摘要本文研究了使用石墨烯血小板(GPL)增强泡沫核心和磁性电动弹性(MEE)表面层使用正弦曲线上阶剪切剪切剪切剪切剪切剪切理论(Shssdt)的智能砂纳米板中弯曲,纵向和剪切波的传播。建议的纳米板由位于MEE表面层之间的Ti -6al -4V泡沫芯组成。MEE表面层是由钴铁岩(COFE 2 O 4)和丁烷(Batio 3)的体积组合组合的。泡沫芯和MEE面部层的材料特征取决于温度。在这项研究中,考虑了三种不同的核心类型:金属固体核(类型I),GPL增强固体核心(类型-II)和GPL-辅助泡沫核心(III型)以及三个不同的泡沫分布:对称性foam I(S-FOAM I(S-FOAM I(S-FOAM I),Sy-FOAM I(S-FOAM I),Symmetrical FOAM II(S-FOAM II(S-FOAM II II)和UN-FOAM II(UN-FOAM)。使用纳米板的运动方程并确定了系统的响应,汉密尔顿的原理和Navier的方法被采用。通过分析计算研究了各种参数,例如波数,非局部参数,泡沫空隙系数和分布模式,GPL体积分数,GPL体积分数以及热,电和磁性电荷对相位速度和波频频率进行了分析计算研究。研究的发现表明,夹层纳米板的3-D波传播特性可以对外部载荷和材料参数进行大量修改或调整。因此,预计所提出的三明治结构将为雷达隐形应用提供重要贡献,保护纳米电机力学设备免受高频和温度环境的影响,智能纳米电机力学传感器的进步,其特征在于轻质和温度灵敏度以及可穿戴设备的应用。
摘要:我们在自由衰减跌落试验中研究了球形浮标的升沉运动。我们采用了一种综合方法来研究浮标的振动,包括实验测量和互补的数值模拟。实验是在配备一系列高速运动捕捉摄像机和一组高精度波浪仪的波浪池中进行的。模拟包括三组复杂程度不同的计算。具体来说,在一组计算中,流体体积 (VOF) 方法用于求解重叠网格上的不可压缩两相 Navier-Stokes 方程,而其他组中的计算则基于 Cummins 和质量弹簧阻尼器模型,这两个模型都植根于线性势流理论。实验数据与 VOF 模拟结果之间表现出极好的一致性。尽管准确性较低,但这两个降阶模型的预测也被发现相当可信。关于浮标的运动,所得结果表明,浮标从大约等于其静态平衡吃水高度(约为其半径的 60%)释放后,经历了近乎谐波阻尼的振动。进行的分析表明,浮标的吃水长度对振动的频率和衰减率有很大影响。例如,与平衡状态下半浸没的相同尺寸的球形浮标(即吃水等于半径)相比,测试浮标的振动周期大约短 20%,其振动幅度衰减速度几乎是每个周期的两倍。总体而言,本研究为浮球的运动响应提供了更多见解,可用于优化能量提取浮标设计。
高速磁浮列车通过隧道时,隧道内会产生突变的压力,对乘客的舒适度和设备的使用寿命产生不利影响,同时会向外辐射强烈的微压波,造成隧道出口的环境噪声。本文采用基于剪应力输送k - ω湍流模型的非定常可压缩雷诺平均Navier-Stokes方程,研究在隧道壁上设置吸盘对压力波的抑制效果,并比较不同吸盘速度下的实验结果。结果表明:开启吸盘后,在吸槽附近会产生一个低压区,可以减弱初始压缩波和列车前方的高压区;瞬时列车表面压力、隧道表面压力和微压波与吸盘速度有明显的关系。例如,与无吸力情况相比,在吸力速度为50 m/s的情况下,列车表面测点H1(列车车头处)处第一次和第二次压力突变幅度分别减小10.44%和30.61%;隧道表面测点T17(隧道中部)处的压力突变幅度减小14%以上;测点M2(隧道外,距隧道出口20 m处)处的微压波幅度减小12.44%。这表明采用吸力技术可以减轻隧道气动效应。不同吸力速度下的结果可为吸力执行器的设计提供参考。
摘要:我们在自由衰减跌落试验中研究了球形浮标的升沉运动。采用综合方法研究浮标的振动,包括实验测量和互补数值模拟。实验是在配备一系列高速运动捕捉摄像机和一组高精度波浪仪的波浪池中进行的。模拟包括三组复杂程度不同的计算。具体来说,在一组计算中,流体体积 (VOF) 方法用于在重叠网格上求解不可压缩的两相 Navier-Stokes 方程,而其他组中的计算基于 Cummins 和质量弹簧阻尼器模型,这两个模型都植根于线性势流理论。实验数据与 VOF 模拟结果具有很好的一致性。虽然准确性较低,但两个降阶模型的预测也被发现非常可信。关于浮标的运动,获得的结果表明,在从大约等于其静态平衡吃水的高度(约为其半径的 60%)释放后,浮标经历了近谐波阻尼振动。进行的分析表明,浮标的吃水长度对振动的频率和衰减率有很大的影响。例如,与平衡状态下半浸没的相同尺寸的球形浮标(即吃水量等于半径)相比,测试浮标的振荡周期大约短 20%,并且其振荡幅度衰减速度几乎快两倍。总体而言,本研究为浮球的运动响应提供了更多见解,可用于优化浮标设计以实现能量提取。
