风电叶片涡流噪声检测与风速监测

风电叶片涡流噪声检测与风速监测风电作为一种清洁能源的重要来源,广泛应用于全球各地。然而,

随着风电装机容量的不断增加,风电叶片的噪声问题也愈发凸显。风

电叶片涡流噪声成为了需要解决的一个重要问题。本文将介绍风电叶

片涡流噪声检测和风速监测的技术方法和相关设备。

1. 风电叶片涡流噪声检测

风电叶片涡流噪声是指风通过叶片表面时与叶片之间产生的涡流引

起的噪声。涡流噪声的强度与风速、叶片几何形状以及表面状态相关。为了准确检测风电叶片涡流噪声,可以采用下列方法:

1.1 声学测试

通过在叶片周围设置声学传感器,可以记录涡流噪声的频谱特点和

噪声级别。利用声音传感器的测量结果,可以对风电叶片的涡流噪声

进行定性和定量分析。

1.2 数值模拟

利用计算流体力学(CFD)模拟方法,可以模拟风在叶片表面的流

动情况,进而预测涡流噪声的产生和分布。数值模拟方法可以有效地

优化叶片的设计和形状,减少涡流噪声的产生。

2. 风速监测

风速是影响风电叶片涡流噪声的重要参数。准确监测风速能够帮助

我们更好地理解和控制涡流噪声的产生。以下是几种常用的风速监测

方法:

2.1 容积式风速传感器

容积式风速传感器利用一个具有充气和泄气阀门的装置测量压力变化,从而计算风速。这种传感器可以在不同高度测量风速,并具有较

高的精度和稳定性。

2.2 超声波风速传感器

超声波风速传感器利用超声波的传播时间来测量风速。通过安装在

风电机组或者叶片上的传感器,可以实时监测风速的变化。

2.3 雷达风速监测系统

雷达风速监测系统利用雷达技术,通过测量风电场周围的空气散射

信号来推测风速和风向。这种方法可以实现对整个风电场的风速监测,具有全局性和高精度。

总结:

风电叶片涡流噪声检测和风速监测是解决风电噪声问题和优化风电

叶片设计的重要手段。通过合理选择检测方法和设备,可以准确测量

涡流噪声的特征和风速的变化,为风电产业的可持续发展提供支持。

风电监测的方法详解

风电监测的方法详解 为了分析和找寻可能的监测方法,需要细剖风力电机的物理现象交互过程:风力(风速、风压)->叶片(应变、振动、转动)->轴(转速、振动、噪音)->齿轮箱(振动、摩擦、发热、噪音)->发电机(振动、摩擦、发热)->电线(发热)。 那么即可以从振动信号(振动、转速)、油液信号(摩擦时交换物质被带入润滑油/液压油中)、应变信号、红外信号(温度)、噪音信号和效能信号(风速、转速、电能质量)六大类进行监测。 (1)油液监测。油液监测是早期预警的重要手段。齿轮间的啮合摩擦会使金属颗粒被带入油液当中,随着时间的推移就会出现磨损、裂痕等状况。大多数的轴承与齿轮老化,都是因为使用润滑油不当而导致进一步损伤风机传动系统。这类监控包含油粒子( Oilparticle) 计数与温度测量。通过如粒子计数器等装置,即可了解润滑油的品质与可能的污染状态。而工业级用油中的水污染物,扮演了极重要的角色。水分过高可能导致元件过热、腐蚀,出现严重故障。 (2)振动监测。油液监测是中期预警的重要手段。通过振动监视可以了解旋转机械设备的状态,因此振动是风电机组监测最重要的方面之一。风电机组都包括主轴承、齿轮箱与发电机,通过振动监测可以有效地了解这些设备的健康状态。根据有效的频率范围,可以使用位置传感器(低频段)、速度传感器(中频段) ,或加速度传感器(高频段)。振动传感器固定在待测部件之上,从而获取与瞬时本地运动相应的模拟信号。针对这类测量,采集设备应具备高采样率、高动态范围与抗混叠等功能。此外,还可以监测风机机舱与塔架的结构振动,从而了解结构弯曲,以及风力的气体动力效应。通过监视这些振动信号,就可以在关键部件发生重大故障之前,先发现部件是否产生任何问题,比如齿轮或轴承的老化/破损。而针对旋转机械,必须对传感器信号进行阶次分析以获取谐波信息。谐波(Harmonics)可以用来判断部件性能,进行早期诊断。 (3)应变监测。油液监测是中期预警的重要手段。应变监测常见于结构健康监测等应用中,且在风力发电领域逐渐凸显其重要性。实验室往往通过应力测量,测试风机叶片的使用寿命。这些测量通常使用金属馅(Metalfoil) 应变计,相应的数据采集装置则需要具备电压激励与桥路补偿等功能。应变计可安装于叶片的任何位置,但根据传感器数目的不同,其分布位置也有所差异。传感器应妥善安

风力发电机组叶片振动检测方法

风力发电机组叶片振动检测方法 引言 风力发电机组作为一种广泛应用于可再生能源领域的设备,其叶片振动监测对于保证其正常运行和安全性非常重要。本文将介绍一种叶片振动检测的方法,以帮助工程师和技术人员保持风力发电机组的最佳工作状态。 背景 风力发电机组的叶片振动是由风的冲击和机械运行不平衡等因素引起的。叶片振动过大会导致发电机组损坏或者减少发电能力,甚至对周边环境和人员造成危害。因此,及时检测和监测叶片振动情况可以预防潜在的问题。 方法 步骤1:传感器的安装 在风力发电机组的叶片上安装合适的振动传感器。传感器应该能够测量叶片的振动幅度、频率和方向。通常,采用压电传感器来实现这一目的。

步骤2:数据采集与分析 使用数据采集器记录由传感器测量到的叶片振动数据。数据采 集器应该具有足够的存储容量和采样率。采集的数据可以通过电缆 或者无线传输到中央处理单元进行分析。 步骤3:数据处理与诊断 通过专门的软件对采集到的数据进行处理和诊断。常见的方法 包括频域分析、时域分析和振动模式识别。通过这些方法,可以得 到叶片振动的频率、幅度和模式等信息,并判断是否存在异常情况。 步骤4:报警与维护 当检测到叶片振动超过设定的阈值时,系统应该及时发出警报 并采取相应的维护措施。可能的维护措施包括校准传感器、平衡叶 片或者更换损坏的部件等。同时,持续地监测叶片振动情况可以帮 助工程师预测可能的故障,并采取预防措施。 结论 通过使用合适的传感器、数据采集与分析系统,以及有效的诊 断算法,可以对风力发电机组叶片的振动情况进行检测和监测。这

