【摘 要】
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针对目前风力发电机结构动力学分析的局限性,采用Pitt-Peter理论进行风力机气动力学的计算分析,将虚拟样机技术应用于风力发电机结构动力学分析;对某失速型600KW风力发电机进
【基金项目】
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重庆市重大专项风力发电机组系统设计关键技术资助项目(CSTC3052)
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针对目前风力发电机结构动力学分析的局限性,采用Pitt-Peter理论进行风力机气动力学的计算分析,将虚拟样机技术应用于风力发电机结构动力学分析;对某失速型600KW风力发电机进行结构动力学分析,研究结果表明,该方法能较好的模拟风力发电机组的结构动力学性能。但是由于虚拟样机模型计算精度较高,考虑的自由度较多,计算耗时较长,针对虚拟样机分析方法的这一局限性,采用人工神经网络方法对风力发电机组结构动力学性能进行预测,可以减少振动重分析的时间,同时又能保证预测精度,研究结果表明,针对于风力发电机组这类复杂的结构振动分析,要减少计算时间,采用人工神经网络方法是一种行之有效的方法。本研究为风力机振动特性分析进行了一次有益的探索。
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