本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型風力機動力學仿真預(yù)測分析　出處：《太陽能學報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：單一仿真分析方法不能完整反映風力機各部分的耦合關(guān)系,影響結(jié)果準確性。針對這一問題,采用聯(lián)合仿真技術(shù),利用空氣動力學理論計算氣動力,運用多柔體動力學分析理論和軟件實現(xiàn)整機的氣彈相互耦合。該多柔體建模方法能較好地模擬風力機耦合振動特性,仿真結(jié)果更接近實際工作情況。由于多柔體模型考慮的自由度多,精度要求高,導致仿真時間增長,計算成本加大。因此引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對風電機組動力學性能進行分析預(yù)測。結(jié)果表明,采用聯(lián)合仿真與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,在保證預(yù)測精度的同時還能減少動力學仿真時間,彌補單獨使用仿真分析方法的局限性。
[Abstract]:A single simulation analysis method can not completely reflect the coupling relationship between the parts of the wind turbine, influencing the accuracy of the results. To solve this problem, using a combination of simulation technology, the aerodynamic force was calculated by using the theory of aerodynamics and multi-body dynamics analysis theory and software realization of aeroelastic coupling machine. The multi flexible body modeling method can simulate coupled vibration characteristics of the wind turbine, the simulation results are more close to the actual working conditions. The flexible multibody model considering multi degree of freedom, high precision, resulting in simulation time increases, the computational cost increase. Therefore the introduction of artificial neural network method to analyze and predict the dynamic performance of the wind turbine. The results show that the method using a combination of simulation and neural the combination of network, to ensure the prediction accuracy and can reduce the time to make up for the limitation of using dynamic simulation, the simulation analysis method separately.

【作者單位】： 重慶大學機械工程學院;重慶大學機械傳動國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(51005255) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計劃一般項目CQCSTC(cstc2013jcyja90018) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(106112015CDJXY110006)
【分類號】：TM315;TP183
【正文快照】： 0引言風力發(fā)電系統(tǒng)是非線性剛?cè)狁詈隙囿w系統(tǒng),結(jié)構(gòu)和運動十分復(fù)雜。隨著裝機功率增大,對其動力特性提出了更高的要求。國內(nèi)外對風電機組動力學特性已開展了相關(guān)研究。多柔體動力學系統(tǒng)仿真分析對真實模擬系統(tǒng)運行過程具有重要意義[1]。Lee等[2]采用非線性梁單元方法處理柔性葉

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