风电机组制造预生产平台设计与实现

针对厂区内难以实现大型设备装配问题,尤其是风电机组塔筒、轮毂、机舱和叶片等特大型部件在现场组装时易出现工艺不达标、公差大等质量问题。开发了一种基于SolidWorks软件的风电机组装配模拟系统。系统通过构建虚拟模型、预生产工艺模型和数据库智能分析等方法,实现了风电机组的数字化组装,解决了大型设备缺少预生产问题,满足了风电机组制造业批量化生产的需求,提高了作业人员的装配技能,提升了生产效率。平台已应于风电机组制造业,并取得了显著的经济效益。

基于GWO-SVR的风电机组柔性塔架振动建模与仿真分析

针对风电机组柔性塔架因机械疲劳、振动等引起的失稳问题,采用改进的回归方法建立塔架振动预测模型。在风电机组不同运行工况下,通过相关性分析对多源异构数据进行优化,求出影响柔性塔架振动的相关联变量。基于灰狼优化(GWO)算法得到支持向量回归(SVR)方法的最优参数,建立塔架振动预测模型。以某风场2 MW风电机组120 m柔性塔架数据进行仿真分析,结果表明,在额定风速以上工况下,GWO优化SVR模型相较于BP模型、SVR模型、粒子群算法(PSO)优化SVR模型、鲸鱼优化算法(WOA)优化SVR模型,均方根误差RMSE分别降低了11.143、8.925、8.263、3.651;平均绝对误差MAE分别降低了9.032、7.016、2.665、3.233。基于GWO优化的SVR模型提高了柔性塔架振动预测精度,可为柔性塔架的振动控制提供准确数据支持。

矿山用风力发电机桨叶表面损伤图像识别分析

为解决恶劣的矿山环境下,人工检测风机桨叶表面的裂纹、砂眼等损伤中难度大等问题,基于亚像素图像匹配技术,对图像进行分割、匹配,采用亚像素梯度匹配算法,将获取的待检测图像与原始图像进行匹配,找出最小的匹配值,当计算结果大于指定的阈值时,则认为桨叶出现损伤,从而完成对桨叶表面的损伤检测.研究结果表明:该方法有效提高风机桨叶表面损伤检测的准确性,计算精度达到了亚像素级.研究结论可为风机桨叶的表面损伤检测提供理论依据.

一十二载无私奉献 搭建票友梨园舞台——记锦州市龙江剧社票友吴宝年

他不是唱戏唱得最好的京剧票友，但他的认真和热情却会深深感染你，为了京剧他可以付出一切，160平米的房子无偿供票友活动，端茶倒水从无怨言，这一坚持就是12年。吴宝年和老伴的无私奉献，让每一位票友为之敬佩，更换来了锦州龙江京剧社的蓬勃发展。