种方法有助于提高风力发电机组的可靠性和安全性,保证其持续稳定地发电,并对环境和人员产生最小的风险。 > 注意:本文所介绍的方法仅供参考,具体的装置和技术细节需要根据实际情况进行调整和优化。

基于视觉与热成像的风电叶片故障检测与评估

基于视觉与热成像的风电叶片故障检测与评 估 风能作为一种清洁、可再生的能源,越来越受到关注和应用。然而,随着风力发电设备的不断增加,风电叶片故障问题也日益突出。为了 保障风电叶片的安全运行,提高发电效率,基于视觉和热成像的风电 叶片故障检测与评估成为研究的热点。 一、引言 风电叶片作为风力发电机组的核心部件之一,承担着将风能转化 为机械能的重要任务。然而,常年暴露在恶劣的天气环境中,受到风力、腐蚀、老化等多种因素的影响,风电叶片容易出现疲劳、裂纹、 腐蚀等故障,直接影响发电效率和设备寿命。因此,如何准确快速地 检测和评估风电叶片的故障成为研究的重点。 二、基于视觉的风电叶片故障检测与评估 视觉技术是一种以图像处理和分析为核心的感知与认知技术,已 广泛应用于工业检测领域。在风电叶片故障检测与评估中,基于视觉 的方法可以通过获取风电叶片表面的图像信息,识别出裂纹、腐蚀等 故障点,实现对叶片的实时监测和评估。 首先,基于视觉的风电叶片故障检测与评估通常会利用高分辨率 的摄像头获取叶片表面的图像。然后,通过图像处理算法,如边缘检测、纹理分析等,提取出故障区域的特征。最后,根据特征的变化和 分布规律,进行故障判定和定位,评估叶片的损伤程度。

三、基于热成像的风电叶片故障检测与评估 热成像技术是一种利用物体自身发出的红外辐射来实现热量分布 图像的技术。在风电叶片故障检测与评估中,基于热成像的方法可以 通过检测叶片表面的温度分布,发现潜在的故障点。 损伤区域通常会因为疲劳、裂纹等问题导致局部温度升高,从而 在热成像图像中显示出较高的亮度。通过分析热成像图像中的亮度变化,结合其他环境参数如风速、环境温度等,可以定位和评估叶片的 故障。 四、综合应用与展望 基于视觉与热成像的方法在风电叶片故障检测与评估中各有优势,但也存在一些不足之处。视觉方法受光照条件和摄像头性能的限制, 容易受到环境因素的影响;而热成像方法需要考虑到环境温度、风速 等因素的干扰。 为了克服单一方法的局限性,降低误报率和漏报率,未来的研究 可以将基于视觉和热成像的方法进行融合,以提高风电叶片故障的检 测和评估能力。此外,还可以结合机器学习和深度学习等技术,提高 算法的准确性和实时性。 总结 基于视觉与热成像的风电叶片故障检测与评估是当前研究的热点。通过对风电叶片表面图像和热成像图像的处理与分析,可以实现对叶

风电叶片涡流噪声检测与风速监测

风电叶片涡流噪声检测与风速监测风电作为一种清洁能源的重要来源,广泛应用于全球各地。然而, 随着风电装机容量的不断增加,风电叶片的噪声问题也愈发凸显。风 电叶片涡流噪声成为了需要解决的一个重要问题。本文将介绍风电叶 片涡流噪声检测和风速监测的技术方法和相关设备。 1. 风电叶片涡流噪声检测 风电叶片涡流噪声是指风通过叶片表面时与叶片之间产生的涡流引 起的噪声。涡流噪声的强度与风速、叶片几何形状以及表面状态相关。为了准确检测风电叶片涡流噪声,可以采用下列方法: 1.1 声学测试 通过在叶片周围设置声学传感器,可以记录涡流噪声的频谱特点和 噪声级别。利用声音传感器的测量结果,可以对风电叶片的涡流噪声 进行定性和定量分析。 1.2 数值模拟 利用计算流体力学(CFD)模拟方法,可以模拟风在叶片表面的流 动情况,进而预测涡流噪声的产生和分布。数值模拟方法可以有效地 优化叶片的设计和形状,减少涡流噪声的产生。 2. 风速监测

风速是影响风电叶片涡流噪声的重要参数。准确监测风速能够帮助 我们更好地理解和控制涡流噪声的产生。以下是几种常用的风速监测 方法: 2.1 容积式风速传感器 容积式风速传感器利用一个具有充气和泄气阀门的装置测量压力变化,从而计算风速。这种传感器可以在不同高度测量风速,并具有较 高的精度和稳定性。 2.2 超声波风速传感器 超声波风速传感器利用超声波的传播时间来测量风速。通过安装在 风电机组或者叶片上的传感器,可以实时监测风速的变化。 2.3 雷达风速监测系统 雷达风速监测系统利用雷达技术,通过测量风电场周围的空气散射 信号来推测风速和风向。这种方法可以实现对整个风电场的风速监测,具有全局性和高精度。 总结: 风电叶片涡流噪声检测和风速监测是解决风电噪声问题和优化风电 叶片设计的重要手段。通过合理选择检测方法和设备,可以准确测量 涡流噪声的特征和风速的变化,为风电产业的可持续发展提供支持。

风电叶片结构健康监测系统设计与实现

风电叶片结构健康监测系统设计与实现 随着可再生能源的不断发展,风能作为一种清洁、可再生的能源来 源变得越来越重要。在风能中,风电是最常见和广泛应用的形式之一。然而,由于风电叶片长期遭受风力和物理因素的磨损,其结构健康监 测变得至关重要。本文将探讨风电叶片结构健康监测系统的设计与实现。 一、绪论 随着风电技术的快速发展,风电叶片作为风力发电机的核心组成部分,承担着受风力作用下的转动和受载工作。然而,由于长期的运行 和外部环境的影响,风电叶片的结构健康状况可能会受到损伤。因此,设计一个可靠的风电叶片结构健康监测系统对于风电行业的可持续发 展至关重要。 二、风电叶片结构健康监测系统的设计原理 风电叶片结构健康监测系统的设计原理主要包括传感器布置、数据 采集、信息处理和故障预警等关键过程。传感器布置是核心,需要在 叶片表面合理布置传感器来获取叶片的结构变化信息。数据采集是指 传感器采集到的数据经过模数转换和信号放大等处理后,传输给数据 处理单元。数据处理单元分析并处理来自传感器的数据,通过算法和 模型进行故障预测与诊断。故障预警是整个系统的核心功能,通过对 叶片结构的监测和分析,及时预警叶片的结构健康状况,以避免潜在 的故障和事故发生。

