大型风力机叶片的振动分析与优化设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·风力机叶片设计 | 第14-15页 |
| ·风力机叶片气动特性研究 | 第15-16页 |
| ·风力机优化设计研究现状 | 第16-17页 |
| ·风力机叶片故障诊断 | 第17-19页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 第二章 风力机叶片基本概念及相关理论 | 第21-32页 |
| ·水平轴风力机 | 第21-22页 |
| ·翼型的几何参数和及相关概念 | 第22页 |
| ·翼型的空气动力学特性 | 第22-26页 |
| ·叶片的气动特性与结构 | 第22-23页 |
| ·攻角和雷诺数对升力系数和阻力系数的影响 | 第23-25页 |
| ·叶素的气动特性及风能利用率 | 第25-26页 |
| ·风力机基础理论 | 第26-29页 |
| ·贝兹理论 | 第26-28页 |
| ·涡流理论 | 第28页 |
| ·Wi1lson 理论 | 第28-29页 |
| ·流固耦合理论 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 风力机叶片仿真分析及结冰对叶片的气动影响 | 第32-51页 |
| ·风力机叶片仿真分析 | 第32-42页 |
| ·叶片基本参数及几何数据 | 第32页 |
| ·叶片各剖面翼型空间坐标的确定 | 第32-35页 |
| ·基于 PROE 的叶片三维实体模型构建 | 第35-38页 |
| ·计算额定风速时叶片强度 | 第38-39页 |
| ·结果分析与评价 | 第39页 |
| ·叶片模态分析 | 第39-41页 |
| ·结果分析 | 第41-42页 |
| ·翼型结冰对叶片气动性能的影响 | 第42-50页 |
| ·网格划分 | 第42-43页 |
| ·流场方程 | 第43-44页 |
| ·结冰对叶片气动影响结果分析 | 第44-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的风力机叶片振动诊断研究 | 第51-67页 |
| ·风力机叶片的常见故障分析 | 第51-52页 |
| ·模糊神经网络 | 第52-59页 |
| ·模糊神经网络概述 | 第52-53页 |
| ·模糊神经网络模型的结构 | 第53-54页 |
| ·模糊神经网络模型的学习算法 | 第54-59页 |
| ·风力机叶片的振动检测 | 第59-64页 |
| ·叶片的振动检测过程 | 第59-61页 |
| ·叶片振动信号的频谱分析 | 第61-64页 |
| ·基于模糊神经网络的风力机叶片故障诊断 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 基于遗传算法的风力机翼型设计 | 第67-82页 |
| ·遗传算法简介 | 第67-71页 |
| ·遗传算法的基本定义 | 第67-69页 |
| ·遗传算法的特点 | 第69-70页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第70页 |
| ·改进的遗传算法 | 第70-71页 |
| ·优化设计模型 | 第71-73页 |
| ·适应度函数的确定 | 第71-72页 |
| ·优化设计的边界条件 | 第72页 |
| ·优化设计程序 | 第72-73页 |
| ·优化设计实例 | 第73-80页 |
| ·设计参数 | 第73-78页 |
| ·设计叶片的实用性分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 结论与展望 | 第82-84页 |
| ·结论 | 第82-83页 |
| ·展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 在学研究成果 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