数学是一种通用的语言,几个世纪以来一直着迷,其优雅令人着迷。从古希腊的几何形状到现代抽象代数,数学继续推动界限,扩大了人类的理解。某些问题特别具有挑战性,即使是几代人最聪明的数学家也迷住了。寻求解决这些“有史以来最艰难的数学问题”的追求反映了人类的好奇心,并开车揭示了数学秘密。这些神秘的难题通常是研究的基础,深入研究基本概念和未知领域。他们需要创新的思维,严格的证据和对数学结构的深刻理解。解决它们可能会导致物理,计算机科学,加密和经济学方面的突破性发现。粘土数学学院的千年奖项问题收藏集是最著名的“有史以来最艰难的数学问题”之一。以每种解决方案获得100万美元的奖金,这些问题吸引了数学家的全球关注。它们代表了现代数学最深刻的未解决问题,包括数字理论,几何和逻辑。由伯恩哈德·里曼(Bernhard Riemann)于1859年提出的Riemann假设探索了质数的分布,并指出所有非平凡的零位于特定的垂直线上。证明这将对理解素数具有重要意义。Yang -Mills的存在和质量差距问题涉及粒子物理学的基本理论,质疑理论中“质量差距”的存在。P与NP问题探讨了计算问题的可溶性和可验证性之间的关系,对计算机科学,加密和优化产生了深远的影响。Navier -Stokes的存在和平滑度问题解决了Navier -Stokes方程解决方案,这些解决方案在天气预报,流体动力学和其他领域中具有至关重要的应用。最后,Hodge猜想探讨了代数几何与拓扑之间的关系,试图确定是否可以将某些几何对象表示为简单的几何对象。追求解决复杂的数学问题对我们对几何,拓扑和整个宇宙的理解具有深远的影响。值得注意的例子包括由Grigori Perelman在2003年解决的Poincaré猜想,它阐明了空间的形状,以及与数字理论和密码学的密切相关的桦木和Swinnerton-Dyer猜想。其他具有挑战性的数学问题,例如Collatz猜想,Goldbach猜想和双重猜想,已经吸引了数十年的数学家。尽管它们很简单,但这些问题仍未解决,Collatz的猜想提出了一个过程,该过程将始终达到1,而不论起始整数如何。追求解决这些看似不可能的数学问题对我们对世界的理解产生了深远的影响。它提高了数学知识,启发创新,推动技术进步并扩展我们对宇宙的理解。旅程本身可以与目的地一样有价值,从而导致新发现和见解。人类精神无限的好奇心及其对揭开数学奥秘的持久追求仍然是这种智力挑战背后的推动力。数学不仅在于解决问题,还涉及探索新想法并对其美丽和复杂性有更深入的了解。许多数学家认为,庞加莱的猜想是有史以来最具挑战性和最重要的问题之一。花了一个多世纪的时间来证明并对拓扑和我们对空间的理解产生了深远的影响。尽管某些数学问题可能保证了解决方案,但许多未解决的问题继续激发创新并推动各个领域的进步。数学家采用多种技术和方法来解决困难问题,包括探索现有理论,开发新方法,与他人合作以及检验许多假设。学习未解决的数学问题的资源很丰富,包括在线平台,书籍和有关数学历史的文章。这些资源可以提供对著名的未解决问题(例如Continuum假设)的宝贵见解,该假设探讨了自然数和实数之间是否存在大小。数学家已经确定,连续假设(CH)是与基本数学公理有关的独立陈述。这意味着CH可以是真实和错误的,而不会产生任何逻辑上的不一致。尽管这种特殊性并不独特,但它是现代数学的特征,在学术界外可能并不广为人知。CH的一致性证明跨越了几十年,并被分为两个主要部分:证明CH与基本数学原理的兼容性,并证明其否定性相同。KurtGödel通过他的1938年可构造宇宙理论为第一部分做出了重大贡献,该理论仍然是设定理论教育的基础概念。证明的后半部分是由保罗·科恩(Paul Cohen)解决的。然而,证明的两半都需要在研究生层面上对集合理论有深入的理解,这解释了为什么这个迷人的故事在数学社区之外仍未知。
气溶胶喷射打印 (AJP) 是一种直接写入增材制造技术,已成为制造各种电子设备的高分辨率方法。尽管 AJP 在印刷电子行业中具有优势和关键应用,但 AJP 工艺本质上不稳定、复杂,并且容易出现意外的逐渐漂移,这会对印刷电子设备的形态产生不利影响,从而影响其功能性能。因此,对 AJP 进行现场过程监控和控制是不可避免的需求。在这方面,除了对 AJP 过程进行实验表征外,还需要物理模型来解释 AJP 中潜在的空气动力学现象。这项研究工作的目标是建立一个基于物理的计算平台,用于预测气溶胶流动状态,并最终实现对 AJP 过程的物理驱动控制。为了实现这一目标,我们的目标是提出一个三维 (3D) 可压缩、湍流、多相计算流体动力学 (CFD) 模型,以研究 AJP 过程中 (i) 气溶胶生成、(ii) 气溶胶输送和 (iii) 气溶胶在移动自由表面上沉积背后的空气动力学。沉积头以及气动雾化器的复杂几何形状是在 ANSYS - FLUENT 环境中建模的,基于专利设计以及从 3D X 射线微型计算机断层扫描 (l-CT) 成像获得的精确测量。随后使用光滑和软四边形元素的混合对构建的几何形状的整个体积进行网格划分,同时考虑膨胀层以获得靠近壁面的精确解决方案。采用基于密度和压力的 Navier-Stokes 形成的组合方法来获得稳态解,并将守恒不平衡控制在指定的线性化公差以下(即 10 6 )。使用具有可扩展壁面函数的可实现 k-e 粘性模型对湍流进行建模。此外,还建立了耦合的两相流模型来跟踪大量注入的粒子。CFD 模型的边界条件是根据从 AJP 控制系统记录的实验传感器数据定义的。使用因子实验验证了模型的准确性,该实验包括在聚酰亚胺基底上 AJ 沉积银纳米粒子墨水。本研究的结果为实施物理驱动的 AJP 现场监测和控制铺平了道路。[DOI:10.1115/1.4049958]
