(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210884650.1 (22)申请日 2022.07.26 (71)申请人 湘潭大学 地址 411105 湖南省湘潭市雨湖区湘潭大 学机械工程与力学 学院 (72)发明人 唐新姿　李可翔　彭锐涛　 (51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G16C 60/00(2019.01) G06F 113/26(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种风力机复合材料叶片全局应变重构方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种风力机复合材料叶片全 局应变重构方法及系统。 所述方法按照以下步骤 进行： 步骤S1、 步骤S2、 步骤S3、 步骤S4、 步骤S5和 步骤S6。 本发明还涉及一种风力机复合材料叶片 全局应变重构系统。 本发明提出的方法及系统， 可以实现风力机复合材料叶片全局应变重构与 可视化， 为叶片全局应变实时监测提供了一种高 效可行的解决方案 。 权利要求书3页 说明书5页 附图1页 CN 115169195 A 2022.10.11 CN 115169195 A 1.一种风力机复合材 料叶片全局应 变重构方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1： 建立与实际风力机复合材 料叶片结构特性 参数一致的叶片有限元模型； 步骤S2： 确定u个叶片根部应 变测试位置， u为大于2的整数； 步骤S3： 建立叶片载荷反演模型； 所述建立叶片载荷反演模型包括以下S31～S34 步骤： 步骤S31： 设置n种工况参数组合， n为大于2的整数， 所述工况参数包括风速大小、 风速 方向和湍流强度， 基于叶素动量理论， 将叶片划分为m个叶素， m为大于2的整数， 获得第i种 工况参数组合下的第j个叶素的升力Lij、 阻力Dij、 力矩Mij， i＝1,2,…n， j＝1,2, …m； 步骤S32： 在所述叶片有限元模型中施加所述的升力Lij、 阻力Dij、 力矩Mij， 获得所述第i 种工况参数组合下的第q个叶片根部应变测试位置的应变εiq， q＝1,2, …u， 获得所述n种工 况参数组合下的叶片全局应 变数据集E； 步骤S33： 以所述升力Lij、 阻力Dij、 力矩Mij和所述应变 εiq建立载荷反演训练样本数据集 T； 步骤S34： 基于所述的载荷反演训练样本数据集T， 以所述应变εiq作为输入， 以所述的升 力Lij、 阻力Dij、 力矩Mij作为输出， 基于带输出反馈的径向基函数神经网络， 获得叶片载荷反 演模型； 步骤S4： 对所述实际风力机复合材料叶片进行应变动态测试， 获得所述u个叶片根部应 变测试位置的应变时序谱， 基于所述的叶片载荷反演模型， 获得所述实际风力机复合材料 叶片的等效载荷时序谱； 步骤S5： 建立叶片载荷 ‑应变场降阶预测模型； 步骤S6： 以所述实际风力机复合材料叶片的等效载荷时序谱为输入， 根据所述叶片载 荷‑应变场降阶预测模型， 获得叶片全局应 变云图。 2.根据权利要求1所述的风力 机复合材料叶片全局应变重构方法， 其特征在于， 所述的 建立与实际风力机复合材 料叶片结构特性 参数一致的叶片有限元模型的步骤 包括： 步骤S11： 根据实际风力机 复合材料叶片的尺寸、 载荷、 材料、 工艺水平、 安装方式， 确定 有限元叶片的初始铺 层参数， 建立初始叶片有限元模型； 步骤S12： 通过所述的初始叶片有限元模型， 获取实际风力 机复合材料叶片结构特性参 数； 所述实际风力机复合材 料叶片结构特性 参数包括刚度分布特性、 质量特性和模态参数； 步骤S13： 选取所述有限元叶片的初始铺层参数为优化设计变量， 以所述有限元叶片的 结构特性参数与所述 实际风力机复合材料叶片结构特性参数一致为优化目标， 结合寻优算 法， 求解获得有限元叶片的优化后的铺 层参数； 步骤S14： 根据 所述有限元叶片的优化后的铺层参数， 对所述初始叶片有限元模型进行 调整修改， 获得优化后的叶片有限元模 型， 校核所述优化后的叶片有限元模型， 获得与实际 风力机复合材 料叶片结构特性 参数一致的叶片有限元模型。 