水平轴风力机CAD软件中的风场建模与极限载荷预测方法研究

本篇硕士学位论文深入探讨了人工智能与机器学习在水平轴风力机（HAWT）CAD软件中的应用，特别是在风场模型和极限载荷预测方法上的研究。当前，模拟湍流风是风力发电机分析和设计的关键技术之一，也是国家“863计划”项目“风力发电机全系统负载分析与优化软件”中的重点问题。 论文首先构建了一个针对HAWT的风场模型，这个模型对动态气动计算具有重要意义。作者利用Visual C++编程工具，将风场模型集成到名为“BladeDesign for windows”的CAD软件中，从而实现更精确的设计过程。论文内容分为四个部分：涡流风场模型、 Gust模型、极限载荷预测模型以及模块的软件开发。 在涡流风场模型部分，论文详细阐述了离散随机序列、功率谱和傅里叶变换在随机理论中的关系，并介绍了哈里斯谱、卡门谱和冯·卡曼谱等常用风速功率密度谱的特点和应用。这些谱系是理解和模拟风场复杂性的基础，对于预测风力机在不同风况下的性能至关重要。 Gust模型则着重于如何处理瞬时风速峰值，这对于确保风力发电系统的安全性和稳定性具有重要作用。极限载荷预测模型是核心部分，它通过结合风场数据和机器学习算法，能够预测风力机在极端条件下的载荷情况，有助于提前发现并预防可能的结构失效风险。 最后，软件开发部分介绍了如何将这些理论模型转化为实际的CAD工具，包括代码编写、接口设计和测试验证，以确保模型的准确性和效率。整体而言，这篇论文不仅深化了我们对风力机风场特性和载荷预测的理解，也为风力发电行业的设计和优化提供了创新的技术支持。通过人工智能和机器学习的应用，该研究有望提高风力发电机的设计精度和可靠性，推动清洁能源技术的发展。