基于BP神经网络和多因素权重分析的气热除冰温度影响因素研究

对典型叶片的气热除冰系统,建立全尺寸三维换热模型,对流固耦合传热过程进行模拟观察,同时,简化并构建一维换热模型,探究了环境温度等关键参数对除冰气流温度的影响;基于BP神经网络,建立环境条件与最低除冰气流温度之间的对应关系。结果显示:在叶片铺层结构与叶片流道布置的综合影响下,叶片前缘中部处气热除冰难度最大;利用BP神经网络可实现不同条件下的最低除冰气流温度的快速计算和预测;多因素权重分析显示,环境温度、PVC材料导热系数是影响最低除冰气流温度的两大关键参数;对于0.2r~r范围内的除冰,叶片长度也是影响最低除冰气流温度的关键参数,其影响权重达到14.3%。

风力机叶片气热除冰技术研究现状与展望

风电机组叶片结冰给风电场的运行安全和发电效益带来双重困扰,因此迫切需要对结冰较严重的风力机进行除冰技术改造。本文首先对风力机叶片4种除冰技术进行对比,并对其原理、适用性和可靠性进行了分析和比较。重点阐述了现有气热除冰技术的4种技术路线及方案,讨论了气热除冰技术方案的经济效益和热传递效果,并对气热除冰存在的主要问题进行说明。系统论述了该技术在能量利用效率和除冰效率方面仍具有极大的改进和提升空间,提出了气热除冰设备在标准化、控制系统轻量化、系统效率提升等方面的一些设想和展望。

基于气热法对风机叶片防冰除冰分析研究

介绍了一种新型叶片除冰系统,该系统是基于气热法来进行设计的.通过地面实验分析和在ANSYS中进行有限元分析来对该除冰系统的合理性进行分析,并且有限元分析结果与地面实验数据十分接近,在误差范围内,可以利用ANSYS来进行仿真该系统的地面实验,从地面实验和有限元分析数据表明随着时间的推移叶片表面温度会随着上升,表明除冰效果明显以及该除冰系统方案是合理的,为后续叶片气热除冰系统设计提供了参考依据.