该过程的计算成本可能很高,特别是对于高维问题以及需要非结构化网格时,例如为了解释局部不规则行为。然后可以使用各种数值方法(例如有限元 (FEM)、有限差分 (FDM) 或有限体积 (FVM))求解该离散方案。但即使是这些方法对于大型复杂问题也可能效率低下。例如,描述流体运动的 Navier-Stokes 方程的解可能需要超级计算机上数百万小时的 CPU 或 GPU 时间。另一个例子是泊松方程,它是工程学中最重要的偏微分方程之一,包括热传导、引力和电动力学。在高维环境中对其进行数值求解只能使用迭代方法,但迭代方法通常不能很好地随着维度而扩展和/或在处理边界条件或生成离散化网格时需要专业知识。神经网络 (NN) 非常适合解决此类复杂 PDE,并且已在工程和应用数学的各个领域用于复杂回归和图像到图像的转换任务。科学计算界早在 20 世纪 80 年代就已将其应用于 PDE 求解 [ 20 ],但近年来人们对它的兴趣呈爆炸式增长,部分原因是计算技术的显著进步以及此类网络公式的改进,例如在 [ 4 , 21 , 32 ] 中详细介绍和强调过。量子计算是一种变革性的新范式,它利用了微观物理尺度上的量子现象。虽然设计难度显著增加,但量子计算机可以运行专门的算法,这些算法的扩展性比传统计算机更好,有时甚至呈指数级增长。量子计算机由量子位组成,与传统数字计算机中的位不同,量子位基于量子物理的两个关键原理存储和处理数据:量子叠加和量子纠缠。它们通常会出现特定的误差,即量子误差,这些误差与其量子比特的量子性质有关。即使目前还没有足够复杂度的量子计算机,我们也显然需要了解我们希望在其上执行哪些任务,并设计方法来减轻量子误差的影响 [ 29 ]。量子神经网络形成了一类新的机器学习网络,利用叠加和纠缠等量子力学原理,有可能处理复杂问题和 / 或高维空间。量子神经网络的建议架构包括 [ 7 , 11 , 34 ],并表明它可能具有潜在的优势,包括更快的训练速度。对量子机器学习的初步理论研究表明,量子网络可以产生更易于训练的模型 [ 1 ]。这与使用机器学习解决 PDE 问题尤其相关,因为产生更有利损失景观的技术可以大大提高这些模型的性能 [13,18]。在目前的研究中,我们提出了一种制定量子神经网络的新方法,将一些经典的机器学习技术转化为量子设置,并在特定的 PDE(Heat、Poisson 和 HJB 方程)背景下开发复杂性分析。这提供了一个框架来展示量子神经网络作为 PDE 求解器的潜力和多功能性。本文结构如下:第 2 部分介绍 PINN 算法,并回顾经典和量子网络的基础知识。在第 3 部分中,我们介绍了一种新颖的
能够对系统的结构性能和可靠性进行评估。与叶片振动监测相关的主要技术挑战之一源于复杂的动力学和内在的不确定性,这使得基于模拟的方法难以实现。因此,振动特性的数值研究应基于可靠、有效的气动弹性模型,该模型应能够将结构部分和气动部分耦合。前者通常用等效梁单元建模,而 WT 的典型气动建模方法包括叶片单元动量 (BEM) 理论、执行器线模型、升力面板和涡流模型以及计算流体动力学 (CFD) 方法。执行器线 6 以及升力面板和涡流模型 7 旨在提供改进的尾流建模;然而,两者都各有弱点,前者需要求解 Navier-Stokes 方程,计算量大;后者由于方法的内在奇异性而存在发散问题。8 另一方面,CFD 分析正受到广泛关注,尽管目前已发现其对于大攻角不可靠。9 此外,由于计算需求的增加,它们的适用性仍然受到限制。10 因此,BEM 理论已成为预测 WT 叶片上气动载荷的标准工业实践,这归功于它能够使用翼型气动数据提供准确且计算效率高的结果。除了上述成熟的气动模型外,还提出了各种替代方法。 Zhang 和 Huang 10 对此进行了广泛的综述研究,重点关注了不稳定性问题、复杂流入效应、结构非线性以及 CFD 和气动水弹性分析。仅就气动部分而言,Lee 等人 11 提出了使用改进的条带理论进行气动弹性分析,同时还提出了一种基于谐波平衡法的气动弹性方案,12 大大减少了计算时间,并且证明比标准 BEM 方法更为稳健。13 通过使用三维模型进行数值研究,进一步研究了结冰对叶片气动行为的影响。一类更复杂的方法是基于 CFD 的分析,9,14 事实证明,这种方法与标准工业工具(如疲劳、空气动力学、结构和湍流 (FAST))具有合理的一致性。对于结构模型,除了标准方法(包括等效梁的构造)之外,还提出了其他方法,15包括可以适应大型叶片中遇到的大多数特征的薄壁梁模型 16,例如任意层压板铺层和剪切变形,以及考虑动态载荷引起的渐进损坏的模型,17 等等。