JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

基于粒子群优化算法的风机叶片铺层厚度优化与分析

沈鑫成 ,  孙后环 ,  吴旭龙

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沈鑫成, 孙后环, 吴旭龙. 基于粒子群优化算法的风机叶片铺层厚度优化与分析[J]. 轻工学报, 2019, 34(6): 103-108. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2019.06.014
引用本文: 沈鑫成, 孙后环, 吴旭龙. 基于粒子群优化算法的风机叶片铺层厚度优化与分析[J]. 轻工学报, 2019, 34(6): 103-108. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2019.06.014
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SHEN Xincheng, SUN Houhuan and WU Xulong. Optimization and analysis of layup thickness of wind turbine blade based on PSO algorithm[J]. Journal of Light Industry, 2019, 34(6): 103-108. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2019.06.014
Citation: SHEN Xincheng, SUN Houhuan and WU Xulong. Optimization and analysis of layup thickness of wind turbine blade based on PSO algorithm[J]. Journal of Light Industry, 2019, 34(6): 103-108. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2019.06.014
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基于粒子群优化算法的风机叶片铺层厚度优化与分析

  • 南京工业大学 机械与动力工程学院, 江苏 南京 211816

    • 作者简介: 沈鑫成(1995-),男,江苏省南通市人,南京工业大学硕士研究生,主要研究方向为流体机械.;

  • 基金项目: 江苏省六大人才高峰高层次人才资助项目（2012-ZBZZ-047）

  • 中图分类号: TK83

Optimization and analysis of layup thickness of wind turbine blade based on PSO algorithm

  • School of Mechanical and Power Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, China

  • Received Date: 2019-06-09

    CLC number: TK83

  • 摘要: 针对风机叶片工作时最大应力集中分布在叶片距离叶根部分1/3处，极易引起叶片疲劳破坏的问题，运用粒子群优化（PSO）算法结合有限元方法对某型号1.5 MW风机叶片根部危险区域铺层厚度进行优化设计，建立最大应力数学模型，以铺层厚度为设计变量，通过迭代搜索得到最优解.结果表明：风机叶片危险区域最大应力减小了5.25 MPa，风机叶片最大变形减小了78 mm，优化后叶片的一阶固有频率为0.73 Hz，一阶屈曲因子为2.79，满足了振动和稳定要求，提高了叶片的疲劳寿命.
    Abstract: The maximum stress of the blade occurs in the 1/3 region of the blade, which may cause the fatigue failure of the blade. The particle swarm optimization (PSO) algorithm combined with the finite element method was used to optimize the layer thickness of a 1.5 MW wind turbine blade root dangerous area. The maximum stress mathematical model was established and the layer thickness was used as variable. The optimal solution was obtained through iterative search. The results showed that the maximum stress in the dangerous area of the blade was reduced by 5.25 MPa, the maximum deformation of the blade was decreased by 78 mm, the optimized first-order natural frequency of the blade was 0.73 Hz and the first-order buckling factor was 2.79, which satisfied the requirements of vibration and stability and improved the blade's fatigue life.
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  • 收稿日期:  2019-06-09
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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沈鑫成, 孙后环, 吴旭龙. 基于粒子群优化算法的风机叶片铺层厚度优化与分析[J]. 轻工学报, 2019, 34(6): 103-108. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2019.06.014
引用本文: 沈鑫成, 孙后环, 吴旭龙. 基于粒子群优化算法的风机叶片铺层厚度优化与分析[J]. 轻工学报, 2019, 34(6): 103-108. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2019.06.014
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SHEN Xincheng, SUN Houhuan and WU Xulong. Optimization and analysis of layup thickness of wind turbine blade based on PSO algorithm[J]. Journal of Light Industry, 2019, 34(6): 103-108. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2019.06.014
Citation: SHEN Xincheng, SUN Houhuan and WU Xulong. Optimization and analysis of layup thickness of wind turbine blade based on PSO algorithm[J]. Journal of Light Industry, 2019, 34(6): 103-108. doi: 10.3969/j.issn.2096-1553.2019.06.014
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基于粒子群优化算法的风机叶片铺层厚度优化与分析

    作者简介:沈鑫成(1995-),男,江苏省南通市人,南京工业大学硕士研究生,主要研究方向为流体机械.
  • 南京工业大学 机械与动力工程学院, 江苏 南京 211816
  • 收稿日期: 2019-06-09
基金项目:  江苏省六大人才高峰高层次人才资助项目（2012-ZBZZ-047）

摘要: 针对风机叶片工作时最大应力集中分布在叶片距离叶根部分1/3处，极易引起叶片疲劳破坏的问题，运用粒子群优化（PSO）算法结合有限元方法对某型号1.5 MW风机叶片根部危险区域铺层厚度进行优化设计，建立最大应力数学模型，以铺层厚度为设计变量，通过迭代搜索得到最优解.结果表明：风机叶片危险区域最大应力减小了5.25 MPa，风机叶片最大变形减小了78 mm，优化后叶片的一阶固有频率为0.73 Hz，一阶屈曲因子为2.79，满足了振动和稳定要求，提高了叶片的疲劳寿命.

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