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Bladed学习与实践(一)风机组成和bladed风机设置

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我的专业是海上浮式结构,工作的重点是浮式风电的基础部分。

对于Bladed的学习以前主要集中在塔筒以下的结构,我以为风机的设置由风机载荷专业的人设置就行了,我只要照搬过来就行了。

但最近,我正在搞浮式风电的AQWA和Bladed的联合仿真,所以要计算不但要计算浮式风电平台的整体重控,而且还要让两个软件里的模型匹配。

这时Bladed里关于风机的设置就至少应该能做到看懂了,如果一点都不懂风机的重量中心求不出来,重控表就更做不出来了。

所以,学习一些Bladed风机相关设置是非常有必要的。

在学习Bladed风机相关设置之前,我们先了解一下发电机组的结构。

下图是水平轴风力发电机组的结构

          

   

大型风电机组基本结构

1-叶片;2-轮毂;3-机舱;4-叶轮轴与主轴连接;5-主轴;6-齿轮箱;7-刹车机构;8-联轴器;9-发电机;10-散热器;11-冷却风扇;12-风速仪和风向标;13-控制系统;14-液压系统;15-偏航驱动;16-偏航轴承;17-机舱盖;18-塔架;19、变桨距部分

下图是组成风轮的叶片和轮毂    


   

接下来就学学Bladed,下图就是主菜单。

Blades:定义叶片特性(叶片信息,几何,质量、刚度分布,附加质量);

Aerofoil:翼型数据库,定义翼型截面数据(升、阻力曲线);

Rotor:定义风轮特性和风力机整体配置;

Tower:定义塔架特性(几何、质量、刚度、海陆环境、基础);

Power Train:定义传动系统、发电机、能量损失、电网;

Nacelle:定义机舱的几何尺寸和质量;

Control:定义功率控制(Power Production Control)和监控系统(Supervisory Control);

Flexibility:执行叶片和塔架振动的模态分析(需定义模态数、阻尼、桨距角情况、转速等);

Wind:定义入流风,包括风速和方向(可随时间、空间变化)、风切变、塔影、湍流参数、上风向风力机尾迹、年风速分布;

Sea State:海上风力机的波浪,水流和潮高等(waves, currents and tide height);

Calculations:选择、详细指定和执行任何特定的计算;

Data View:查看计算结果,生成图或表

Analyse:对计算结果进行后处理。

这回主要学习的是风机设置,也就是Blades、Aerofoil、Rotor、Nacelle、Control和Power Train这几项的设置。 

1、Blades叶片

风机叶片的数据有些是保密的,我们得到的数据也是经过加密处理的,如下图所示。


下面我来介绍不加密的叶片基本信息设置。

叶片基本信息的主界面如下图所示,这个界面主要设置了叶片名称、气动参数名称和叶片结冰信息等。   

下图的界面设置了叶片的几何信息,包括距叶根的距离、弦长、弦角和厚弦比等。

下图的界面设置了质量刚度,包括距叶根的距离、质心位置、单位长度质量、挥舞刚度、摆阵刚度、弹性轴、扭转刚度、单位长度的质量矩等。    

质量和刚度包括三个复选框(质量、刚度和弯扭耦合)。

质量中心、单位长度质量、挥舞刚度、提振刚度等沿展向的分布,模态分析和气弹计算必须输入。

附加质量还可以在叶片任何位置定义附加点质量等。

下图的界面设置了附加质量,包括质量、距叶根的距离、弦长上的位置和振动阻尼等。

2、Aerofoil翼型数据

下图的界面设置了沿叶片展向排布,翼型依据厚弦比沿叶片展向排布,比如由叶根到叶尖的翼型厚弦比为100%、45%、30%、25%等。气动数据,翼型气动建模参数包括攻角(-180°~180°)、升力系数、阻力系数、弯矩系数。

