大型风力机塔架在脉动风下的动力响应特性研究

采用Kaimal脉动风功率谱,考虑脉动风的空间相关性,采用AR模型模拟风电场脉动风速时程,并验证脉动风速谱与目标谱的一致性;通过有限元方法计算风力机塔架结构在风载荷作用下的动力响应特性。计算结果表明:AR模型对实际风场风速进行有效模拟,考虑脉动风的影响,塔架的风振响应显著增加;随着风速的增加,塔架的振动也随之增加,这为风力机塔架的风致响应分析和抗风研究提供了实用方法。     

基于多维AR模型的桥梁随机风场模拟

基于自然风特性,通过考虑结构节点间风速时程的空间相关性,采用多维AR模型模拟主梁和桥墩节点随机脉动风速时程,利用FPE准则和AIC准则确定模型阶数,并对模拟过程中的自回归顺序、功率谱密度等问题进行研究.对兰新二线铁路白杨河大桥采用多维AR模型模拟各节点的脉动风速时程,结果表明:当AR模型阶数为4时,模拟功率谱与目标功率谱吻合较好;当自回归顺序颠倒时,模拟功率谱明显偏离目标功率谱.     

考虑风与结构耦合作用的张弦梁结构风振响应分析

基于自回归(AR)模型考虑空间相关性,对张弦梁结构的随机脉动风进行数值模拟;利用有限元软件AN-SYS,考虑风速与结构速度的耦合作用,以材料阻尼模拟气动阻尼对结构进行风振响应分析,求得结构时程响应曲线;脉动风速样本的功率谱与目标功率谱比较结果吻合良好,表明所采用的随机过程模拟理论可靠,风速时程数据的计算机仿真程序有效;同时探讨参数变化对结构风振响应的影响.     

高层建筑风场的脉动风速时程模拟

采用经过FFT算法改进的谐波叠加法(WAWS)及自回归(AR)模型的线性滤波法对实际工程进行脉动风速时程模拟.对2种算法所模拟的风速时程进行分析,结果显示了风速功率谱及相关函数的特性,分析结果说明AR模型中模型阶次及时间步长对风速时程产生较大影响.根据结构的有限元动力分析,采用能量相等的原则,即使结构固有频率段内的目标谱和模拟谱能量相等,对风速时程进行修正,使模拟风速时程更趋合理.     

风力发电塔架脉动风速时程模拟及其受力分析

简述了应用谐波合成法中的自回归模型(AR)模拟出给定风速功率谱的风速时程序列,并验证了其与目标谱(Davenport谱)的一致性,进而得到作用在各节点的脉动风荷载时程样本的方法.本文采用线性滤波法,建立了脉动风速时程的AR模型,编辑出脉动风速时程模拟程序,对某风力发电塔架进行脉动时程分析,验证了该脉动风速时程模拟的可行性与有效性,并根据所模拟的脉动风对风电塔架进行了受力分析,分别对气动推力与脉动风对塔架顶部位移所产生的影响以及其筒体应力分布规律与大小进行了研究.     

煤矿井塔结构在脉动风荷载作用下的响应分析

文章简述了风荷载特性与脉动风荷载的风速时程自回归(autoregressive,简称AR)数值模拟方法,模拟了给定风速功率谱的风速时程序列,并验证其与目标谱的一致性,从而得到作用在结构模型各节点上的脉动风荷载时程样本。以某煤矿井塔结构为例,用有限元分析软件SAP2000建立其有限元模型,并用Matlab获取了井塔结构迎风面各节点上的风荷载时程信号作为动力输入。利用SAP2000软件对结构进行模态分析,并基于时程分析方法计算结构在脉动风荷载作用下的风振响应。结果表明,AR模型能有效地模拟具有空间时间相关性的节点脉动风速时程,可为结构的安全性设计或结构的改造提供参考和依据。     

大涡模拟中入流边界脉动风速模拟相关参数取值分析

大涡模拟中入流边界条件脉动风速的处理对计算流体动力学的数值模拟结果的正确性和精度有着至关重要的影响,文章对在运用DSRFG法生成湍流脉动风的算法中,研究了几个相关参数(包括脉动风速能量谱离散化的区间样本数Kmax,能量谱密度模拟所选取三角级数向量组的个数N,空间尺度参数因子θ1和时间尺度参数因子θ2)的数值选取,对入流脉动风速功率谱和脉动风速竖向空间相关性模拟结果的影响.模拟计算结果表明:相对于其他3个参数,空间尺度参数因子θ1的选取相对比较离散.结合DSRFG算法和文章提出的最佳参数取值,模拟得到与实际大气风场特性吻合较好的冯卡门谱及其竖向相关特征.     

