【摘要】：隨著能源危機和環(huán)境破壞的進一步加劇,尋求新型的可再生能源成為世界各國的共識。對風力發(fā)電,風電葉片是獲取風能的關鍵部件。受條件的約束,風電葉片常出現脫膠、分層、纖維斷裂等缺陷。在服役過程中,具有上述缺陷的風電葉片在應力作用下常發(fā)生失效造成重大經濟損失。因此,深入研究風電葉片的損傷過程并對風電葉片的運行狀態(tài)進行預測對確保風力機組的長期可靠運行具有重要意義。聲發(fā)射技術是一種新的無損檢測方法,能夠實現被檢構件的服役過程動態(tài)監(jiān)測。因此被廣泛應用于風電葉片的健康狀況動態(tài)監(jiān)測。基于國內外風電葉片研究的基礎,本文嘗試將聲發(fā)射技術應用于風電葉片的疲勞過程動態(tài)監(jiān)測。主要研究內容包括:風電葉片復合材料聲發(fā)射源的Lamb波源定位研究、風電葉片不同缺陷的聲發(fā)射信號特征建立、類型判別、以及全尺寸風電葉片的疲勞過程動態(tài)監(jiān)測等。結果表明:作用于風電葉片薄板結構的應力方向不同,將產生不同頻率,不同聲速的應力波。垂直應力主要激發(fā)出彎曲波,此波波速較低,幅值衰減較快,頻率主要集中于50k Hz左右;平行應力主要激發(fā)出擴展波,此波波速較高,幅值衰減較慢,頻率主要集中于150k Hz左右。擴展波無頻散效應且衰減較慢,因此更加適合葉片薄板結構聲發(fā)射源定位。之后,通過將變分模態(tài)能量熵結合BP神經網絡對風電葉片不同缺陷類型進行模式識別,識別正確率高達90%,實現了風電葉片不同缺陷類型的較準確識別,在一定意義上表明變分模態(tài)能量熵結合BP神經網絡的風電葉片缺陷診斷方法具有一定的應用參考價值。最后,通過動態(tài)監(jiān)測全尺寸風電葉片疲勞過程發(fā)現:隨著疲勞次數的增加,風電葉片出現疲勞破壞效應具有特定區(qū)域性,不同疲勞階段破壞的情況有所不同。實驗中疲勞振動次數達到10萬次時,風電葉片有少量基體微裂紋產生;達到50萬次時,風電葉片出現微裂紋擴展現象,聲發(fā)射信號頻率主要集中在30k Hz左右,達到100萬次時,風電葉片內部出現輕微疲勞,基體微小開裂兼具和少量脫粘、聲發(fā)射信號頻率開始向100k Hz及150k Hz發(fā)生轉移;達到150萬次時,風電葉片疲勞出現加快,表現為風電葉片表面基體開裂、風電葉片分層以及微觀纖維拔出等現象,主要頻率集中于60k Hz及300k Hz,且頻率有明顯向高頻轉移產生;當達到200萬次時,風電葉片疲勞進一步加劇,表現為風電葉片表面嚴重的基體開裂,分層和一定范圍內的纖維斷裂等。由此可見,上述研究不但為風電葉片的疲勞損傷監(jiān)測提供了一種研究方法,也為風電葉片結構的改善提供了參考依據。
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TM315;TG115.28

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本文編號：2768598