最后,Peeters 等人 18 对叶片的壳和固体有限元 (FE) 模型之间的静态行为进行了有趣的比较研究。工业应用中的大部分标准实践都包含在许多可用的气动弹性软件中,例如水平轴风力涡轮机分析和模拟程序 (PHATAS)、19 GH-Bladed、20 ASHES、21 和 FAST。22 大多数商用模拟器都基于线性弹性模型,这些模型无法考虑大位移对响应本身和风荷载的影响。虽然这些影响对于小型叶片来说可以忽略不计,但对于大型柔性叶片来说并非如此,23 它们通常会经历显著的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增加,叶片也变得更加灵活,由几何非线性引起的耦合效应变得越来越重要。24,25 在各种内部代码 26 和气动弹性建模软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代 (HAWC2) 27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT),28,29 它本质上提供了变形梁几何的精确表示,这对于大型风力涡轮机来说越来越重要。然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛应用于飞机机翼应用。31 该公式最近才实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发了 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类缓解计算成本增加的替代方法是使用降阶模型 33,34,这可能很好地基于非线性法向模式 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中在叶片响应的耦合行为上,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。 39 最后,如任意层压板铺层和剪切变形,以及考虑动态载荷引起的渐进损伤的模型,17 等等。最后,Peeters 等人 18 对叶片的壳和固体有限元 (FE) 模型的静态行为进行了有趣的比较研究。工业应用中的大部分标准实践都包含在许多可用的气动弹性软件中,例如水平轴风力涡轮机分析和模拟程序 (PHATAS)、19 GH-Bladed、20 ASHES、21 和 FAST。22 大多数商用模拟器都基于线性弹性模型,这些模型不能考虑大位移对响应本身或风荷载的影响。虽然这些影响对于小型叶片可以忽略不计,但对于大型和柔性叶片而言并非如此,23 它们通常会出现显着的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增大,叶片也变得更加灵活,几何非线性引起的耦合效应也变得越来越重要。24,25 在用于气动弹性建模的各种内部代码 26 和软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代 (HAWC2) 27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT),28,29 它本质上提供了变形梁几何的精确表示,这对于较大的风力涡轮机来说越来越重要。然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式的解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛用于飞机机翼应用。 31 该公式最近才得以实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出了一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法是使用降阶模型,33,34 这可能很好地基于非线性正态模态 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中于叶片响应的耦合行为,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数进行增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。39 最后,如任意层压板铺层和剪切变形,以及考虑动态载荷引起的渐进损伤的模型,17 等等。最后,Peeters 等人 18 对叶片的壳和固体有限元 (FE) 模型的静态行为进行了有趣的比较研究。工业应用中的大部分标准实践都包含在许多可用的气动弹性软件中,例如水平轴风力涡轮机分析和模拟程序 (PHATAS)、19 GH-Bladed、20 ASHES、21 和 FAST。