3.根据权利要求1所述的风力 机复合材料叶片全局应变重构方法， 其特征在于， 所述的 建立叶片载荷 ‑应变场降阶预测模型的步骤 包括： 步骤S51： 将所述叶片全局应变数据集E的数据编写为列矩阵， 并按照时间顺序组合， 获 得应变快照矩阵A； 步骤S52： 采用本征正交分解方法对所述的应变快照矩阵A进行模态分解， 获得主导模权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115169195 A 2态的应变快照矩阵B； 步骤S53： 根据所述的叶片载荷反演模型， 获得所述n种工况参数组合的等效载荷时序 谱； 步骤S54： 以所述n种工况参数组合的等效载荷时序谱为输入， 以所述应变快照矩阵B为 输出， 构建训练数据库Z； 步骤S55： 采用径向基函数神经网络， 基于所述训练数据库Z， 构建叶片载荷 ‑应变场降 阶预测模型。 4.一种风力机复合材 料叶片全局应 变重构系统， 其特 征在于， 包括以下模块： 模块M1： 用于建立与实际风力机复合材 料叶片结构特性 参数一致的叶片有限元模型； 模块M2： 用于确定u个叶片根部应 变测试位置， u为大于2的整数； 模块M3： 用于建立叶片载荷反演模型； 所述的模块M 3包括以下模块： 模块M31： 用于设置n种工况参数组合， n为大于2的整数， 所述工况参数包括风速大小、 风速方向和湍流 强度， 基于叶素动量理论， 将叶片划分为m个叶素， m为大于2的整 数， 获得第 i种工况参数组合下的第j个叶素的升力Lij、 阻力Dij、 力矩Mij， i＝1,2,…n， j＝1,2, …m； 模块M32： 用于在所述叶片有限元模型中施加所述的升力Lij、 阻力Dij、 力矩Mij， 获得所 述第i种工况参 数组合下的第q个叶片根部应变测试位置的应变 εiq， q＝1,2, …u， 获得所述n 种工况参数组合下的叶片全局应 变数据集E； 模块M33： 用于以所述升力Lij、 阻力Dij、 力矩Mij和所述应变 εiq建立载荷反演训练样本数 据集T； 模块M34： 用于基于所述的载荷反演训练样本数据集T， 以所述应变εiq作为输入， 以所述 的升力Lij、 阻力Dij、 力矩Mij作为输出， 基于带输出反馈的径向基函数神经网络， 获得叶片载 荷反演模型； 模块M4： 用于对所述实际风力机复合材料叶片进行应变动态测试， 获得所述u个叶片根 部应变测试位置的应变时序谱， 基于所述的叶片载荷反演模型， 获得所述实际风力机复合 材料叶片的等效载荷时序谱； 模块M5： 用于建立叶片载荷 ‑应变场降阶预测模型； 模块M6： 用于以所述实际风力机复合材料叶片的等效载荷时序谱为输入， 根据所述叶 片载荷‑应变场降阶预测模型， 获得叶片全局应 变云图。 5.根据权利要求4所述的风力 机复合材料叶片全局应变重构系统， 其特征在于， 所述的 模块M1包括以下模块： 模块M11： 用于根据实际风力机 复合材料叶片的尺寸、 载荷、 材料、 工艺水平、 安装方式， 确定有限元叶片的初始铺 层参数， 建立初始叶片有限元模型； 模块M12： 用于通过所述的初始叶片有限元模型， 获取实际风力机复合材料叶片结构特 性参数； 所述实际风力机复合材料叶片结构特性参数包括刚度分布特性、 质量特性和模态 参数； 模块M13： 用于选取所述有限元叶片的初始铺层参数为优化设计变量， 以所述有限元叶 片的结构特性参数与所述 实际风力机复合材料叶片结构特性参数一致为优化目标， 结合寻 优算法， 求 解获得有限元叶片的优化后的铺 层参数；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115169195 A 3