对风力涡轮机叶片中由脉冲式冰脱落引起的振动的实验性、数值性和数据驱动分析

《Scientific Reports》：Experimental, numerical, and data-driven analysis of impulsive ice-shedding-induced vibrations in wind turbine blades

　　

摘要

本研究探讨了填充玻璃的尼龙风力涡轮叶片在冰脱落和湍流风条件下动态响应的特性，旨在理解和预测其在实际运行场景下的结构行为。实验在受控条件下进行，叶片固定在根部，测量点位于叶片的中部和尖端。通过在不同位置（质量范围从100克到1千克）以及不同的释放角度（-5°、0°、5°和15°）施加质量来模拟冰脱落现象，从而评估突然的质量损失对叶片动态行为的影响；研究重点分析了首次峰值响应，因为该响应代表了最大的挠度和最高的结构失效风险。研究人员开发了一个有限元模型，并利用实验结果对其进行了验证，以准确模拟叶片的结构动态特性并预测其固有频率和模态形状，频率差异低于0.6%，证实了模型的准确性。此外，还使用Kaimal湍流谱进行了随机振动分析，频率差异同样低于0.6%，进一步验证了模型的准确性。同时，基于140个数据点训练了多层感知器（MLP）、Levenberg-Marquardt（LM）和缩放共轭梯度（SCG）等神经网络模型，以预测在冰脱落和突然质量损失情况下叶片位移幅度的变化趋势，其中贝叶斯正则化方法取得了最佳性能（均方根误差RMSE=0.0032）。虽然叶片的响应遵循经典的弯曲规律，但本研究的创新之处在于实验方法和用于评估冰脱落效应的集成框架。当释放的质量与叶片质量相当时，观察到响应出现了显著变化，这表明该方法对质量变化非常敏感。总体而言，该方法为风力涡轮叶片在冰脱落和湍流风条件下的设计评估和结构监测提供了依据。