一種風力機葉片共振式疲勞試驗載荷配置方法與流程

2023-05-24 20:07:56 2

本發明涉及機械行業風力發電技術領域，涉及風力機葉片疲勞試驗中的載荷配置，尤其涉及一種風力機葉片共振式疲勞試驗中的載荷配置方法，該方法將葉片結構動力學數值計算與配重塊優化設計相結合，進行載荷方案的確定，可實現周期短、成本低、能夠精確地實現葉片的加載效果。

背景技術：

風電葉片疲勞損傷問題是風電葉片設計、製造、運行中所關注的一項重要內容。導致疲勞破壞的不確定因素很多，疲勞性能很難單純依賴計算得到，進行全尺寸葉片的疲勞測試可以提供對設計的可靠確認。在現有疲勞試驗中，所採用的加載方式有多種方式。其中常用的一種方法是共振式加載方法，如圖1所示。這種方法是試驗葉片2的葉根部固定安裝在試驗臺基座1，在試驗葉片2上安置一處或多處加載裝置3(如配重質量塊)，通過電動或液壓等激振裝置4(激振裝置4設置在激振裝置基座5上)，以接近葉片固有頻率的加載頻率驅動葉片進行周期振動，實現疲勞測試的目的。由於利用了葉片結構的共振效應，這種方法具有耗能較少的優點，適合於大型葉片長期疲勞實驗的經濟性要求。

在疲勞試驗開始前，試驗目標載荷是由試驗葉片的業主已經給定的，在後續試驗方案的制定中，一個關鍵問題是如何制定合理的加載方案，以實現這一目標載荷。葉片在實際運行中承受的是氣動、慣性等多種載荷的作用，試驗目標載荷是對這些載荷進行分析處理而得到的。而共振法疲勞試驗時，採用的是離散的加載位置進行加載，因此如何在葉片的不同位置布置加載及配重質量，是能否滿足葉片在多個展向截面位置都能達到或接近試驗設計載荷的關鍵。現有的工程應用中，大都是採用試湊的方法進行，即基於以往經驗在葉片不同位置布置配重，通過試湊的方法調整配重塊的質量與位置，並通過布置在不同截面的應變傳感器，觀察測試截面的載荷是否能達到或接近目標載荷，這種方法不僅耗時長，經濟性差，而且精度不好，很難達到理想的加載效果，尤其很難實現多個葉片截面的載荷都符合或接近目標載荷的目標，存在著難以獲得葉片實際壽命情況等缺點。

針對現有共振法疲勞測試的以上問題，本專利提出一種針對共振法葉片疲勞測試的載荷優化調整方法。通過建立所要測試葉片的動力學數學模型，計算其結構振動特性，並在葉片數學模型若干位置增加配重塊模型，以配重塊質量與布置位置作為優化變量，將結構動力計算與優化算法相結合，獲得滿足優化目標的配重位置與質量配置參數，最終實現所希望的載荷加載方案。

技術實現要素：

(一)要解決的技術問題

針對目前採用共振加載方式的風力機葉片疲勞測試中，實際施加的疲勞載荷與所希望的疲勞目標載荷難於保持一致，現有的試湊法存在耗時長、經濟性差、精度低、難以達到理想效果的缺陷和不足，本發明旨在提供一種風力機葉片共振式疲勞試驗載荷配置方法，將葉片結構動力學數值計算與配重塊優化設計相結合，通過建立待測風力機葉片的動力學數學模型，計算其結構振動特性，並在葉片數學模型若干位置增加配重塊模型，以配重塊質量與布置位置作為優化變量，將結構動力計算與優化算法相結合，獲得滿足優化目標的配重位置與質量配置參數，最終實現所希望的載荷加載方案，可實現比較快速、精準地確定葉片載荷施加方案。

