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铺层参数对风力机叶片性能影响的耦合作用机理

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 课题研究背景和意义第8-9页
    1.2 风力机叶片铺层优化设计研究现状第9-11页
    1.3 论文主要研究内容第11-12页
    1.4 研究内容技术路线第12-14页
第二章 均匀试验设计法与RBFNN-GA第14-22页
    2.1 均匀试验设计第14-17页
        2.1.1 均匀试验设计的类型第14-16页
        2.1.2 均匀试验设计的优点第16页
        2.1.3 均匀试验设计的回归分析第16-17页
    2.2 径向基神经网络(RBFNN)第17-20页
        2.2.1 RBF神经网络概述第17-19页
        2.2.2 RBF神经网络优点第19-20页
    2.3 遗传算法第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 叶片复合纤维结构与有限元建模第22-30页
    3.1 复合纤维层合板概述第22-24页
        3.1.1 铺层与层合板第22-23页
        3.1.2 复合纤维力学分析方法第23-24页
        3.1.3 层合板设计第24页
    3.2 风力机叶片结构形式与基本参数第24-26页
        3.2.1 风力机叶片的结构形式第25-26页
        3.2.2 某1.5MW风力机叶片基本参数第26页
    3.3 风力机叶片模型建立第26-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 基于二次型模型的建立及铺层参数优化第30-52页
    4.1 铺层参数试验安排与仿真第30-38页
        4.1.1 铺层参数等效验证与试验安排第30-35页
        4.1.2 基于试验结果的仿真分析第35-38页
    4.2 均值法分析第38-42页
        4.2.1 均值法分析Tsai-wu失效因子第38-39页
        4.2.2 均值法分析Mises应力第39-40页
        4.2.3 均值法分析最大位移U第40-42页
    4.3 交互项分析值域范围第42-46页
    4.4 铺层参数对叶片性能影响的宏观性规律第46-50页
    4.5 本章小结第50-52页
第五章 基于径向基神经网络的叶片优化分析第52-71页
    5.1 多次均匀试验设计安排试验方案及有限元分析第52-61页
    5.2 径向基神经网络(RBFNN)模型的建立与预测第61-65页
        5.2.1 径向基神经网络模型的建立第61-64页
        5.2.2 径向基神经网络模型的预测第64-65页
    5.3 融合遗传算法的铺层参数寻优第65-67页
    5.4 优化前后对比验证第67-70页
    5.5 本章小结第70-71页
总结与展望第71-73页
    总结第71-72页
    展望第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
攻读硕士期间主要成果第78-79页
个人简介第79页

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