Наукові публікації університету

An FEM-based AI approach to model parameter identification for low vibration modes of wind turbine composite rotor blades

An approach to construction of a beam-type simplified model of a horizontal axis wind turbine composite blade based on the finite element method is proposed. The model allows effective and accurate description of low vibration bending modes taking into account the effects of coupling between flap-wise and lead–lag modes of vibration transpiring due to the non-uniform distribution of twist angle in the blade geometry along its length. The identification of model parameters is carried out on the basis of modal data obtained by more detailed finite element simulations and subsequent adoption of the ‘DIRECT’ optimization algorithm. Stable identification results were obtained using absolute deviations in frequencies and in modal displacements in the objective function and additional a priori information (bounded and monotony) on the solution properties.

ID: 204937
Кількість показів: 72
дата змінення: 09.12.2017 23:30:50
Ким змінено (ім'я): (mechmat15) Олена П'ятецька
Вид роботи:  Наукова публікація
Тип роботи:  Наукова стаття
Кількість сторінок:  16
Рік видання:  2017
Звітний рік:  2017
Видання:  J N:"European Journal of Computational Mechanics"
Том:  26
Номери сторінок:  1-16
Галузь науки:  Математика
Автори,співробітники Університету:  Жук Ярослав Олександрович / Горошко Іван Олегович
Кафедра / Відділ:  Теоретичної та прикладної механіки
№ теми: 
Ключові слова:  Low-dimensional beam model, AI, optimisation algorithm, vibration coupling, flapwise vibration, lead–lag mode
Опубліковано за рішенням Вченої ради:  ні
Інститут/Факультет:  Механіко-математичний факультет

Повернення до списку

Вгору