22 大多数商用模拟器都基于线性弹性模型,这些模型不能考虑大位移对响应本身或风荷载的影响。虽然这些影响对于小型叶片可以忽略不计,但对于大型和柔性叶片而言并非如此,23 它们通常会出现显着的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增大,叶片也变得更加灵活,几何非线性引起的耦合效应也变得越来越重要。24,25 在用于气动弹性建模的各种内部代码 26 和软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代 (HAWC2) 27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT),28,29 它本质上提供了变形梁几何的精确表示,这对于较大的风力涡轮机来说越来越重要。然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式的解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛用于飞机机翼应用。 31 该公式最近才得以实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出了一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法是使用降阶模型,33,34 这可能很好地基于非线性正态模态 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中于叶片响应的耦合行为,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数进行增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。39 最后,17 等等。最后,Peeters 等人 18 对叶片的壳和固体有限元 (FE) 模型的静态行为进行了有趣的比较研究。工业应用中的大部分标准实践都包含在许多可用的气动弹性软件中,例如水平轴风力涡轮机分析和模拟程序 (PHATAS)、19 GH-Bladed、20 ASHES、21 和 FAST。22 大多数商用模拟器都基于线性弹性模型,这些模型无法考虑大位移对响应本身或风荷载的影响。虽然这些影响对于小型叶片可以忽略不计,但对于大型和柔性叶片而言并非如此,23 它们通常会出现显著的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增加,叶片也变得更加灵活,由于几何非线性引起的耦合效应变得越来越重要。 24,25 在用于气动弹性建模的各种内部代码 26 和软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代(HAWC2)27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT) 28,29,这对于较大的风力涡轮机来说越来越重要,它本质上提供了变形梁几何的精确表示。然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式的解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛应用于飞机机翼应用。 31 该公式最近才得以实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出了一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法是使用降阶模型,33,34 这可能很好地基于非线性正态模态 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中于叶片响应的耦合行为,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数进行增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。39 最后,17 等等。最后,Peeters 等人 18 对叶片的壳和固体有限元 (FE) 模型的静态行为进行了有趣的比较研究。工业应用中的大部分标准实践都包含在许多可用的气动弹性软件中,例如水平轴风力涡轮机分析和模拟程序 (PHATAS)、19 GH-Bladed、20 ASHES、21 和 FAST。22 大多数商用模拟器都基于线性弹性模型,这些模型无法考虑大位移对响应本身或风荷载的影响。虽然这些影响对于小型叶片可以忽略不计,但对于大型和柔性叶片而言并非如此,23 它们通常会出现显著的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增加,叶片也变得更加灵活,由于几何非线性引起的耦合效应变得越来越重要。 