(二)技術方案

本發明為實現其技術目的所採用的技術方案為：

一種風力機葉片共振式疲勞試驗載荷配置方法，其特徵在於，該方法包括以下步驟：

ss1.根據待測試風力機葉片的結構參數，建立待測試葉片結構的有限元數值模型；

ss2.根據風力機葉片共振式疲勞實驗時，風力機葉片在試驗臺上的固定情況，對步驟ss1中的待測試葉片有限元數值模型施加相應的約束條件；

ss3.對步驟ss2中施加約束條件後的待測試葉片有限元數值模型進行結構模態分析，獲得該待測試葉片結構的模態振型，所述模態振型包括各階次模態的力矩分布曲線；

ss4.根據葉片廠商所提供的風力機葉片疲勞實驗目標載荷，將其繪製成沿葉片展向分布的目標載荷力矩曲線。

ss5.比較步驟ss3中得到的沿葉片展向分布的各階次模態的力矩分布曲線與步驟ss4中的目標載荷力矩曲線，分析二者差異性，並通過後續的步驟ss6安置配重塊及優化措施，改善兩條曲線的相似程度，以實現試驗載荷達到或接近目標載荷的目的。

ss6.在待測試葉片的有限元數值模型上，沿葉片展向選擇若干位置設置配重，以各配重所在單元節點的位置和配重質量為優化變量，以待測試葉片結構的模態載荷力矩曲線與目標載荷的相似度的取值作為優化目標，通過優化計算獲得滿足優化目標的配重位置與配重質量；

通過上述步驟，確定在實際葉片上的配重位置與配重質量，達到優化疲勞試驗載荷的目的。

ss7.將步驟ss6得到的滿足優化目標的配重方案，應用於實際待測葉片上，並通過調整激勵裝置的輸出功率，實現葉片所要求的的目標載荷。

本發明的風力機葉片共振式疲勞試驗載荷配置方法，其工作原理為：

共振法進行疲勞加載，其載荷控制的核心內容包括調頻與調幅兩部分，調頻是通過調整激振頻率，實現葉片在某一階次的共振。調幅是調整激勵能量，實現振動幅值的改變。當通過頻率調整實現了葉片在某一模態的共振時，此時葉片沿展向不同截面的力矩比例關係，等同於當前階各截面模態力矩的比例關係，如果該比例關係與各截面的目標載荷力矩比例關係相一致或接近，只需要通過調整試驗激勵裝置的輸出功率，使得葉片某一截面的測試載荷符合該截面的目標載荷，則其它各截面的測試載荷也將與相應的目標載荷相符合。基於這一思想，在葉片若干位置上安置配重塊，通過採用優化算法，進行配重位置與配重質量的優化計算，調整葉片共振測試時的模態振型下的力矩曲線，實現與目標力矩曲線相一致或接近這一目標。

優選的，步驟ss1中，所述有限元數值模型為一維梁模型、二維殼模型、或二維與三維相結合的有限元模型。

優選的，步驟ss5中，至少通過比較步驟ss3中得到的一階模態力矩分布曲線與步驟ss4中的目標載荷力矩曲線，分析二者差異性，並通過後續的步驟ss6安置配重塊及優化措施，改善兩條曲線的相似程度，以實現試驗載荷達到或接近目標載荷的目的。

優選的，步驟ss6中，根據實際葉片測試環境條件及測試成本等情況綜合考慮，確定配重位置的數量和每一配重質量的範圍，作為優化的約束條件。

優選的，步驟ss6中，根據實際葉片情況與測試精度要求，確定增加配重後，葉片結構的模態載荷力矩曲線與目標載荷相似度的取值作為優化目標。

優選的，步驟ss6中，通過優化方法與有限元軟體之間的迭代優化計算，獲得滿足優化目標的變量參數，及最佳的配重位置與配重質量。

優選的，步驟ss6中，優化算法可採用通用成熟的優化算法軟體，有限元分析程序可採用通用成熟的商用軟體。

優選地，步驟ss6中，由於配重質量與位置的影響，會對葉片疲勞載荷的均值與幅值關係造成一定的影響，可以採用通用的平均應力修正方法(如goodman修正方法)對步驟ss6獲得的配重方案予以修正。

優選的，採用該方法進行葉片疲勞試驗配重塊的優化布置，其前提在於有明確的疲勞試驗目標載荷。

優選的，採用該方法需通過建立葉片結構有限元數值模型，開展模態分析，比較力矩模態振型與疲勞試驗目標載荷差距，並通過優化配重位置與質量，改善力矩模態振型曲線與疲勞試驗目標載荷曲線的相似度，實現優化。