3、Rotor风轮

下图的界面设置了风轮参数,包括风轮几何尺寸、旋转方向、速度类型、速度类型、控制表面和传动系统等。

下图的界面设置了轮毂参数,包括轮毂几何尺寸、质量和转动惯量等。   

4、Nacelle机舱

下图的界面设置了机舱参数,包括机舱几何尺寸、质量惯性矩等。   

5、Control控制

下图的界面设置了控制参数,通常由风机厂家提供外部控制文件,也可以在界面里手工设置。      

6、Power Train传动链

下图的界面设置了传动链参数,包括传动轴相关、安装、发电机相关、能量损耗和电网连接等。 

          


来源:博学自省斋
Aqwa振动湍流Bladed电机传动控制
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-12-05
最近编辑:8小时前
强学斋
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从工业时代到信息时代(上)

现在一提到日本大家可能就想到“失去的二十年”,是说日本陷入了连续二十年的经济停滞状态。而一提到美国就会想到,近十年由于硅谷崛起的一大批互联网公司而使美国经济一派繁荣。在八十年代末,几乎所有的人都相信日本会超过美国成为第一经济大国,但实际上日本不但没有超过美国,现在中国也早就顶替了日本第二经济体的地位。从表面上看日本经济停滞于九十年代初股市和楼市泡沫的相继破灭,而美国经济保持强劲增长是因为重视创新培养了很多像硅谷公司那样的高科技公司。当然,还有很多别的说法来解释两国的一兴一衰,比如国土面积和人口数量等。也许这些解释都是原因之一,但我今天要从机械思维和大叔大数据思维、互联网思维的角度加以分析。先说说机械思维,其起源于工业革命,现在我们提到机械二字,多少带点贬义,但在18到19世纪,机械思维可是十分时髦的,等同于先进二字。谈到机械思维首先要提到一个重要人物那就是牛顿。他不仅是一位伟大的科学家,而且是一位思想家,用全新的方法论开创了科学的时代、理性的时代。他告诉人们世界万物是运动的,而且这些运动遵循着特定的规律,这些规律是可以被认识的。人们利用牛顿的理论,计算出彗星的运行规律,预测出1000年后日蚀和月蚀的时间,开始学会用理性的眼光对待一切已知和未知。这使得人类在接下来的近三个世纪里,一直习惯于用机械的方式描述一切。整个工业革命时期一直到20世纪初,人们一直都习惯用机械的方法实现所需要的一切产品,工程师将机械的威力发挥到了极限。蒸汽机、火车、打字机、各种各样的乐器和钟表等都是通过机械实现的。第二次工业革命以后,电取代蒸汽成为动力的主要来源,但各种发明依然基于机械运动的方法论。现代工厂用机械取代人从事劳动生产后,产品的标准化替代了个性化,追求效率也成为工业企业提高竞争力的唯一手段。为了追求效率,管理者和学者们不断优化企业的管理,这种管理方法与机械思维是一致的。流水生产线是机械思维在生产和管理上最具代表性的产物,这一发明带来了人类历史上从来没有的高效率。机械思维的一个重要特点可预测性,在其中也得到了充分的体现。把汽车部件放在生产线的起点,生产线的终点就会造出一辆汽车,这与牛顿力学预测星辰运动没有本质区别。 以机械思维为基础的管理方法虽然在美国发明,但却在日本发挥到了极致。日本采用这种管理方式在90年代之前达到了经济的高峰,这种管理方式似乎也十分的完美。日本的一些企业甚至规定在固定的时间上厕所,这样就可以统一冲水从而节约资源。从优化流程和提高效率上,日本企业几乎已经做到了极限。但这些企业里员工缺乏积极性和主动性,企业也缺乏活力。在以互联网为代表的的后信息时代,日本再也没有出现像丰田和索尼那样代表工业时代的伟大公司。 分析了把工业思维发挥到极致的日本,而美国又有什么样的表现呢?敬请期待从工业时代到信息时代(下),欢迎大家踊跃留言和我一起讨论一起学习进步。来源:博学自省斋

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