24,25 在用于气动弹性建模的各种内部代码 26 和软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代(HAWC2)27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT) 28,29,这对于较大的风力涡轮机来说越来越重要,它本质上提供了变形梁几何的精确表示。然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式的解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛应用于飞机机翼应用。 31 该公式最近才得以实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出了一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法是使用降阶模型,33,34 这可能很好地基于非线性正态模态 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中于叶片响应的耦合行为,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数进行增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。39 最后,工业应用中的大部分标准实践都包含在许多可用的气动弹性软件中,例如水平轴风力涡轮机分析和模拟程序 (PHATAS)、19 GH-Bladed、20 ASHES、21 和 FAST。22 大多数商用模拟器都基于线性弹性模型,这些模型无法考虑大位移对响应本身和风荷载的影响。虽然这些影响对于小型叶片可以忽略不计,但对于大型和柔性叶片而言并非如此,23 它们通常会经历显著的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增加,叶片也变得更加灵活,由几何非线性引起的耦合效应变得越来越重要。 24,25 在用于气动弹性建模的各种内部代码 26 和软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代(HAWC2)27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT) 28,29,这对于较大的风力涡轮机来说越来越重要,它本质上提供了变形梁几何的精确表示。然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式的解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛应用于飞机机翼应用。 31 该公式最近才得以实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出了一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法是使用降阶模型,33,34 这可能很好地基于非线性正态模态 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中于叶片响应的耦合行为,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数进行增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。39 最后,工业应用中的大部分标准实践都包含在许多可用的气动弹性软件中,例如水平轴风力涡轮机分析和模拟程序 (PHATAS)、19 GH-Bladed、20 ASHES、21 和 FAST。22 大多数商用模拟器都基于线性弹性模型,这些模型无法考虑大位移对响应本身和风荷载的影响。虽然这些影响对于小型叶片可以忽略不计,但对于大型和柔性叶片而言并非如此,23 它们通常会经历显著的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增加,叶片也变得更加灵活,由几何非线性引起的耦合效应变得越来越重要。 24,25 在用于气动弹性建模的各种内部代码 26 和软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代(HAWC2)27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT) 28,29,这对于较大的风力涡轮机来说越来越重要,它本质上提供了变形梁几何的精确表示。