三、风电叶片结构健康监测系统的实现技术 1. 传感器技术 传感器是风电叶片结构健康监测系统中最关键的部分之一。常用的传感器包括应变传感器、加速度传感器和温度传感器等。应变传感器用于监测叶片的变形和应力分布情况,加速度传感器用于监测叶片的振动情况,温度传感器用于监测叶片表面的温度变化。这些传感器通过合适的布置和精确的信号采集,能够提供准确的风电叶片结构变化信息。 2. 数据采集技术 传感器采集到的数据需要经过准确的采集和传输。数据采集技术包括模数转换、信号放大和数据传输等。模数转换将传感器获得的模拟信号转换为数字信号,信号放大可以增强数据的精度和稳定性,数据传输可以通过有线或无线方式将数据传输到数据处理单元。 3. 数据处理技术 数据处理技术是风电叶片结构健康监测系统中的关键环节,主要包括数据分析与处理、特征提取和故障预测等。数据分析与处理通过对采集到的数据进行滤波和去噪等处理,得到更准确的数据信息。特征提取将处理后的数据信息转化为可用于故障预测和诊断的特征,通过建立模型和算法,实现对叶片结构健康状况的预测。 四、风电叶片结构健康监测系统的应用前景

风电叶片涡流致振监测与抑制技术

风电叶片涡流致振监测与抑制技术随着可再生能源的快速发展,风能作为清洁能源的重要组成部分逐渐得到广泛应用。然而,在风能的开发利用过程中,叶片涡流致振问题成为制约风电技术发展的重要因素之一。因此,对于风电叶片涡流致振进行监测与抑制技术的研究具有重要意义。 1. 问题描述 风电叶片涡流致振是指在特定工况下,由于风能与叶片结构共振引起的叶片振动现象。这种现象不仅会导致叶片的疲劳破坏,降低叶片的寿命,还会对整个风机的安全性和稳定性造成威胁。因此,风电叶片涡流致振的监测与抑制成为当前研究的热点问题。 2. 涡流致振监测技术 为了及时发现风电叶片涡流致振问题,保护叶片的安全运行,研究人员提出了多种监测技术。其中,基于振动信号的监测方法是应用最广泛的一种。通过在叶片上安装振动传感器,可以实时监测叶片的振动情况。此外,还有基于光纤传感技术、声学监测技术等方法,可以提供更精确的监测数据。 3. 涡流致振抑制技术 对于风电叶片涡流致振问题的抑制,研究人员也提出了一系列解决方案。其中,最常见的方法是通过改变叶片的结构设计来降低叶片的振动幅值。例如,采用变截面设计、增加叶片刚度等方式可以有效减

小叶片的振动。此外,还有通过主动控制技术、 passively 振动控制技 术等手段来减小叶片的振动。 4. 多学科研究与创新 风电叶片涡流致振问题的解决需要多个学科的综合研究与创新。材 料学、结构力学、风机工程等学科的融合将推动该领域的发展。同时,多学科的合作研究也能够为风电叶片涡流致振问题的解决提供更全面 的解决方案。 5. 现实应用与前景展望 目前,风电叶片涡流致振监测与抑制技术已经在实际应用中取得了 一些突破。通过对风电场进行长期监测,有效抑制了涡流致振现象的 发生,提高了风机的整体性能。然而,由于技术限制和经济成本等原因,仍然有一些问题需要解决。未来,随着技术的不断进步和经济趋 于成熟,风电叶片涡流致振监测与抑制技术将会得到更广泛的应用。 结语 风电叶片涡流致振监测与抑制技术对于风电行业的可持续发展具有 重要意义。通过对叶片振动进行监测和抑制,能够提高风机的安全性 能和可靠性,延长叶片的使用寿命。未来,我们期待在多学科的合作下,通过不断的创新与研究,进一步提高风电叶片涡流致振监测与抑 制技术的水平,推动风电行业的发展。

风电叶片气动性能状态实时监测技术

风电叶片气动性能状态实时监测技术风电叶片是风力发电机组的核心部件之一,其气动性能状态对于发电效率和运营安全具有重要影响。为了提高发电效率和延长叶片使用寿命,不断改进和创新气动性能状态实时监测技术是非常必要的。 一、背景介绍 风电叶片作为风力发电机组的转动部件,直接受到风速、风向等因素的影响。因此,叶片的气动性能状态实时监测对于风力发电的稳定发展至关重要。传统的叶片监测方法主要依靠人工巡检和离线检测,无法实时准确地获取叶片的状况。因此,研究开发可实时监测叶片气动性能状态的技术尤为重要。 二、现有技术挑战 1.叶片表面温度监测:叶片表面温度的实时监测对于判断叶片工作状态和防止过热具有重要意义。但传统的温度监测方式存在监测范围有限、响应时间长、准确性不高等问题。 2.叶片表面压力监测:叶片表面压力的监测可以反映出气动性能状态的变化情况。然而,传统的压力监测技术需要安装大量传感器,增加了成本和复杂度。 3.叶片表面颗粒物监测:叶片在运行过程中容易积累大量颗粒物,影响其气动性能。然而,传统的颗粒物监测方法无法实时监测叶片表面的积尘情况。

三、实时监测技术的发展趋势 为了解决以上技术挑战,近年来,风电叶片气动性能状态实时监测 技术得到了迅猛发展。以下是一些技术趋势: 1.光纤传感技术:光纤传感技术可以实时监测叶片表面温度和应力 分布情况,具有高灵敏度、大测量范围、抗电磁干扰等优点。 2.无线传感技术:无线传感技术可以减少传感器的布线限制,减少 系统复杂性,并实现对叶片表面温度、压力和颗粒物等参数的实时监测。 3.机器学习算法:通过采集大量叶片监测数据,并应用机器学习算法,可以实现对叶片气动性能状态的预测和故障诊断。 四、实时监测技术的应用与优势 1.提高发电效率:实时监测技术可以准确地获取叶片的气动性能状态,为风力发电机组的调度和控制提供重要依据,进一步提高发电效率。 2.延长叶片寿命:通过实时监测叶片的温度、压力和颗粒物等参数,可以及时发现叶片的异常状况,并采取相应措施,延长叶片的使用寿命。 3.提升运营安全性:及时发现叶片的故障和异常情况,可以减少事 故的发生,提升风力发电机组的运营安全性。 四、结论

