基于CLD模型的风电叶片延寿区间估计

为确定在役风电叶片到达设计寿命后能否延寿继续使用,提出一种基于恒幅寿命图模型的延寿区间计算方法。首先,分析叶片在运行工况下的载荷状况,采用应力-寿命(S-N)曲线分析弯矩作用下的疲劳寿命,进而定义弯矩-寿命(M-N)曲线。根据M-N曲线和CLD模型的映射关系建立延寿估计的CLD模型。基于延寿估计的CLD模型计算待退役叶片已累积的疲劳损伤,并从疲劳损伤估计可持续延寿的时间。最后,以某型叶片为例应用该方法进行延寿区间估计。

低速冲击载荷下的风电叶片刚度退化规律

该文主要研究低速冲击载荷下叶片的刚度退化规律。首先用相邻2个时段风速的线性增量来定义风速突变量并获得低速冲击载荷,然后通过实验获得低速冲击载荷下的损伤规律,最后基于实测风速对疲劳试验结果进行修正,并对服役1年内的叶片刚度退化量进行分析并与实测记录进行对比。结果表明:考虑低速冲击损伤时,疲劳试验结果更准确且在役叶片刚度退化分析结果更接近实测值,这有助于合理评估叶片疲劳性能和准确分析在役叶片刚度退化量。

随机载荷下风电叶片复合材料剩余强度概率模型

为对随机载荷作用下风电叶片复合材料（即纤维增强复合材料）的剩余强度进行评估,并考虑载荷的随机性及材料性能的分散性对剩余强度概率分布的影响。首先,根据Miner理论及全概率公式建立随机载荷作用下风电叶片复合材料疲劳寿命的预测模型;然后,基于剩余强度与剩余寿命取决于材料内部同一损伤状态的假设,推导出随机载荷作用下风电叶片复合材料剩余强度的概率模型;最后,通过风电叶片复合材料层合板（由多个单层板粘接在一起组成的整体结构）的静强度实验数据与疲劳寿命实验数据对所建模型的有效性进行验证。结果表明：所建模型能反映风电叶片复合材料剩余强度退化的一般规律,对随机载荷作用下风电叶片复合材料的寿命预测及可靠性评估具有一定指导意义。

基于广义σ-N曲面的剩余寿命预测模型

为研究随机载荷作用下结构剩余寿命的变化规律,首先从载荷作用的统计学意义出发,根据顺序统计量(最大顺序统计量和最小顺序统计量)的性质,得到最大应力与最小应力的联合概率分布函数;然后以广义σ-N曲面方程为基础,考虑载荷作用次数对疲劳寿命的影响,建立了最小应力、最大应力和剩余寿命之间的关系式,即σmin(n)-σmax(n)-Nr(n)曲面模型;最后通过具体工程实例对所建模型的有效性进行了验证和分析。结果表明:该模型能够有效反映最大应力和最小应力共同影响下结构剩余寿命随载荷作用次数的变化规律,为结构的寿命预测及可靠性评估提供了理论依据。

风电叶片刚度检测值和退化速率的温度效应

为探究环境温度对刚度检测值和退化速率的影响规律,以65 kW叶片为研究对象,通过不同温度下的疲劳试验获得刚度退化曲线,发现温度对叶片各截面刚度影响程度略有不同但非常接近;通过对比恒温、常温和风电场实测温度下的刚度退化量,发现考虑温度影响可使疲劳试验叶片和在役叶片的刚度退化分析结果更准确。

计及应力水平效应的复合材料剩余强度概率模型

针对当前大多数复合材料剩余强度模型通用化程度低、试验成本高的问题,本文提出了一个计及应力水平效应且独立于应力水平的剩余强度概率模型。首先,给出归一化强度储备的定义,并根据归一化强度储备推导出确定性剩余强度模型。然后,将一个疲劳寿命概率模型耦合进确定性剩余强度模型,进而衍生出一个新的剩余强度概率模型。最后,利用文献中的恒幅与变幅剩余强度试验数据对所提出的剩余强度概率模型的准确性和适用性进行验证。结果表明:几乎所有的恒幅试验数据点都分布在预测曲线的95%置信上限与5%置信下限之间,且50%可靠度的预测曲线对试验数据具有高拟合优度值:0.94、0.84及0.97。所提出的模型在充分考虑了复合材料剩余强度统计特征的前提下,仅用一组模型参数即可准确描述多个应力水平下的强度退化。在变幅工况下,所提出模型在升序与降序变幅加载中的预测值与试验值的相对误差均低于6%。

Improved Discrete Interval-Valued Stress-Strength Interference Model Based on Extended Universal Generating Function

In practical engineering,sometimes the probability density functions( PDFs) of stress and strength can not be exactly determined,or only limited experiment data are available. In these cases,the traditional stress-strength interference( SSI) model based on classical probabilistic approach can not be used to evaluate reliabilities of components. To solve this issue, the traditional universal generating function( UGF) is introduced and then it is extended to represent the discrete interval-valued random variable.Based on the extended UGF,an improved discrete interval-valued SSI model is proposed, which has higher calculation precision compared with the existing methods. Finally,an illustrative case is given to demonstrate the validity of the proposed model.