然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式的解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛应用于飞机机翼应用。 31 该公式最近才得以实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出了一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法是使用降阶模型,33,34 这可能很好地基于非线性正态模态 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中于叶片响应的耦合行为,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数进行增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。39 最后,大型柔性叶片则不然,23 这类叶片通常存在显著的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增加,叶片也变得更加灵活,由几何非线性引起的耦合效应变得越来越重要。24,25 在各种内部代码 26 和气动弹性建模软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代 (HAWC2) 27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT),28,29 它本质上提供了变形梁几何的精确表示,这对于大型风力涡轮机来说越来越重要。然而,解决典型的基于位移的 GEBT 公式的缺点之一是计算成本增加。对此问题的一种补救措施是实施混合形式公式,30 已广泛应用于飞机机翼应用。31 该公式最近才实施并得到验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法是使用降阶模型,33,34 这可能很好地基于非线性正态模态 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中于叶片响应的耦合行为,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数增强。该方法被证明可以实现显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。39 最后,大型柔性叶片则不然,23 这类叶片通常存在显著的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增加,叶片也变得更加灵活,由几何非线性引起的耦合效应变得越来越重要。24,25 在各种内部代码 26 和气动弹性建模软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代 (HAWC2) 27 提供了为数不多的非线性商用模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决风力涡轮机叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT),28,29 它本质上提供了变形梁几何的精确表示,这对于大型风力涡轮机来说越来越重要。然而,解决典型的基于位移的 GEBT 公式的缺点之一是计算成本增加。对此问题的一种补救措施是实施混合形式公式,30 已广泛应用于飞机机翼应用。31 该公式最近才实施并得到验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法是使用降阶模型,33,34 这可能很好地基于非线性正态模态 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中于叶片响应的耦合行为,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数增强。该方法被证明可以实现显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。39 最后,然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛应用于飞机机翼应用。31 该公式最近才实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发了 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类缓解计算成本增加的替代方法是使用降阶模型 33,34,这可能很好地基于非线性法向模式 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中在叶片响应的耦合行为上,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。 