风电叶片表面涡流噪声信号分析方法

风电叶片表面涡流噪声信号分析方法随着全球对可再生能源需求的不断增长,风力发电成为了一种受到重视的清洁能源形式。然而,风力发电场中存在的一个问题是风电叶片表面产生的涡流噪声。涡流噪声对于发电机组的工作效率以及附近居民的生活质量都有着潜在影响。因此,开发一种准确分析风电叶片表面涡流噪声信号的方法显得尤为重要。本文将介绍一种有效的分析方法,并探讨其应用前景。 在分析风电叶片表面涡流噪声信号之前,首先需要了解涡流噪声的产生机制。风电叶片在运行过程中会受到来自风的作用力,这使得在叶片表面产生涡流。涡流的不稳定运动会引发空气的振动,并产生噪声。涡流噪声的频率范围通常位于20Hz到20kHz之间,这也是人类听觉感知的范围。因此,对于涡流噪声信号的准确分析可以帮助我们更好地了解噪声的来源以及如何减少风电发电厂对周边环境的影响。 在风电叶片表面涡流噪声信号的分析方法中,传感器的选择是至关重要的。常用的传感器包括麦克风、压电传感器和加速度计等。麦克风是最常用的传感器之一,能够捕捉到涡流噪声信号所对应的声压变化。压电传感器则可以将涡流噪声转化为电信号进行分析。加速度计可以测量叶片表面的振动情况,从而间接反映涡流噪声的强度。 在获得涡流噪声信号之后,需要进行一系列的数据处理以提取有用的信息。其中一个常用的方法是傅里叶变换,它可以将信号从时域转换到频域。通过分析信号在不同频率下的幅值和相位,可以揭示涡流

噪声的频谱特性。此外,还可以使用小波变换等其他信号处理方法来实现对信号的分析。 除了信号处理方法,涡流噪声信号的分析还可以结合有限元分析等数值模拟方法进行。有限元分析可以通过建立风电叶片的数值模型,对涡流噪声的产生和传播进行模拟。通过比较实测信号和模拟结果之间的差异,可以验证和优化信号分析方法的准确性。 风电叶片表面涡流噪声信号的分析方法不仅可以用于研究涡流噪声的产生机制,还可为风电发电厂的噪声控制提供参考依据。通过对信号的分析,可以为叶片设计和制造提供有力支持,减少涡流噪声的产生。此外,对于已经建成的风电发电厂,可以通过对涡流噪声信号的分析来评估噪声控制措施的有效性,并根据需要进行相应的调整和改进。 总结而言,风电叶片表面涡流噪声信号的分析方法在风力发电领域具有重要的应用价值。通过选择适当的传感器,并运用合适的信号处理方法和数值模拟技术,可以对涡流噪声进行准确分析,并为风电发电厂的噪声控制提供有效支持。随着对可再生能源的依赖程度不断增加,这些分析方法的进一步发展将对未来的风力发电行业产生积极的影响。

风电叶片无损检测技术和标准现状研究

风电叶片无损检测技术和标准现状研究 摘要:通过在风电叶片检测过程中科学合理地应用无损检测技术,能够提高风电叶片的质量,保证风电叶片安全稳定运行。然而当前情况下,由于并没有建立健全完善、统一、规范的风电叶片无损检测标准,也没有对无损检测技术进行完善、优化,导致风电叶片无损检测的水平相对较低。本文对风电叶片无损检测技术和标准现状进行研究分析。 关键字:风电叶片;无损检测技术;标准现状 引言:当前情况下,在对风电叶片质量进行检测时,主要依靠人工操作通过目视法、敲击法对风电叶片进行检测,其对检测人员具备较高的要求,同时也无法对风电叶片中的隐蔽性缺陷进行准确判断、精确定位。因此,通过科学合理地在风电叶片检测过程中应用无损检测技术,能够快速高效地判断出风电叶片中存在的缺陷及位置,进而制定针对性的解决方案,提高风电叶片的质量,保证风电叶片能够安全稳定地运行。 一、风电叶片的缺陷类型 (一)生产制造类缺陷 当前情况下,由于我国风电叶片生产制造水平相对较低,没有实现自动化、机械化发展,主要依靠人工操作完成相应的风电叶片制作,进而导致风电叶片的质量相对较低。虽然在风电叶片制造过程中将部分环节由人工操作转变为机械操作、自动化操作,即使一定程度上减少了人工操作导致的质量问题,然而在风电叶片生产的其他各个环节依然需要依靠人工操作完成。假如工作人员专业素养、综合素养较低,则会在风电叶片制作过程中导致风电叶片产生制造类缺陷。通常情况下,大部分风电叶片的制造类生产缺陷属于隐蔽工程,依靠人工无法发现风电叶片存在的内部缺陷。 (二)运输损伤缺陷

随着科学技术的不断发展,风电叶片的尺寸、大小、体积逐渐增加,其通常 属于三超运输内容。假如在风电叶片运输过程中存在运输不当、安装操作不当, 都会导致风电叶片产生变形或者内部结构发生变化。通常情况下,由于风电叶片 在运输过程中受到硬物撞击,即使表面不会出现明显的变形、损伤,然而其内部 结构可能已经受到严重损坏,例如玻璃钢的分层破坏。以上破坏属于隐蔽性工程,无法通过肉眼观察到,假如没有及时对隐蔽性缺陷进行处理,则会导致风电叶片 在运行过程中存在严重的安全隐患,并缩短风电叶片的使用寿命。 (三)运行过程中出现缺陷 通常情况下,风电叶片具有较长的使用寿命,一般为20年,在此过程中随 着风电叶片不断运行,其负载增加,加上运行环境恶劣,导致其在不断加速、减速、停机过程中由于外界环境干扰,例如雷电、风霜、冰雪等,使得风电叶片在 运行过程中出现问题,导致微小的缺陷不断扩大,进而影响风电叶片正常稳定运行。 二、无损检测技术 (一)X射线检测技术 可以通过科学合理地应用X射线完成小交点、微交点的X射线源透射无损检 测工作,并可以结合光学技术、数字图像处理技术,将检测到的数据通过可视化 处理,显示在终端设备上。通常情况下,X射线检测技术被广泛应用于航天航空 复合材料检测领域以及风电叶片无损检测过程,通过科学合理地应用X射线检测 技术,能够快速识别风电叶片中存在的空泡、夹杂、体积缺陷等问题,同时也可 以对风电叶片中轻微褶皱问题进行及时、高效地检测。然而当前情况下,X射线 检测技术无法准确判断风电叶片中存在的裂纹、分层等现象。近几年来,随着X 射线检测技术的不断发展优化,可以结合实时成像技术对存在缺陷或者问题的风 电叶片进行高效检测、实时成像,从而在提高检测效率及质量的过程中,保证检 测出的结果更加具备精确性、准确性。 (二)超声波检测技术

