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风机叶片疲劳现象评估轻而易举
 

【作者: Daniel Kowollik、Fabio Pavia】2022年09月30日 星期五

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随着对风能需求的增加,当工程师努力进行风力涡轮机等技术改进时,他们还必须通过验证其结构完整性和抗疲劳性,进而确保改进的叶片等零组件的安全性。


风能是世界上最有前途的可再生能源之一。随着全球对空气品质和气候变化的担??持续上升,人们进一步增加了对这种无碳排放自然资源的兴趣。


随着对风能需求的增加,推进技术以生产更大、更安静及更便宜的风力涡轮机的需求也在增加。当工程师努力进行这些改进时,他们还必须通过验证其结构完整性和抗疲劳性来确保零组件(如改进的叶片)的安全性。


德国系统设计和工程公司Bewind GmbH的28名工程师拥有400多年的风能行业经验,他们使用PyAnsys来最隹化其风力涡轮机叶片的疲劳评估。


PyAnsys是一套开源软体,让使用者可以透过程式设计介面在Python生态系中同时与多个Ansys求解器进行互动。这意味着可以在Python程式中建立专门的解决方案,同时整合Ansys的结构、电磁和复合材料模拟求解器以及其他电脑辅助工程(computer-aided engineering;CAE)应用程式和工具。


Bewind工程团队使用PyAnsys建立定制的自动化工作流程,以便对其风力涡轮机叶片进行更有效,更准确的疲劳评估。这种量身订作的自动化功能可利用Ansys求解器的预测精度,来验证叶片的结构合理性和运作效率,从而显着节省时间和成本。


减轻空气动力学负载

高压空气动力学负载应用於风力涡轮机,以足够的力驱动转子叶片以产生机械动力并最终产生电力。当然,这会在运转过程中引起振动。这种振动加上数个施加的负载或应力,可能会导致一系列问题,包括裂纹扩展、脱层和疲劳现象。


通常,转子叶片在设计时会考虑到潜在疲劳,但疲劳负载仍然是导致叶片损坏的最大因素之一。叶片复合层的脱层是导致叶片破坏的最常见原因。



图一 : 涡轮叶片的机械模型(顶部)和绘图可视化。(source:Ansys)
图一 : 涡轮叶片的机械模型(顶部)和绘图可视化。(source:Ansys)

裂纹会在循环负载的影响下生成并成长。即使施加的负载小於材料的抗拉强度,负载的重复循环性质也会导致断裂和破坏。疲劳负载分为两类:恒定振幅和可变振幅。在实际场景中,可变幅度循环负载更为常见。


但是,由於负载的振幅随时间波动,因此需要更多的计算资源来模拟其对材料的损坏。力、扭矩、应力和应变等叁数的负载-时间历史可用於计算疲劳寿命。其他方法可用於汇聚不规则和扩展的负载历史记录,例如雨流计数演算法。该方法通常用於分析和计算各种振幅的负载循环,然後使用Miner法则(疲劳失效最广泛使用的累积损伤模型之一)提取损伤叁数。Miner法则假设在任何设定应力水平下,每个应力循环造成的损害是相等的,这意味着第一个应力循环与最後一个应力循环一样具有破坏性。


但不出所料的,这种演算法对於整个转子叶片的计算工作既耗时又昂贵。


Bewind的工程师通过将PyAnsys与开源、即时(JIT)编译器和并行化架构结合使用来减少计算量。这些硬体解决方案与Ansys模拟和Python中的其他模型相结合,可加速和自动化计算。Python与高级程式设计语言和JIT编译器的组合可以生成快速的机器程式码。这使得Bewind工程师能够在更短的时间内开发最先进的工作流程,进而从他们的工作站中获得最大的性能。如今,他们可以在具有12个执行绪的HP Z4电脑上,根据应力时间历史在短短两天内便可以完成整个转子叶片所有复合层的分析工作。相较之下,之前的工作流程大约需要耗费一周时间,而且还只能考虑元素的顶部和底部应变。


此外,使用PyAnsys可以操控模拟任务,在更短的时间内探索更多的可能性。例如Bewind工程师实施了不变扇区法,该方法进一步加快了复合材料的疲劳评估。这种创新方法依赖於精确选择区域(或扇区)进行评估,提供与其他方法相同的准确性水平,并且计算量大大减少。


幸运的是,复合材料表现出有利的疲劳行为,因此即使稍微减少暴露於疲劳应力也可以增加疲劳寿命。这种延长的生命周期透过在更长的时间跨度内平衡能源成本来降低成本。然而,与透过改进疲劳评估来确保叶片可靠性的长期成本效益相比,这些节省是微不足道的。


像PyAnsys一样简单

透过将Ansys产品内建到Python环境中,Bewind工程师可以自定义疲劳评估工作流程,以包括标准後处理任务和复合材料的疲劳後处理。这种定制的工作流程是透过将PyAnsys系列中的软体套件、Python脚本功能以及复合预处理(Ansys Composite PrepPost;ACP)的自定义功能相结合来实现的。这种精心设计的方法不仅加快了Bewind的评估时间,还扩展了建模的可能性。


