典型文献
基于NSGA-Ⅱ的风电机组叶片可靠度多目标优化
文献摘要：
针对风电机组增功提效技改中叶片及其粘结部分可靠度的问题,文章采用Clayton-Copula函数对叶片主要可靠性参数进行量化,分析了极限强度、纤维间失效、疲劳强度和粘接强度的分布状态,并研究了各类失效函数对叶片总可靠系数的影响,提出了一种基于多目标遗传算法的叶片可靠度优化方法.该方法以多类型材料失效函数为设计变量,以作用力设计值、总可靠性系数和许用载荷循环次数为优化目标,采用非支配排序遗传算法求解不同条件下的Pareto最优解集.针对风轮直径为82 m的1.5 MW风电机组叶尖延长算例进行分析,算例分析结果表明:Clayton-Copula模型可以有效表征各强度参数的影响规律;基于多目标遗传算法的叶片可靠度优化方法能够合理调整叶片的许用载荷循环次数和许用作用力;模型可有效提高叶片在循环载荷下的寿命可靠度.
文献关键词：
风力发电;叶片延长;可靠度;多目标优化
中图分类号：
作者姓名：
魏超;王晓东;上官炫烁;刘颖明
作者机构：
华电电力科学研究院有限公司 新能源技术研究所, 浙江 杭州 310030;沈阳工业大学 电气工程学院,辽宁 沈阳 110870
文献出处：
引用格式：
[1]魏超;王晓东;上官炫烁;刘颖明-.基于NSGA-Ⅱ的风电机组叶片可靠度多目标优化)[J].可再生能源,2022(04):492-498
A类：
许用载荷,叶片延长
B类：
NSGA,风电机组,可靠度,多目标优化,提效,技改,中叶,粘结,Clayton,Copula,可靠性参数,极限强度,疲劳强度,粘接强度,分布状态,多目标遗传算法,多类型,型材,设计变量,作用力,设计值,可靠性系数,载荷循环,循环次数,优化目标,非支配排序遗传算法,不同条件下,Pareto,最优解集,风轮,MW,算例分析,强度参数,整叶,循环载荷,风力发电
AB值：
0.376716
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