风机叶片声信号特征提取与故障检测研究

风机叶片声信号特征提取与故障检测研 究 摘要:风能作为清洁能源,风电在近几年实现高速发展,风力发电机容量快 速增加、装机规模不断扩大。但伴随着风电行业的快速发展,风机的故障问题日 益凸显,因此对风电机组的各部分进行状态监测和故障诊断是十分必要的。叶片 长期工作在复杂的露天环境中,很容易发生故障,造成人员安全事故和巨大的经 济损失。因此对风机叶片的故障状态进行检测具有重要意义。本文主要分析风机 叶片声信号特征提取与故障检测研究。 关键词:风机叶片;故障检测;声信号;MFCC;SVM 引言 目前大多数学者主要通过获取叶片的振动、声发射,超声波等信号进行故障 检测,另外还有学者通过红外成像和机器视觉等图像处理技术检测叶片故障状态。但是在获取叶片的振动信号和声发射信号时需要安装相应的传感器,成本高且安 装难度较大;超声波信号需要与表面接触且信号处理复杂,不利于叶片故障状态 的及时检测;图像检测方法会受到环境的制约,且检测方法较为复杂。 1、叶片故障声学检测基本原理 首先,消除复杂环境中的背景噪声,提高信噪比。风扇叶片在地形环境下工作,探测声音信号经常受到各种背景噪声的影响,如随机载荷、风速、雨水、叶 片周围的随机噪声,由于叶片早期故障能量低,容易隐藏在背景噪声中,所以目 前风扇启动条件通常不低于平均速度是必要的此外,由于高频信号分量衰减快, 刀片式麦克风部署位置偏远,实际传感器采集的高频信号分量能量很低,不利于 故障判断,可以对高频信号分量进行滤波。在“摘要”部分,选择要预处理原始 音频信号的pass-band滤波器。然后提取叶片的声学特性。麦克风采集的音频信 号在健康叶片的正常工作状态下主要由叶片扫描。然而,随着风扇叶片寿命的延

大气环境中的风电场噪声与振动研究

大气环境中的风电场噪声与振动研究第一章:引言 近年来,随着人们环保意识的加强和清洁能源的不断推广,风 电发电机组作为一种清洁的可再生能源,已成为发电领域中备受 关注的技术。但风力发电机组在运转中会产生一定的噪声和振动,对周边环境和人类健康造成一定的影响,因此研究大气环境中的 风电场噪声与振动问题具有重要的意义。本文将重点介绍大气环 境中的风电场噪声与振动研究。 第二章:大气环境中噪声的产生机理 风电场中发电机组的噪声主要来自于机组旋转时的气动、机械 和电气震动,以及机组尾流的扰动等。其中,机组的气动噪声是 最主要的,其产生机理主要是由于机组旋转时与空气的摩擦和涡 流的产生所引起的。 第三章:大气环境中噪声的传播特性 噪声的传播是指噪声在空气中传播时的特性和规律。在大气环 境中,噪声传播是非常复杂的。噪声的传播受到气象、地形和大 气湍流等因素的影响,因此当噪声传播到远距离时,其传播规律 和特性会发生变化,如噪声强度的减弱和频谱的变化等。 第四章:大气环境中噪声的监测方法

为了准确地评价噪声对周边环境的影响,需要对其进行实时监 测和分析。目前常用的噪声监测方法有:声学传感器技术、远场 测量技术和无人机技术等。其中,声学传感器监测技术是最常用的,可以实时监测各种环境噪声参数,如噪声强度、频谱、时间 变化等。 第五章:大气环境中振动的产生机理 风电场中的机组振动主要来源于引擎、变速器、齿轮箱以及风 轮旋转时产生的离心力等。其中,风轮旋转时的离心力是最主要 的振动源,其大小和频率与风速、叶片数和叶片形状等因素有关。 第六章:大气环境中振动的传播特性 大气环境中的机组振动传播也受到气象和地形等因素的影响。 风速、风向和地形等因素的改变都会对机组振动的传播产生影响。此外,振动的传播路径也可能对振动的传播特性产生改变,如桥梁、土壤和建筑物等都可能对机组振动产生反射、折射和吸收等 影响。 第七章:大气环境中振动的监测方法 为了评估机组振动对周边环境的影响,需要对其进行实时监测。目前常用的机组振动监测方法有:振动传感器技术、激光干涉技 术和振动响应测试技术等。其中,振动传感器技术是最常用的,

海上风电项目的风电场运维与关键性能监测方法

海上风电项目的风电场运维与关键性能监测 方法 随着全球对可再生能源的需求不断增加,海上风电成为一个备受关注的行业。海上风电项目的风电场是其核心部分,而风电场的运维和关键性能监测对于项目的长期运行和效益至关重要。本文将从风电场运维和关键性能监测方法两个方面分析海上风电项目的运维工作和监测技术。 首先,海上风电项目的风电场运维工作至关重要。风电场运维的目标是确保风力发电机组的可靠运行和最大化发电量。为了实现这一目标,风电场运维团队需要做好以下几个方面的工作。 首先,定期的巡检和维护是风电场运维的基础工作。巡检包括对风力发电机组的各个部件进行检查和测试,如叶片、塔架、齿轮箱等。同时,维护工作包括对风力发电机组进行润滑、清洁和紧固等操作,以确保其正常运行和延长使用寿命。 其次,故障检修也是风电场运维的重要工作。一旦风力发电机组出现故障,运维团队应迅速响应并修复。这需要专业的技术人员对故障进行诊断,并准确判断故障的原因,从而采取相应的维修措施。及时有效的故障检修可以减少风电场停机时间,提高发电效率。 另外,数据分析和预测也是风电场运维的重要环节。运维团队需要收集和分析风场的各种数据,包括风速、发电量、温度等。通过数据分析,可以及时发现风力发电机组的异常情况,并采取相应的措施。此外,通过数据的积累和分析,运维团队还可以预测风电场的未来运行情况,为决策提供依据。 除了风电场的运维工作,关键性能监测也是海上风电项目中不可或缺的部分。关键性能监测旨在评估风力发电机组的运行状态和性能,并提供优化建议。在海上风电项目中,可以采用以下几种监测方法。

