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code_aster案例 | 在海上风力发电机上的应用

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关于code_aster
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       code_aster为法国电力集团(EDF)自1989年起开始研发的通用结构和热力耦合有限元仿真软件。code_aster可用于力学、热学和声学等物理现象的仿真分析,以及进行上述现象的耦合仿真分析。作为一款有限元仿真软件,code_aster可进行静力学、动力学和振动、子结构分析、土-结构相互作用、流固耦合、热学等问题的仿真分析,具备广阔的应用范围。code_aster功能丰富,内置400余种有限单元,擅长处理各类非线性问题。目前code_aster与功能强大的仿真平台SALOME有机结合,开发出结构与热力耦合的集成仿真平台SALOME_MECA,其功能覆盖结构仿真全流程的各个环节——CAD建模、网格剖分、分析计算以及结果可视化和统计分析。借助SALOME_MECA平台可开展code_aster与其他仿真分析软件(如CFD、概率分析软件)的耦合仿真。code_aster的开发遵循严格的质保要求,目前已通过工业领域的认证,在各工业领域尤其是能源电力领域有大量的工程和研发应用案例。

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研究背景
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       风电作为一种可再生能源,一直被视为缓解化石能源短缺的有效方法。其中海上风电与陆上风电厂相比,具有不占用土地资源,基本不受地形地貌影响,风速更高,风电机组单机容量更大,年利用小时数更高等优点。
       传统的海上风机结构主要是重力式基础(Gravity-Based Structure, GBS)或单根钢管柱基础,即使用混凝土基底或插入海床中的结构抵抗可能的滑移,如下图(左)所示。

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       这两种结构受海底深度以及海床结构影响较大,一定程度上限制了这两种结构的广泛运用。然而随着全球能源需求增大,若要安装更多的海上风机,必然要向更远更深的海域发展。此时漂浮式海上风机(上图右)运用更为广泛,可用于50m以上的深度。但由于漂浮式风机承受荷载的特殊性、工作状态的复杂性、投资回报效率等原因,这种基础形式目前仍需要大量的研究。

       针对上述问题,本文主要介绍了使用code_aster对重力式基础结构和漂浮式风机的数值建模和模拟案例。

重力式基础风机
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       对重力式风机水下部分建模、简化并划分网格,如下图所示。

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       对于该结构需要考虑的载荷是海床与混凝土结构的相互作用以及该结构在水下受到的水压。其中,海床与结构的相互作用以振动的形式施加载荷,code_aster中的振动模型如下图所示。

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       选取了海上电机在几种典型的振动频率[1]下是否考虑海床-结构相互作用的差异,如下图所示。

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f ≈ 0.27Hzf ≈ 1.3 Hz

此外,对于水下部分受到的压强可以分为上下两个部分,即上部水压以及底部海底泥沙的压强,如下图所示。

上部分水压根据浪波长以及深度计算:

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而泥沙部分的压强则等效成关于时间和位置的函数,如下图所示:

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重力式风机 - 模拟结果
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       模拟总共选取了2种不同深度(27m,42m),12种底部渗透率和9种浪的周期(4~20s),共216组。

力矩(左)和力(右)随时间的变化:

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不同渗透率下受力随波浪周期的变化:

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不同波浪波长下水下中心部分截面的压强分布:

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波长12m

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波长85m

漂浮式基础风机
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       漂浮式风机,顾名思义即没有固定的基座直接漂浮在海上,可能受到风,海浪或洋流影响而移动。漂浮式风机的关键部分是三根钢锚索,长度在400~1000m不等,以及一根海底电缆用作电力输出。不断变化的拉力和深海工作环境导致锚索经常出现磨损。因此本研究运用code_aster对三根钢锚索的受力情况进行数值模拟。

       参考实验选取了DeepCWind集团的基准实验,即1/50尺寸5MW风机在海上的运动和受力研究,实验模型如下图所示。

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       数值建模部分只考虑了漂浮台部分,漂浮于200m水深的海面;钢锚索线密度约为125kg/m,可受最大拉力约为100t。数值模型如下图所示,其中海浪所带来的动态载荷可用Python语句输入。
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漂浮式风机 - 模拟结果
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       由上图可知,code_aster的模拟结果与实验数据符合程度很好,证明code_aster可以很好地模拟海上风机在动态载荷下的受力情况。

       此外,本研究只考虑的漂浮式风机的漂浮台部分,暂未考虑水上的风机和叶片部分,在以后的研究中可以进一步优化该模型。

结语
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     通过对两种海上风机的数值建模和模拟,可以证明code_aster能在海上风电项目中对风机在动态载荷(海浪,海底泥沙的作用,...)下的受力情况进行精细的模拟,且模拟结果有助于优化风机设计,进而提高风机使用寿命。
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仿真体系风能瞬态动力学code_aster
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首次发布时间:2022-05-11
最近编辑:2年前
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