。由于利用了叶片结构的共振效应，这种方法具有耗能较少的优点，适合于大型叶片长期疲劳实验的经济性要求。

在疲劳试验开始前，试验目标载荷是由试验叶片的业主已经给定的，在后续试验方案的制定中，一个关键问题是如何制定合理的加载方案，以实现这一目标载荷。叶片在实际运行中承受的是气动、惯性等多种载荷的作用，试验目标载荷是对这些载荷进行分析处理而得到的。而共振法疲劳试验时，采用的是离散的加载位置进行加载，因此如何在叶片的不同位置布置加载及配重质量，是能否满足叶片在多个展向截面位置都能达到或接近试验设计载荷的关键。现有的工程应用中，大都是采用试凑的方法进行，即基于以往经验在叶片不同位置布置配重，通过试凑的方法调整配重块的质量与位置，并通过布置在不同截面的应变传感器，观察测试截面的载荷是否能达到或接近目标载荷，这种方法不仅耗时长，经济性差，而且精度不好，很难达到理想的加载效果，尤其很难实现多个叶片截面的载荷都符合或接近目标载荷的目标，存在着难以获得叶片实际寿命情况等缺点。

针对现有共振法疲劳测试的以上问题，本专利提出一种针对共振法叶片疲劳测试的载荷优化调整方法。通过建立所要测试叶片的动力学数学模型，计算其结构振动特性，并在叶片数学模型若干位置增加配重块模型，以配重块质量与布置位置作为优化变量，将结构动力计算与优化算法相结合，获得满足优化目标的配重位置与质量配置参数，最终实现所希望的载荷加载方案。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对目前采用共振加载方式的风力机叶片疲劳测试中，实际施加的疲劳载荷与所希望的疲劳目标载荷难于保持一致，现有的试凑法存在耗时长、经济性差、精度低、难以达到理想效果的缺陷和不足，本发明旨在提供一种风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法，将叶片结构动力学数值计算与配重块优化设计相结合，通过建立待测风力机叶片的动力学数学模型，计算其结构振动特性，并在叶片数学模型若干位置增加配重块模型，以配重块质量与布置位置作为优化变量，将结构动力计算与优化算法相结合，获得满足优化目标的配重位置与质量配置参数，最终实现所希望的载荷加载方案，可实现比较快速、精准地确定叶片载荷施加方案。

(二)技术方案

本发明为实现其技术目的所采用的技术方案为：

一种风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

SS1.根据待测试风力机叶片的结构参数，建立待测试叶片结构的有限元数值模型；

SS2.根据风力机叶片共振式疲劳实验时，风力机叶片在试验台上的固定情况，对步骤SS1中的待测试叶片有限元数值模型施加相应的约束条件；

SS3.对步骤SS2中施加约束条件后的待测试叶片有限元数值模型进行结构模态分析，获得该待测试叶片结构的模态振型，所述模态振型包括各阶次模态的力矩分布曲线；

SS4.根据叶片厂商所提供的风力机叶片疲劳实验目标载荷，将其绘制成沿叶片展向分布的目标载荷力矩曲线。

SS5.比较步骤SS3中得到的沿叶片展向分布的各阶次模态的力矩分布曲线与步骤SS4中的目标载荷力矩曲线，分析二者差异性，并通过后续的步骤SS6安置配重块及优化措施，改善两条曲线的相似程度，以实现试验载荷达到或接近目标载荷的目的。

SS6.在待测试叶片的有限元数值模型上，沿叶片展向选择若干位置设置配重，以各配重所在单元节点的位置和配重质量为优化变量，以待测试叶片结构的模态载荷力矩曲线与目标载荷的相似度的取值作为优化目标，通过优化计算获得满足优化目标的配重位置与配重质量；

通过上述步骤，确定在实际叶片上的配重位置与配重质量，达到优化疲劳试验载荷的目的。

SS7.将步骤SS6得到的满足优化目标的配重方案，应用于实际待测叶片上，并通过调整激励装置的输出功率，实现叶片所要求的的目标载荷。

本发明的风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法，其工作原理为：

共振法进行疲劳加载，其载荷控制的核心内容包括调频与调幅两部分，调频是通过调整激振频率，实现叶片在某一阶次的共振。调幅是调整激励能量，实现振动幅值的改变。当通过频率调整实现了叶片在某一模态的共振时，此时叶片沿展向不同截面的力矩比例关系，等同于当前阶各截面模态力矩的比例关系，如果该比例关系与各截面的目标载荷力矩比例关系相一致或接近，只需要通过调整试验激励装置的输出功率，使得叶片某一截面的测试载荷符合该截面的目标载荷，则其它各截面的测试载荷也将与相应的目标载荷相符合。基于这一思想，在叶片若干位置上安置配重块，通过采用优化算法，进行配重位置与配重质量的优化计算，调整叶片共振测试时的模态振型下的力矩曲线，实现与目标力矩曲线相一致或接近这一目标。