首先,可使用监测设备对风力发电机组的各项参数进行实时监测。这些监测设 备可以测量风速、转速、温度等多个参数,并将监测数据传输到控制中心进行分析和处理。通过实时监测,可以及时发现风力发电机组的异常情况,并采取相应的措施,从而提高其运行效率和可靠性。 其次,可以利用传统的检测手段进行关键性能监测。例如,可以使用声学监测 方法对风力发电机组的噪声水平进行监测,以评估其性能状况。此外,还可以通过振动监测、磨损监测等方法对风电场的关键部件进行监测,以识别潜在的故障和问题。 另外,数据分析和建模也是关键性能监测的重要手段。运用数据分析和建模技术,可以对风力发电机组的运行数据进行统计和分析,从而揭示其中的规律和特点。基于这些分析结果,可以建立风力发电机组的性能模型,并进行性能评估和优化。 总之,海上风电项目的风电场运维和关键性能监测是确保项目长期稳定运行的 重要环节。通过定期的巡检维护、及时有效的故障检修以及数据分析和预测,可以保证风电场的正常运行和最大化发电量。同时,通过实时监测和数据分析等方法,可以评估和优化风力发电机组的性能。这些工作的有效实施将进一步推动海上风电项目的发展与应用。

风速和风量的具体检测方法及评定标准

F、对于矩形风管,将测定截面分成若干个相等的小截面,每个小截面尽可能接近正方形,边长不大于200mm,测试点位于小截面中心,但整个截面上不宜少于3个测试点;对于圆形风管,应按等面积圆环法 划分测定截面和确定测试点数;在风管外壁上开孔,插入热式风速计探 头或皮托管。(通过测动压,换算为风量。)

2、风速和风量的评定标准 (1)、对于乱流洁净室: A、系统得实测风量应大于各自的设计风量,但不应超过20%; B、总实测新风量和设计新风量之差,不应超过设计新风量的±10%; 心室内各风口的风量与各自设计风量之差均不应超过设计风量的±15%; (2)、对于单向流(层流)洁净室: A、实测室内平均风速应大于设计风速,但不应超过20%; B、总实测新风量和设计新风量之差,不应超过设计新风量的±10%; (3)、新鲜空气量: 洁净室(区)内应保持一定的新鲜空气量,其数值应取下列风量中的最大值 A、非单向流洁净室(区)总送风量的10%〜30%,单向流洁净室(区)总送风量的2%〜4%; B、补偿室内排风和保持室内正压值所需的新鲜空气量;

微电子洁净室实例: 单位面积 气流 洁净度等级 平均 送风量(m3/ 应用实例 流型 (IS014644-1) 风速(m/s)时h) 30〜70 服务区、表面处理; 0.3〜 2U 0.5 0.3〜 3U 0.5 0.3〜 4U 0.5 0.2〜 5U 0.5 0.1〜 M 0.3 6 N 或 光刻、半导体工艺 区; — 工作区、半导体工 艺区; — 工作区、多层掩膜 — 工艺、密盘制造、半导 体服务区、动力区; — — 动力区、多层工艺、

风力发电要求的风速

风力发电要求的风速 1. 引言 风力发电是一种利用风能转换为电能的可再生能源技术。在进行风力发电时,需要满足一定的风速要求,以确保发电机组能够正常运行并产生足够的电能。本文将详细介绍风力发电要求的风速及其相关内容。 2. 风力发电基本原理 风力发电是利用自然界中存在的风来驱动涡轮机转动,进而带动发电机产生电能。当风通过涡轮机时,涡轮叶片会受到推动,并转化为机械能。然后,通过传动装置将旋转运动转化为旋转磁场,最终由发电机将机械能转化为电能。 3. 风力发电要求的风速 在进行风力发电之前,需要确定适宜的风速范围。过低或过高的风速都不利于有效地进行发电。通常情况下,以下是一些与风力发电要求的风速相关的考虑因素: 3.1 切入风速(Cut-in Wind Speed) 切入风速指的是开始产生额定功率所需的最低风速。当风速达到切入风速时,发电机组开始转动并产生电能。通常情况下,切入风速为3-4米/秒。 3.2 额定风速(Rated Wind Speed) 额定风速指的是发电机组能够以额定功率运行的标准风速。在额定风速下,发电机组的输出功率达到最大值。通常情况下,额定风速为10-15米/秒。 3.3 切出风速(Cut-out Wind Speed) 切出风速指的是超过该风速后,发电机组会自动停止运行以保护设备安全的最高限制值。过高的风速可能会对叶片和机械部件造成损坏或故障。通常情况下,切出风速为25-30米/秒。 3.4 风能利用率 在确定适宜的风速范围时,还需要考虑到每个地区特有的气候条件和地形环境等因素。通过合理调整切入、额定和切出风速,可以提高整体的风能利用率,并确保稳定可靠的发电。 4. 风力发电场选址与资源评估 为了充分利用风能资源,选择合适的风力发电场址非常重要。选址时需要考虑以下因素:

