【摘 要】
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以某150 kW水平轴的风电机组叶片为研究对象,提出一种朝来流风方向圆弧式前曲、扭角增加的降载叶尖外形;建立以扭角增量A、弯曲角度B为变量的16组叶尖几何模型,为探究该降载设计叶片最佳适用风况,建立考虑扭角增量、弯曲角度及风速的三因素四水平正交试验表,借助ICEM完成多组仿真模型的网格划分,利用Fluent单一旋转坐标系法对叶片进行流场分析,获得各组模型的转矩、推力等参数,采用因子效应对风速、弯曲角度、扭角增量进行评估.结果表明,在接近约9m/s风速时,叶尖扭角增量为10°,弯曲角度为30°的前曲增扭叶片
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京 102206
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以某150 kW水平轴的风电机组叶片为研究对象,提出一种朝来流风方向圆弧式前曲、扭角增加的降载叶尖外形;建立以扭角增量A、弯曲角度B为变量的16组叶尖几何模型,为探究该降载设计叶片最佳适用风况,建立考虑扭角增量、弯曲角度及风速的三因素四水平正交试验表,借助ICEM完成多组仿真模型的网格划分,利用Fluent单一旋转坐标系法对叶片进行流场分析,获得各组模型的转矩、推力等参数,采用因子效应对风速、弯曲角度、扭角增量进行评估.结果表明,在接近约9m/s风速时,叶尖扭角增量为10°,弯曲角度为30°的前曲增扭叶片具有最优的降载特性,相较于初始叶片,在保证功率基本不损失的情况下,轴向推力减少约6.5％.
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针对移动机器人在光伏组件清洁过程中对光伏电站的非平坦地形分类问题,提出采用W-MC-MS准则优化视觉词袋模型的分类方法对地形图像进行分类.首先,对采集到的光伏电站实际地形图像进行SIFT特征提取,然后将这些特征利用K均值聚类算法进行聚类计算,生成地形图像的初始码本词典;引入W-MC-MS准则对其进行优化,以降低码本词典规模,提高视觉地形分类性能.实验以地形图像的平均分类精度和分类时间代价作为评价标准,对比码本词典优化前后的分类性能,验证了优化方法在地形分类中的有效性.
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