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摘要:
由于单独使用一种分析方法不能考虑到风轮结构和气动载荷的耦合关系,分析出的结果准确性将受到影响.针对这一问题,将联合仿真技术引入风电机组结构动力学分析中.该分析方法考虑到了风电机组结构的气弹性问题,即将用Matlab计算的气动力和用ADAMS计算的结构变形相互耦合.仿真情况更接近于实际风电机组的工作情况,计算精度较好.将该联合仿真技术对某600kW风力发电机进行了结构动力学分析.分析表明,该方法能较好的模拟风力发电机组的结构动力学特性.但是由于仿真模型计算精度较高,考虑的自由度较多,计算耗时较长.针对仿真分析方法的这一局限性,在应用联合仿真技术计算出一系列样本工况后,采用人工神经网络方法对风电机组结构动力学性能进行分析预测.分析表明,采用仿真分析与人工神经网络相结合的方法对风力发电机组结构动力学进行分析和预测,可以减少动力学分析的时间,保证预测精度,弥补单独使用仿真分析方法的局限性.
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文献信息
篇名 基于神经网络的风力机动力学分析
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 GDW理论 联合仿真 风力发电机 动力学 神经网络
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 78-83
页数 6页 分类号 TP391
字数 4279字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3835.2009.08.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何玉林 重庆大学机械工程学院 225 2622 25.0 35.0
2 金鑫 重庆大学机械工程学院 80 623 16.0 20.0
3 李兴国 重庆大学机械工程学院 2 15 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
GDW理论
联合仿真
风力发电机
动力学
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动与冲击
半月刊
1000-3835
31-1316/TU
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
出版文献量(篇)
12841
总下载数(次)
12
相关基金
重庆市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://law.ddvip.com/law/2006-09/11584979384040.html
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导