风力发电机组噪声测量方法探讨

风力发电机组噪声测量方法探讨 随着人类社会的发展和科技的进步,人们越来越关注噪声给生活带来的影响。在人们周围有多种多样的噪声源:汽车、火车开过的声音,建筑工地的轰鸣声等等。切切实实地解决噪声问题,降低噪声,是提高环境质量的重要方面。风力发电机的噪声问题,到目前为止世界上还未彻底解决,人们正着手研究,但取得的进展有限。由于风力机运行于开放的大气环境中,其工作环境极其恶劣,因此设计中应尽量保证其使用寿命长、结构安全可靠,不但要提高性能,还要尽量减少噪声,从而使其使用更环保、更舒适。为此,本文对风力发电机组整机的噪声进行测试分析与研究,为解决风力机的降噪问题提供依据。 1 风力发电机组噪声来源 风力发电机组运行过程中,受气流影响,在加上转动部件的摩擦,叶片及机组部件会产生较大的噪声,噪声源主要来源于机械及结构噪声,如齿轮啮合的噪声,由于互相摩擦引起振动,产生噪声,叶片旋转时叶尖的气动噪声。机械噪声还包括轴承噪声、电机转动产生电磁振动噪声等。叶片的气动噪声是风力发电机组的主要噪声源,降低气动噪声主要方式有降低转速即降低叶尖线速度,锯齿后缘及柔软后缘等,但降低叶尖线速度会影响风机功率曲线即降低发电能力所以一般不予考虑。其他噪声来源如空气动力噪声,由于此噪声在空气中,随风速增大而增强,因此此噪声不易分离。其余则是一些辅助设备引起的噪声,如散热器、排风扇等。 2 小波分析法故障诊断 当部件预故障或发生故障时,其辐射的噪声品质会发生改变。通过监测和分析对应的噪声特性,就可以检测判断设备的噪声检测尤其是旋转部件的高频噪声检测。该方法对于风力发电机组早期故障的监测效果显著。近年来,小波分析方法发展迅猛,已被应用于故障诊断领域。在工程实践中,设备运行状态复杂多变,致使系统中存在大量的非平稳信号。如风力发电机组在启动和停机时,其转速、功率等都是非平稳的,即使在稳态运行时,若发生摩擦或冲击,发电机转子的阻尼、刚度、弹性力等发生变化,产生的噪声信号也变得非平稳。对于平稳信号进

风电叶片振动信号采集与数据融合方法

风电叶片振动信号采集与数据融合方法 在风能发电系统中,叶片是至关重要的组成部分。叶片的振动状况直接影响到风能发电系统的性能和寿命。因此,准确地采集和分析叶片振动信号是风能发电领域的重要研究方向之一。本文将介绍风电叶片振动信号的采集方法以及数据融合的技术,旨在为风能发电系统的监测和预测提供参考。 一、叶片振动信号的采集方法 风电叶片振动信号的采集是实现对叶片健康状况监测的关键一步。以下是几种常见的叶片振动信号采集方法: 1.传感器采集法 通过在叶片上安装振动传感器,实时采集叶片的振动数据。振动传感器可以采集多种参数,包括叶片的位移、速度、加速度等。这种方法可以实现对叶片振动的实时监测,但需要注意传感器的精度和采样频率的设置。 2.图像处理法 利用摄像机或其他传感器采集叶片运动过程中的图像,通过图像处理算法计算出叶片的振动参数。这种方法无需直接接触叶片,不会对叶片造成额外的负荷,适用于某些无法安装传感器的情况。 3.声音信号采集法

通过麦克风等设备采集叶片振动产生的声音信号,然后通过信号处理技术提取叶片的振动特征。这种方法对环境有一定的要求,但可以实现对叶片振动的非接触式监测。 二、叶片振动信号数据融合的方法 叶片振动信号采集得到的数据往往十分庞大,如何准确地分析这些数据并提取有用的信息是一个挑战。数据融合技术可以帮助我们从多个角度综合分析叶片振动信号,提高故障检测和预测的准确性。 1.传感器数据融合 利用多个传感器采集到的数据,通过数据融合算法将数据进行综合分析。例如,可以通过对位移、速度和加速度等多个参数进行融合,综合分析叶片振动的幅值、频率等特征,从而实现对叶片振动状况的准确评估。 2.时频域分析方法 利用时频分析方法对叶片振动信号进行处理,将信号在时域和频域上进行综合分析。时频分析可以提取叶片振动信号的瞬时频率、振幅等信息,帮助我们更加全面地了解叶片的振动特性。 3.模型驱动的方法 通过建立叶片振动的模型,结合采集到的实际数据进行参数校准和模型预测。这种方法可以提高对叶片振动行为的理解,并且可以用于故障检测和预测。

风电场噪声标准及噪声测量方法

风电场噪声标准及噪声测量办法 为贯彻《中华人民共和国环境噪声污染防治法》,改善声环境质量,保障公民身体健康,制定本标准。 本标准明确风电场噪声标准和测量方法,包括测量位置、测量条件及背景值测量方法、测量修正及数据处理的方法。为风电机制造商、风电场开发商、风电规划和环保单位使用。 本标准由电力行业风力发电标准化技术委员会提出。 本标准起草单位:浙江省风力发电发展有限责任公司 本标准国家XX于XX 年XX月XX日批准。 本标准自XX 年XX月XX日实施。 本标准由XXXXXX负责解释。 风电场噪声标准及噪声测量办法 1、范围本标准适用于安装有水平轴或垂直轴风力发电机组的风电场在稳态运行时的噪声测定方 法和排放限值,适用于风电场噪声排放的管理、评价及控制。 本标准适用于风电机设计制造、风电项目(新、扩、改建)的项目评估、环境影响评价、竣工验收、日常监督监测及环境规划等。 2、引用标准下列文件中的的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文 件, 其随后所有的修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本标准,然而,鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本标准。 GB 3102. 7 声学的量和单位 GB 3241 声和振动分析用的1/1和1/3倍频程滤波器 GB 3947 声学名词术语

GB 3767 噪声源声功率级的测定工程法及准工程法 GB 3785 声级计的电、声性能及测试方法 GB 4129 标准噪声源 GB 6881 声学噪声源声功率级的测定混响室精密法和工程法 GB 6882 声学噪声源声功率级的测定消声室和半消声室精密法GB/T 15173 3、名词术语 3.1 A 声级 用A计权网络测得的声级,用LA表示,单位dB(A)。 3.2 等效声级 在某规定时间内A声级的能量平均值,又称等效连续A声级,用Leq表示,单位为dB(A) 按此定义此量为: 1 T Led=10lg (— / 10 人(0.1LA) d t) (1) T0 式中:LA-t时刻的瞬时A声级。 T-规定的测量时间。 当测量是采样测量,且采样的时间间隔一定时,式(1) 可表示为: 1n Leq=10Ig (——艺10 人(0.1Li)) n i=1 式中:Li——第i次采样测得的A声级 n-采样总数。 3.3 稳态噪声、非稳态噪声 在测量时间内,声级起伏不大于3dB(A)的噪声视为稳态噪声,否则称为非稳态噪声。 3.4 周期性噪声在测量时间内,声级变化具有明显的周期性的噪声。 3.5背景噪声

