固定式海上风力机实时混合试验加载方式研究

在传统的海上风力机模型试验中，湍流风载荷在实验室中复现困难，实验室场地的空间限制无法进行大型海上风力机模型试验，上部风力机与下部平台存在的缩尺矛盾也无法深入研究海上风力机全耦合作用机理.随着计算能力的提升、数值积分算法以及控制等关键问题研究取得突破，上述矛盾可由实时混合试验方法解决.本文以美国国家可再生能源实验室（NREL）5 MW固定式海上风力机为研究对象，按照1∶90进行缩尺，制作物理子结构模型，开发AeroDyn程序作为数值子结构，添加UDP/IP通信机制作为数据采集与传输方式，以推杆式作动器为加载装置，搭建了完整的实时混合试验系统，进行无海浪工况下的固定式海上风力机实时混合模型试验.将试验结果与FAST软件结果进行对比分析，结果吻合良好，说明了实时混合模型试验方法的可行性.研究结果为海上风力机实时混合模型试验技术的进一步发展提供了参考，为海上风力机结构设计与安全运行提供技术支撑.     

隐式动力子结构试验的稳定性分析

探讨了当试验子结构是动力系统时等效力控制方法的仿真方法,提出了一种结合数值仿真确定算法放大矩阵的方法,运用谱半径法研究了等效力控制方法的算法稳定性.研究表明,随质量比、频率比的增大,算法的稳定界限减小;随阻尼比的比值、控制器增益Kp的增大,稳定界限先增后减.与显式方法相比,等效力控制方法的稳定性较好.     

基于BP神经网络的TBM刀盘关键位置应变重构

为解决恶劣工况下全断面硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine, TBM)关键主承力结构应变监测难、监测不准的难题，提出了一种基于BP神经网络和有限元分析的TBM刀盘关键位置应变重构方法.首先，通过静、动力学有限元分析确定了TBM刀盘关键位置，并提取了刀盘典型易损特征子结构.其次，基于有限元技术和实验设计(design of experiments, DOE)方法，分别进行了标准件和特征子结构多载荷下静力学有限元分析，并构建了载荷-应变数据库.最后，运用BP神经网络建立了标准样件和刀盘特征子结构的应变重构模型，并进行了标准样件的实验验证.结果表明，重构应变的平均误差为10%,验证了方法的可行性，为TBM刀盘复杂结构的应变重构提供了一种可行的方法.