基于AR模型方法的多维脉动风荷载时程的模拟

研究了脉动风荷载基于AR模型的数值模拟方法。依据脉动风荷载的功率谱密度函数,探讨了AR模型方法实现考虑空间相关性影响的水平脉动风荷载的模拟方法。算例表明,该方法计算简洁高效,模拟结果能够精确反应脉动风的频谱特性。     

脉动风载环境下发射天线结构时程响应分析

<正>确模拟脉动风载荷是研究高耸结构性能的关键,本文以某型雷达发射天线为对象,采用基于线性滤波器法的自回归模型(AR模型),模拟出风速及脉动风压时程曲线,与Davenport谱对比验证了曲线的合理性,借助有限元分析软件WorkBench,对脉动风载下发射天线进行动力时程响应分析和地基抗倾覆分析,该方法具有精确性和有效性,满足实际要求.研究内容为其它高耸结构脉动风载的分析提供了参考.     

基于正交小波逆变换的平稳风速时程数值模拟

对于大型结构,风荷载往往起控制甚至决定作用,对其进行风振响应时域分析是必要的,而进行时域分析首先必须解决风荷载的输入问题.基于多分辨率分析的思想和正交小波基推导了小波系数与功率谱密度函数之间的关系,从而可由已知的功率谱密度函数随机生成各尺度上的小波系数,进而由生成的小波系数通过逆变换生成平稳风速时程.根据这一思路,利用L-P小波基,模拟了与Davenport谱相一致的某点脉动风速时程,算例表明,模拟的风速时程功率谱与给定的目标谱吻合较好,证明了该方法的有效性.     

近地边界层脉动风数值模拟

在研究以往脉动风时程模拟方法的基础上,采用非均匀圆频率间隔的方法,改进以往谐波合成法模拟的周期性缺点.改进前后2种方法的对比表明,在时程曲线方面,原有方法显示的明显周期在改进方法中已经较难发现;在自功率谱方面,改进方法以较小的波动更加贴合目标曲线,提高了模拟精度.对改进方法与实测数据在功率谱、方差和湍流强度等相关参数方面进行了比较,相差均较小.这说明了该改进数值模拟方法的可行性和有效性.     

脉动风作用下塔架结构的风振响应分析

 简述了应用线性滤波法中的自回归模型(AR)模拟出给定风速功率谱的风速时程序列,并验证其与目标谱(Davenport谱)的一致性,再通过规范公式推导脉动风载与风速之间的关系,从而得到作用在各节点的脉动风荷载时程样本。以某42m高的通信塔架为原型进行了模拟计算分析,用有限元分析软件ANSYS建立其有限元模型,并用Matlab获取了塔架迎风面各节点上的风荷载时程信号作为动力输入。利用ANSYS对结构进行了模态分析,结果显示结构的前几阶振动均是平面振动,第3阶振动开始出现扭转模态和局部振动模态;同时,基于ANSYS时程分析方法计算了结构在脉动风载作用下的风振响应。结果表明,在仅考虑脉动风作用的情况下,本塔架结构顶部的水平位移低于规范规定的位移限值,但塔架截面变化拐点处的弦杆在风载作用过程中会产生较大应力,在塔架设计中予以注意。     