风速风量在线监测系统技术方案

电站锅炉 风速风量在线监测系统 技 术 方 案 南京朗坤自动化

目录 1概述 (2) 1.1国内电站锅炉一二次风监测现状 (2) 1.2电站锅炉增设风速风量在线监测系统的益处 (2) 1.3电站锅炉风速风量在线监测的难点及解决方案 (3) 2风速风量测量 (4) 2.1测量原理 (4) 2.2数学模型公式 (4) 2.3测量装置特点 (5) 2.4系统组成 (6) 3主要功能 (7) 3.1设计条件 (7) 3.2主要功能及性能 (7) 4安装技术要求 (8) 5供需双方工作范围 (8) 5.1需方承担的任务和责任 (8) 5.2供方承担的任务和责任 (9) 6供货范围 (9) 7质量保证 (9) 8部分工程业绩 (10) 9部分用户证明 ........................................................................................................... 错误!未定义书签。

1概述 1.1国内电站锅炉一二次风监测现状 大量运行实践表明:锅炉燃烧的安全性和经济性与一二次风的调整有密切关系。对于一次风来说,风速过低易造成堵管、喷口着火距离过近甚至在一次风管内燃烧,风速过低易造成断流、熄火放炮、送风管磨损严重,风速不均易造成燃烧中心的偏移、局部结焦、锅炉爆漏等,因此对于携带煤粉的一次风检测有着较为严格的要求。对于二次风来说,配风不当会造成锅炉燃烧效率降低、锅炉结焦和加剧炉膛出口烟气残余扭转等问题。虽然电厂试验人员在新建锅炉投运前或每次锅炉大修后会认真地对锅炉进行试验以调平配风,但锅炉经过一段时间运行后,当初的调试设定工况就会改变,因此要满足锅炉维持良好的运行状态,应该提供实时监测随时调整的手段。 目前国内燃煤电厂的锅炉运行风管内的风速(量)缺乏监测,运行操作几乎都是运行人员根据总风压、风机电流和调节挡板开度、给粉机转速、一二次风静压等参数来组织和调整燃烧。然而众所周知,由于各风管上静压的大小随着风管的长短、弯头的多少、风门挡板的开度大小等因素的变化,会变得各不相同,各风管的静压变化相当大,静压的大小不能直接反映管内风速(量)的大小,因此利用传统的静压测量仪表很难合理地指导锅炉运行,直接影响锅炉燃烧稳定性、经济性和安全可靠性。 另外,由于系统最关键的测量装置的防堵防磨技术的障碍,导致测量装置易磨损,使用寿命短以至经常要更换,在生产中的运行维护工作量极大,使得该类型系统在电站锅炉迟迟不能得到大量应用。 1.2电站锅炉增设风速风量在线监测系统的益处 1.2.1 使锅炉配风合理,燃烧比较稳定,可有效地降低排烟温度、降低飞灰含碳量、降低煤粉的机械及化学不完全燃烧热损失,提高锅炉效率。 1.2.2 能合理地调整风粉比例。将一次风管道系统中的阻力调平后,各一次风管内的流速大小能间接地反映出管内煤粉浓度的大小。若某一管内煤粉浓度增加,由于输送煤粉的阻力增加,则管内风速就会降低,反之,就会升高。同时通过热平衡原理,对一次风管内的煤粉浓度进一步计算,供司炉人员监测使用。 1.2.3 能有效地防止堵管或断粉现象的发生。当某一次风管内煤粉浓度过大,流速降低出现堵管迹象,或管内煤粉浓度过稀,流速过大出现断粉迹象时,司炉能依据风速的变化作出正确的判断。1.2.4 能有效地控制锅炉燃烧火焰中心,防止锅炉局部结焦,同时也能有效地防止火焰偏斜,降低炉堂出口两侧烟温的偏差。防止水冷壁及过热器爆管。

风力发电机组风轮叶片标准

风力发电机组风轮叶片标准 1 概述 “风力发电机组风轮叶片”标准是适用于并网型风力发电机组风轮叶片的标准,规定了其风轮叶片通用技术条件。 2 依据 所摘要的“风力发电机组风轮叶片”标准是中华人民共和国机械工业局于2000-04-24批准的,自2000-10-01实施。 主要起草人:田野、石海增、鲁金华、田卫国、陈余岳。 3设计要求 3.1.1总则 叶片气动设计是整个机组设计的基础,为了使风力发电机组获得最大的气动效率,建议所设计的叶片在弦长和扭角分布上采用曲线变化;设计方法可采用GB/T13981-1992《风力机设计通用要求》中给定的方法。

可采用专门为风力发电机组设计的低速翼型。 3.1.2 额定设计风速 叶片的额定设计风速按A中表A1 中规定的等级进行选取。 3.1.3 风能利用系数Cp 为了提高机组的输出能力,降低机组的成本,风能利用系数Cp应大于等于0.44。 3.1.4 外形尺寸 叶片气动设计应提供叶片的弦长、扭角和厚度沿叶片径向的分布以及所用翼型的外形数据。 3.1.5气动载荷 根据气动设计结果,考虑有关适用标准给定的载荷情况,计算作用在叶片上的气动载荷。 3.1.6 使用范围

叶片的气动设计应明确规定叶片的适用功率范围。无论是定桨距叶片还是变桨距叶片,都要求其运行风速范围尽可能宽。对于变桨距叶片,要给出叶片的变距范围。 3.2结构设计 3.2.1总则 叶片结构设计应根据3.1.5 中的载荷,并考虑机组实际运行环境因素的影响,使叶片具有足够的强度和刚度。保证叶片在规定的使用环境条件下,在其使用寿命期内不发生损坏。另外,要求叶片的重量尽可能轻,并考虑叶片间相互平衡措施。 叶片强度通常由静强度分析和疲劳分析来验证。受压部件应校验稳定性。 强度分析应在足够多的截面上进行,被验证的横截面的数目取决于叶片类型和尺寸,至少应分析四个截面。在几何形状和(或)材料不连续的位置应研究附加的横截面。 强度分析既可用应变验证又可用应力验证,对于后者,应额外校验最大载荷点处的应变,以证实没有超过破坏极限。

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