PyAnsys目前包括与多物理场模拟和方程求解器Ansys Mechanical APDL(MAPDL)介面的软体套件。Ansys数据处理架构(Ansys DPF),一个可扩展的数据处理系统;以及Ansys Electronics Desktop(AEDT),其中包括多种电子模拟产品,用於建立设计、虚拟验证设计性能,并在大规模系统级模拟中实现这些设计。


PyAnsys为Ansys DPF中的後处理提供了两个选项:PyDPF-Post,用於在 Ansys二进制结果档中绘制数据,以及 PyDPF-Core,允许操作结果档并建立新数据。此外,PyDPF-Core允许连结或整合运算符合功能以实现更无缝的处理流程,从而简化和简化脚本编写。使用PyMAPDL可以建立几何和网格,以及设置模型。透过PyAEDT,可以简化AEDT的脚本编写,从而帮助进行电子和电磁模拟处理。



图二 : Bewind将PyAnsys整合两个范本负载,以使用转子叶片模型的二进位结果档,计算每个复合层不同应力水平下的负载传递函数。(source:Bewind)
图二 : Bewind将PyAnsys整合两个范本负载,以使用转子叶片模型的二进位结果档,计算每个复合层不同应力水平下的负载传递函数。(source:Bewind)

除了定制之外,Bewind团队还对层压复合材料进行进阶分析,包括成功的高周期应力寿命评估,这是标准後处理软体目前无法提供的後处理评估。


Bewind工程师现在可以透过Ansys工作台之外的独立原生CPython架构,轻松浏览和使用Ansys软体。该团队可以从其内部生态系中选择Ansys软体作为常规Python软体套件,并将其与Python中数千个其他可用的开源软体套件相结合。PyAnsys用的是当今软体开发人员和用户的语言,提高了其可用性。CPython是用Python和C编写的Python语言中使用最广泛的实现,它将Python的使用者性质和易用性与C的过程程式设计风格融为一体。


如何节省时间

从触手可及的多个Ansys工具,到只需点击一下即可在Python中轻松管理的介面,PyAnsys让Bewind工程团队能够以更少的程式设计工作量开发更清晰、更紧凑的工作流程。不必要的读写程序也最小化,包括将输入和输出档输入到硬碟上。


如图二中的工作流程图所示,Bewind能够将PyAnys与两个范本负载整合,以使用转子叶片模型模拟的结果档案计算每个复合层应力水平的负载传递函数。


在评估风力涡轮机疲劳时,需要考虑两种类型的负载:


1.空气动力学负载:例如襟翼或推力方向的剪切力,阻力和升力;


2.惯性负载:例如重力或叶片动力学,或拖曳方向。


通常,襟翼方向是发生大多数负载的地方。尽管如此,这两种类型的负载都是疲劳的主要原因,因为它们发生在周期性的正交弯曲方向上,产生垂直相交,从而增加叶片的应力。此外,两种类型的负载都具有较大的振幅和平均值变化,这意味着有更多的负载波动导致疲劳。


如图二所示,将负载传递函数应用於负载时间序列,以评估模型中的应力时间序列。在Bewind,任何模型中使用的每个负载时间序列评估,都是对整个风力涡轮机进行数百次多体模拟的详细结果。


接下来,透过设计评估期间考虑的雨流计数演算法识别每个疲劳情景。在此步骤之後,该团队使用不同外加负载振幅水平和平均负载水平的S-N曲线(或应力-寿命曲线)来演示古德曼曲线(Goodman diagram)模型中的平均应力效应。这有助於说明所评估的复合材料,并使团队能够确定每种疲劳情况下的损伤量。


最後一步,工程师可以与ACP合作,透过使用者定义的绘图来检查和可视化层压板中的整体损坏情况。



图三 : 风力涡轮机情境图(source:Ansys)
图三 : 风力涡轮机情境图(source:Ansys)

图四 : 在评估风力涡轮机疲劳时,需要考虑两种类型的负载:空气动力学负载及惯性负载。(source:Ansys)
图四 : 在评估风力涡轮机疲劳时,需要考虑两种类型的负载:空气动力学负载及惯性负载。(source:Ansys)

以PyAnsys减轻负担

除了功能客制化,在Python环境中工作的最大好处之一,在於可以造访强大、丰富的Python资料库。并可以调用由高效而强大的数据分析演算法支援的PyAnsys特定子例程,以协助进行复杂的研究。


与Bewind一样,全球的工程团队可以使用PyAnsys来自定义其工作流程,加速计算、自动化任务和设计流程,为应用提供动力、燃料创新等。凭藉富有创造力的Python社区、一种鼓励重用的易於使用的程式设计语言,以及Ansys先进的模拟解决方案,PyAnsys提供了几??无穷无尽的创意和计算可能性。


(本文作者Daniel Kowollik为Bewind公司总工程师、Fabio Pavia为Ansys资深产品经理)


**刊头图(source:Ansys)


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