基于Simulink的光伏电池组件建模和MPPT仿真研究

 根据光伏电池组建的物理特性等效电路及数学模型,基于Simulink仿真软件建立了光伏电池组件的仿真模型,模型的基本参数按照Solarex MSX60 60W产品参数设置,其他参数根据基本参数及数学模型计算得出。该模型可以实现在不同光照强度和温度下60W光伏组件的输出U-I特性,并且可以灵活地推广到其他功率等级的电池组件及其串并联特性的模拟。根据光伏电池的输出U-I特性,可以分析得到组件的U-P特性曲线为单峰曲线,故光伏电池存在最大功率工作点（MPP）。在此Simulink模型基础上研究了光伏组件最大功率追踪方法（MPPT）。在众多最大功率追踪方法中,电导增量法有着比较优秀的控制效果,因此本文着重讨论了电导增量法,对比分析了电导增量法及其两种改进方法（两种步长电导增量法和梯度变步长电导增量法）的最大功率追踪控制效果,这两种改进方法均对普通电导增量法中控制步长固定的不足做了修改。按照一天中光照强度变化的近似规律设置环境条件,仿真模拟光伏电池组件的MPPT控制,仿真结果进一步验证了模型准确性以及改进后的梯度变步长最大功率控制算法的优越性。     

谱分析的神经网络方法──局部零残差法

提出了一种神经网络ＡＲ（自适应递归）参量估计的新方法──局部零残差法。利用所建立的神经网络的明确收敛性，在每一个数据到来后获得一组ＡＲ参量的零残差解，这时ＡＲ参量的特性是与时间序列的噪声相关的随机过程，最终的ＡＲ参量值为全部数据通过神经网络预测误差滤波器后，对各点获得的ＡＲ参量解的求和平均。由此，ＡＲ参量值确定的最大熵谱具有很好的稳定性，且谱的分辨率和精度是与滤波器的长度成正比，这给最佳滤波器的选择保留了充分的灵活性。另外，利用神经网络并行快速的特性，可用该系统进行实时谱分析。     

基于改进Jerk模型的高超声速滑翔目标跟踪

临近空间高超声速滑翔目标具有高速、高机动的运动特性,为了提高其跟踪精度,对现有的Jerk跟踪模型提出改进。首先将一阶AR模型的思想运用到模型参数的实时估计中,在目标状态方程和量测方程中引入了相关参数,然后构建了基于改进Jerk模型的参数自适应Kalman滤波算法,在目标状态估计的同时能够对模型参数进行自适应调整。最后基于HGT仿真轨迹对所提模型与传统的Jerk模型进行比较,仿真结果证明了改进Jerk模型对HGT跟踪的有效和优势。     

基于机器学习算法预测核磁共振T2谱

近年来,深度学习算法被广泛应用于生成各种类型的数据。本文通过分析测井数据与核磁共振T2谱之间的映射关系,利用随机森林与LSTM网络模型实现了对核磁共振T2谱的重构。核磁共振测井每个深度获得的T2谱是在不同的时间序列中通过不同的布点数来显示形态上的变化的,随机森林算法能够处理高维度的核磁共振T2谱数据且不需要做特征选择,而LSTM可以很好地控制不同深度神经元对T2谱各分布点的影响,将这两种网络模型进行参数优化后对同一口井的预测结果进行对比分析。这里选取了中国海上A油田的测井数据作为例子进行方法测试。首先,利用灰色关联度算法分析T2几何均值与测井曲线的相关性。选取相关性高于设定值的测井曲线,将测井曲线标准化缩放在0~1后作为随机森林与LSTM模型的输入,预测同一地层T2谱形态分布规律并比较算法的优劣。在比较软件处理得到的核磁共振T2谱和预测结果后分析它们之间产生差异的原因。结果显示通过LSTM神经网络模型预测的数据与地层真实数据的符合度比随机森林算法更高,符合度可达90%以上。     

基于Cruise和Matlab的CVT车辆联合仿真

 针对无级变速器(CVT)常规速比控制器的局限性,提出了一种具有工程价值的改进PID速比控制算法,在分析CVT速比控制原理的基础上,在Matlab环境中设计了改进的速比PID控制器,同时考虑到单一的仿真软件不能精确地表达整车模型的参数,在Cruise中搭建了整车模型,将Simulink中模型以API形式导入并进行不同工况的联合仿真。仿真结果表明,设计的控制器和联合仿真研究的方法是可行的,改进的速比控制器能够很好地跟踪目标速比,具有良好的动态响应和较高的稳态控制精度,联合仿真研究的结果与原车型的实际状况具有良好的一致性,验证了理论分析的正确性,也体现了CVT在汽车燃油经济性和动力性方面的技术优势。