优选的，步骤SS1中，所述有限元数值模型为一维梁模型、二维壳模型、或二维与三维相结合的有限元模型。

优选的，步骤SS5中，至少通过比较步骤SS3中得到的一阶模态力矩分布曲线与步骤SS4中的目标载荷力矩曲线，分析二者差异性，并通过后续的步骤SS6安置配重块及优化措施，改善两条曲线的相似程度，以实现试验载荷达到或接近目标载荷的目的。

优选的，步骤SS6中，根据实际叶片测试环境条件及测试成本等情况综合考虑，确定配重位置的数量和每一配重质量的范围，作为优化的约束条件。

优选的，步骤SS6中，根据实际叶片情况与测试精度要求，确定增加配重后，叶片结构的模态载荷力矩曲线与目标载荷相似度的取值作为优化目标。

优选的，步骤SS6中，通过优化方法与有限元软件之间的迭代优化计算，获得满足优化目标的变量参数，及最佳的配重位置与配重质量。

优选的，步骤SS6中，优化算法可采用通用成熟的优化算法软件，有限元分析程序可采用通用成熟的商用软件。

优选地，步骤SS6中，由于配重质量与位置的影响，会对叶片疲劳载荷的均值与幅值关系造成一定的影响，可以采用通用的平均应力修正方法(如Goodman修正方法)对步骤SS6获得的配重方案予以修正。

优选的，采用该方法进行叶片疲劳试验配重块的优化布置，其前提在于有明确的疲劳试验目标载荷。

优选的，采用该方法需通过建立叶片结构有限元数值模型，开展模态分析，比较力矩模态振型与疲劳试验目标载荷差距，并通过优化配重位置与质量，改善力矩模态振型曲线与疲劳试验目标载荷曲线的相似度，实现优化。

优选的，采用该方法需根据实际叶片情况，确定配重位置的数量和每一配重质量的范围，作为优化约束条件，以配重位置和配重质量作为优化变量。

本发明的风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法，通过对实验加载配重装置的位置与质量进行优化布置，实现试验载荷与目标载荷达到良好的符合程度，从而保证疲劳实验的加载精度，实现测试叶片承受疲劳载荷能力的效果，并获得比较精确的叶片疲劳性能参数，满足叶片设计研发与检测的需求。该方法特点在于，在进行叶片疲劳测试之前，开展叶片加载配重装置的优化布置工作。具体来说，首先建立叶片的动力学数学模型，并在该叶片模型中，以加载配重装置的位置和配重质量为优化变量，以目标载荷为优化目标，进行叶片动力特性的优化分析，计算得到满足优化目标的配重位置与配置质量，并据此制定测试的加载方案。与现有的水平轴风力机叶片疲劳测试技术相比，该方法将叶片结构动力特性分析与优化计算相结合，获得符合叶片所希望的载荷加载方案。

(三)有益效果

与现有技术相比，本发明的风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法具有如下明显的实质特点和显著优点：

与现有共振式疲劳试验中试验载荷确定的各种方法相比，本发明的风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法采用将叶片结构动力学数值计算与配重块优化设计相结合的方法，进行载荷方案的确定，可实现周期短、成本低、能够比较精确地实现叶片的加载效果，从而更为准确地获得叶片寿命参数等优点。

附图说明

图1为现有叶片共振式疲劳试验示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

本实施例中，以当前主流的MW级风力机叶片为例，采用以下步骤进行检测和结果修正：

1)根据所要进行测试的叶片结构参数，建立叶片结构的一维梁有限元数值模型；

2)根据叶片疲劳实验时，叶片在试验台上的固定情况，对1)中有限元模型与试验台相连接节点的六个位移自由进行固定约束；

3)对上述有限元模型进行结构模态分析，分别获得该叶片结构的一阶挥舞模态与一阶摆振模态，并提取这两阶模态沿叶片展向的模态力矩曲线；

4)根据叶片厂商所提供的挥舞方向与摆振方向疲劳实验目标载荷，分别将其绘制成沿叶片展向分布的挥舞与摆振方向载荷力矩曲线。

5)分别比较3)中得到的挥舞与摆振模态力矩分布曲线与4)中目标载荷力矩曲线，分析二者差异性，并通过后续的安置配重块及优化措施，改善两条曲线的相似程度，以实现试验载荷达到或接近设计载荷的目的。