39 最后,然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛应用于飞机机翼应用。31 该公式最近才实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发了 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类缓解计算成本增加的替代方法是使用降阶模型 33,34,这可能很好地基于非线性法向模式 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中在叶片响应的耦合行为上,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数增强。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据耦合以供实时应用。 39 最后,
能够对系统的结构性能和可靠性进行评估。与叶片振动监测相关的主要技术挑战之一源于复杂的动力学和内在的不确定性,这使得基于模拟的方法难以实现。因此,振动特性的数值研究应基于可靠且有效的气动弹性模型,该模型应能够将结构和气动部分耦合在一起。前者通常用等效梁单元建模,而 WT 的典型气动建模方法包括叶片单元动量 (BEM) 理论、执行器线模型、升力板和涡流模型以及计算流体动力学 (CFD) 方法。执行器线 6 以及升力板和涡流模型 7 旨在提供改进的尾流建模;然而,它们都各有弱点,前者由于需要求解 Navier-Stokes 方程而计算量大,而后者由于方法的内在奇异性而存在发散问题。8 另一方面,CFD 分析受到了广泛关注,尽管目前显示它对于大攻角不可靠。9 此外,它们的适用性仍然受到计算需求增加的限制。10 因此,BEM 理论已成为预测 WT 叶片上气动载荷的标准工业实践,这归功于它能够使用翼型气动数据提供准确且计算效率高的结果。除了上述成熟的气动模型外,还提出了各种替代方法。Zhang 和 Huang 10 对此进行了广泛的综述研究,重点关注不稳定性问题、复杂的流入效应、结构非线性以及 CFD 和气动水弹性分析。仅就气动部分而言,Lee 等人提出了使用改进的条带理论进行气动弹性分析。11 同时还提出了一种基于谐波平衡法的气动弹性方案,12 显著缩短了计算时间,并且比标准 BEM 方法更为稳健。通过使用三维模型进行数值研究,进一步研究了冰积对叶片气动行为的影响。 13最后,Peeters 等人。39 最后,一类更复杂的方法涉及基于 CFD 的分析,9,14 事实证明,这些方法与标准工业工具(例如疲劳、空气动力学、结构和湍流 (FAST))具有合理的一致性。关于结构模型,还提出了超出标准方法(包括等效梁的构造)15 的方法,包括薄壁梁模型 16 ,它可以适应大型叶片中遇到的大多数特征,例如任意层压板铺层和剪切变形,以及考虑动态载荷引起的渐进损坏的模型,17 等等。18 对叶片的壳和固体有限元 (FE) 模型之间的静态行为进行了有趣的比较研究。工业应用中的大部分标准实践都包含在大量可用的气动弹性软件中,例如水平轴风力涡轮机分析和模拟程序 (PHATAS)、19 GH-Bladed、20 ASHES、21 和 FAST。22 大多数商用模拟器都基于线性弹性模型,这些模型无法考虑大位移对响应本身或风荷载的影响。虽然这些影响对于小型叶片可以忽略不计,但对于大型柔性叶片则并非如此,23 它们通常会经历显著的几何非线性。此外,随着当今风力涡轮机尺寸的增加,叶片也变得更加灵活,由于几何非线性而产生的耦合效应变得越来越重要。24,25 在用于气动弹性建模的各种内部代码 26 和软件中,水平轴风力涡轮机模拟代码第二代 (HAWC2) 27 提供了为数不多的非线性商业模拟器之一,它由丹麦技术大学 (DTU) 开发,将 BEM 理论与多体公式相结合以模拟几何效应。解决 WT 叶片大位移问题的另一种方法是几何精确梁理论 (GEBT),28,29 本质上提供了变形梁几何的精确表示,这对于较大的 WT 来说越来越重要。然而,与典型的基于位移的 GEBT 公式的解决方案相关的缺点之一是计算成本增加。通过实施混合形式公式 30 可以解决这个问题,该公式已广泛应用于飞机机翼应用。该方法被证明具有显著的计算效率,从而能够与结构监测数据相结合以供实时应用。31 该公式最近才得以实施和验证 32,随后进一步与 BEM 理论融合,开发出一种用于 WT 叶片的非线性气动弹性模型。一类替代方法可以减轻计算成本的增加,即使用降阶模型 33,34,这可能很好地基于非线性法向模式 (NNM) 的使用。35 一些最近的研究集中在叶片响应的耦合行为上,36-38 后者处理三维叶片模型的几何效应,使用子结构方法考虑这些效应,并通过模态导数增强。