優選的，採用該方法需根據實際葉片情況，確定配重位置的數量和每一配重質量的範圍，作為優化約束條件，以配重位置和配重質量作為優化變量。

本發明的風力機葉片共振式疲勞試驗載荷配置方法，通過對實驗加載配重裝置的位置與質量進行優化布置，實現試驗載荷與目標載荷達到良好的符合程度，從而保證疲勞實驗的加載精度，實現測試葉片承受疲勞載荷能力的效果，並獲得比較精確的葉片疲勞性能參數，滿足葉片設計研發與檢測的需求。該方法特點在於，在進行葉片疲勞測試之前，開展葉片加載配重裝置的優化布置工作。具體來說，首先建立葉片的動力學數學模型，並在該葉片模型中，以加載配重裝置的位置和配重質量為優化變量，以目標載荷為優化目標，進行葉片動力特性的優化分析，計算得到滿足優化目標的配重位置與配置質量，並據此制定測試的加載方案。與現有的水平軸風力機葉片疲勞測試技術相比，該方法將葉片結構動力特性分析與優化計算相結合，獲得符合葉片所希望的載荷加載方案。

(三)有益效果

與現有技術相比，本發明的風力機葉片共振式疲勞試驗載荷配置方法具有如下明顯的實質特點和顯著優點：

與現有共振式疲勞試驗中試驗載荷確定的各種方法相比，本發明的風力機葉片共振式疲勞試驗載荷配置方法採用將葉片結構動力學數值計算與配重塊優化設計相結合的方法，進行載荷方案的確定，可實現周期短、成本低、能夠比較精確地實現葉片的加載效果，從而更為準確地獲得葉片壽命參數等優點。

附圖說明

圖1為現有葉片共振式疲勞試驗示意圖。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例，對本發明進一步詳細說明。

本實施例中，以當前主流的mw級風力機葉片為例，採用以下步驟進行檢測和結果修正：

1)根據所要進行測試的葉片結構參數，建立葉片結構的一維梁有限元數值模型；

2)根據葉片疲勞實驗時，葉片在試驗臺上的固定情況，對1)中有限元模型與試驗臺相連接節點的六個位移自由進行固定約束；

3)對上述有限元模型進行結構模態分析，分別獲得該葉片結構的一階揮舞模態與一階擺振模態，並提取這兩階模態沿葉片展向的模態力矩曲線；

4)根據葉片廠商所提供的揮舞方向與擺振方向疲勞實驗目標載荷，分別將其繪製成沿葉片展向分布的揮舞與擺振方向載荷力矩曲線。

5)分別比較3)中得到的揮舞與擺振模態力矩分布曲線與4)中目標載荷力矩曲線，分析二者差異性，並通過後續的安置配重塊及優化措施，改善兩條曲線的相似程度，以實現試驗載荷達到或接近設計載荷的目的。

6)首先針對揮舞方向的情況，在葉片的數值模型上，選擇若干位置放置一定質量的配重，以配重所在單元節點的位置和配重質量為優化變量；

7)根據實際葉片情況，確定配重位置的數量和每一配重質量的範圍，作為優化的約束條件，以配重節點位置和配重質量作為優化變量；

8)根據實際葉片情況與測試精度要求，確定增加配重後，葉片結構的模態載荷力矩曲線與目標載荷的相似度的取值，作為優化目標；

9)優化算法可採用通用成熟的粒子群優化算法，有限元分析程序可採用通用成熟的商用軟體nastran軟體；通過優化方法與有限元軟體之間的迭代優化計算，獲得滿足優化目標的變量參數，及最佳的配重位置與配重質量；

10)依據上述步驟，確定在實際葉片上的配重位置與配重質量，達到優化疲勞試驗載荷的目的。

11)完成揮舞方向配重優化方案後，再進行擺振方向的優化工作。擺振方向的載荷優化情況與上述揮舞方向所採用的方法一致，這裡不重複介紹。

12)將優化獲得的配重方案，應用於實際待測葉片上，並通過調整激勵裝置的輸出功率，實現葉片所要求的的載荷。

13)由於配重質量與位置的影響，會對葉片疲勞載荷的均值與幅值關係造成一定的影響，可以採用通用的平均應力修正方法(如goodman修正方法)予以修正。

通過以上步驟的實施，完成了對該葉片疲勞載荷方案的確定。

以上所述的具體實施例，對本發明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明。所應理解的是，以上所述僅為本發明的具體實施例而已，並不用於限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。