6)首先针对挥舞方向的情况，在叶片的数值模型上，选择若干位置放置一定质量的配重，以配重所在单元节点的位置和配重质量为优化变量；

7)根据实际叶片情况，确定配重位置的数量和每一配重质量的范围，作为优化的约束条件，以配重节点位置和配重质量作为优化变量；

8)根据实际叶片情况与测试精度要求，确定增加配重后，叶片结构的模态载荷力矩曲线与目标载荷的相似度的取值，作为优化目标；

9)优化算法可采用通用成熟的粒子群优化算法，有限元分析程序可采用通用成熟的商用软件Nastran软件；通过优化方法与有限元软件之间的迭代优化计算，获得满足优化目标的变量参数，及最佳的配重位置与配重质量；

10)依据上述步骤，确定在实际叶片上的配重位置与配重质量，达到优化疲劳试验载荷的目的。

11)完成挥舞方向配重优化方案后，再进行摆振方向的优化工作。摆振方向的载荷优化情况与上述挥舞方向所采用的方法一致，这里不重复介绍。

12)将优化获得的配重方案，应用于实际待测叶片上，并通过调整激励装置的输出功率，实现叶片所要求的的载荷。

13)由于配重质量与位置的影响，会对叶片疲劳载荷的均值与幅值关系造成一定的影响，可以采用通用的平均应力修正方法(如Goodman修正方法)予以修正。

通过以上步骤的实施，完成了对该叶片疲劳载荷方案的确定。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种风力机叶片共振式疲劳试验载荷配置方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：

SS1.根据待测试风力机叶片的结构参数，建立其有限元数值模型；

SS2.根据风力机叶片共振式疲劳实验时，风力机叶片在试验台上的固定情况，对步骤SS1中建立的待测叶片的有限元数值模型施加相应的约束条件；

SS3.对步骤SS2中施加约束条件后的待测叶片有限元数值模型进行结构模态分析，获得该待测叶片结构的模态振型，所述模态振型包括各阶次模态的力矩分布曲线；

SS4.根据叶片厂商所提供的风力机叶片疲劳实验目标载荷，将其绘制成沿叶片展向分布的目标载荷力矩曲线；

SS5.比较步骤SS3中得到的沿叶片展向分布的各阶次模态的力矩分布曲线与步骤SS4中的目标载荷力矩曲线，分析二者差异性。

SS6.在待测叶片的有限元数值模型上，沿叶片展向选择若干位置设置配重，以各配重所在单元节点的位置和配重质量为优化变量，以待测试叶片结构的模态载荷力矩曲线与目标载荷的相似度的取值作为优化目标，通过优化计算获得满足优化目标的配重位置与配重质量。

SS7.将步骤SS6得到的满足优化目标的配重位置与配重质量，应用于实际待测叶片上，并通过调整激励装置的输出功率，实现叶片所要求的目标载荷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤SS1中，所述有限元数值模型为一维梁模型、二维壳模型、或二维与三维相结合的有限元模型。

3.根据上述权利要求所述的方法，其特征在于，步骤SS3中，所述模态振型为叶片结构的一阶模态力矩分布曲线。

4.根据上述权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤SS3中，所述模态振型为叶片结构的一阶挥舞模态与一阶摆振模态，并提取这两阶模态沿叶片展向的模态力矩曲线。

5.根据上述权利要求所述的方法，其特征在于，步骤SS5中，至少通过比较步骤SS3中得到的一阶模态力矩分布曲线与步骤SS4中的目标载荷力矩曲线，分析二者差异性，并通过后续的步骤SS6安置配重块及优化措施，改善两条曲线的相似程度，以实现试验载荷达到或接近目标载荷的目的。

6.根据上述权利要求所述的方法，其特征在于，步骤SS6中，根据实际叶片测试环境条件以及测试成本等方面情况综合考虑，确定配重位置的数量和每一配重质量的范围，作为优化的约束条件。

7.根据上述权利要求所述的方法，其特征在于，步骤SS6中，根据实际叶片情况与测试精度要求，确定增加配重后，叶片结构的模态载荷力矩曲线与目标载荷的相似度的取值作为优化目标。

8.根据上述权利要求所述的方法，其特征在于，步骤SS6中，通过优化方法与有限元软件之间的迭代优化计算，获得满足优化目标的变量参数，及最佳的配重位置与配重质量。

9.根据上述权利要求所述的方法，其特征在于，步骤SS6中，优化算法可采用通用成熟的优化算法软件，有限元分析程序可采用通用成熟的商用软件。

10.根据上述权利要求所述的方法，其特征在于，步骤SS6中，由于配重质量与位置的影响，会对叶片疲劳载荷的均值与幅值关系造成一定的影响，可以采用通用的平均应力修正方法(如Goodman修正方法)对步骤SS6获得的配重方案予以修正。