含褶皱缺陷的风力机叶片主梁疲劳寿命的快速预测方法

摘要

本发明涉及风力发电机叶片的疲劳寿命预测技术领域，尤其涉及一种含褶皱缺陷的风力机叶片主梁疲劳寿命的快速预测方法。该预测方法更接近试验和实际情况，预测结果更加科学而准确。包括步骤：S1、对待测的含褶皱缺陷的主梁试件进行拉伸性能测试；S2、根据S1获得的试件表面温度数据，计算主梁试件在不同加载应力下固有耗散能量；S3、绘制试件的固有耗散与相应的UTS水平的关系图；S4：基于疲劳过程中的固有耗散变化建立含待确定参数的归一化剩余刚度模型，将疲劳试验数据代入模型；S5：对于含褶皱缺陷的主梁试件，根据确定参数后的归一化剩余刚度模型推导出疲劳寿命预测模型；S6：求出归一化失效刚度。

说明书

技术领域

本发明涉及风力发电机叶片的疲劳寿命预测技术领域，同时也适用于其他树脂基复合材料的疲劳寿命预测的方法；尤其涉及一种含褶皱缺陷的风力机叶片主梁疲劳寿命的快速预测方法。

背景技术

风能是一种绿色、清洁、开发和利用成本相对较低的可再生能源之一，已成为我国最具广阔商业开发潜力和发展前景的新能源。风能的主要利用方式是通过风力发电机将风能转换为电能。风力发电机是典型的机电一体化系统，叶片是风力机接收风能最重要的组件，其成本约占风力机总成本的15-20％。然而，叶片长期承受着恶劣的工作环境和复杂的交变载荷，在运行工况下疲劳损伤逐渐累积，对风电场的安全运行造成极大隐患与威胁。为了确保风力机可以满足20年的使用寿命，在设计和生产制造之前对叶片的疲劳性能进行有效的评估对于提高叶片的可靠性、经济性和避免叶片的灾难性事故具有重要意义。

目前，风力机叶片制造普遍采用的是以玻璃纤维为增强材料、以树脂为基体的玻璃纤维增强复合材料(GFRP)。主梁是叶片的主要承力结构，是引发叶片断裂事故的主要部位。大多数主梁的主要结构采用单向GFRP层合板，以00的玻璃纤维作为铺层。褶皱缺陷已被风能行业视为一种在主梁结构中经常出现，但在制造过程中难以预防、难以检测且可能引起意外故障的缺陷。具有缺陷的主梁材料在交变载荷的作用下，疲劳损伤会加速累积，导致使用寿命缩短。目前，对不含缺陷的复合材料进行疲劳寿命预测的相关研究较多，然而这类模型不适用于预测含有缺陷的复合材料的疲劳寿命。因此，一个能够准确预测含褶皱缺陷的主梁材料的疲劳寿命模型是十分必要的。如果检测到有不满足其使用寿命的，可提前有规划地进行叶片的更换和维护，有效减少叶片的运营和维护成本。

目前，常用的疲劳试验研究方法是通过在不同的载荷水平下测试大量的试件，记录和统计试件在不同载荷下的疲劳寿命，进而评估其疲劳性能。但是传统的试验方法存在着试验周期长、试件消耗大、数据分散等一系列不足。由于材料的疲劳损伤是伴随温度变化的能量耗散过程，近年来，一系列基于试件在疲劳载荷下能量耗散的复合材料疲劳性能分析检测方法被提出，被称为能量方法。红外热像技术作为一种常用的温度无损检测手段，已经被用于从能量的角度来建立疲劳寿命预测模型。与传统试验方法相比，能量方法在很大程度上缩短了试验周期，减少了试验材料的数量，是一种快速、经济、准确的疲劳寿命预测技术。

以能量耗散因素作为疲劳损伤指标的模型，本质上反映了复合材料疲劳失效过程的外在表现形式，但是没有考虑疲劳的物理性能变化。复合材料疲劳过程中在宏观上除了会导致能量耗散的变化外，还会引起材料的强度、刚度、泊松比和阻尼系数等物理性能的变化。以复合材料疲劳过程中力学性能影响为基础的寿命预测模型的研究大多是基于剩余刚度因素的损伤变量。然而，现有的寿命预测模型没有能够建立材料的疲劳性能退化与其宏观可测力学性能变化之间的关系，都仅仅考虑了一个因素的损伤指标。如果可以综合考虑两个以上因素各自的优势，就可以建立一个全面准确的含褶皱缺陷的主梁试件的疲劳寿命预测模型，具有重大的工程应用价值。

发明内容

本发明就是针对现有技术存在的缺陷，提供一种含褶皱缺陷的风力机叶片主梁疲劳寿命的快速预测方法，其在寿命预测过程中，分析了主梁内部缺陷对疲劳寿命的影响，充分考虑了主梁试件疲劳过程中外部固有能量耗散与剩余刚度变化的复杂性，可以在短时间内精确快速地预测疲劳寿命。本发明的预测方法更接近试验和实际情况，预测结果更加科学而准确。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，包括以下步骤：

S1、对待测的含褶皱缺陷的主梁试件在万能疲劳试验机上进行拉伸性能测试，测出其最大载荷应力UTS；疲劳测试时使用红外热像仪同步观察和记录试件表面的温度变化，试验结束后统计并记录试件在不同循环次数下的表面温度、应力、应变和刚度数据；

S2、根据S1获得的试件表面温度数据，计算主梁试件在不同加载应力下温度稳定阶段时的固有耗散能量；

S3、绘制试件的固有耗散d

步骤S4：基于疲劳过程中的固有耗散变化建立含待确定参数的归一化剩余刚度模型，将步骤S1、S2记录的疲劳试验数据代入模型，确定模型中未知参数a，b，p，q的值；a和b是与材料内部褶皱缺陷有关的参数；p和q是独立于固有耗散能量和加载周期的两个材料参数；

步骤S5：对于含褶皱缺陷的主梁试件，根据确定参数后的归一化剩余刚度模型推导出疲劳寿命预测模型；

步骤S6：定义试件可以承受最大疲劳载荷的循环次数，以此求出归一化失效刚度；再将确定归一化失效刚度后的疲劳寿命预测模型用于待测试件在过载区域内的疲劳寿命预测，以获得含褶皱缺陷的主梁试件的预测S-N曲线。

进一步地，S1步骤中，疲劳测试的最大加载应力在UTS的20％到90％之间以5％为步长分别对试件施加；每次仅在8000个加载周期内对试件进行测试。

进一步地，所述步骤S1中的疲劳试验机为电动液压伺服万能疲劳试验机(MTS810)；进行拉伸性能试验，拉伸速率为2毫米/分钟；进行疲劳试验，试验机的疲劳载荷为拉-拉载荷，应力比为0.1，振动频率为10Hz。

进一步地，所述步骤S2中计算主梁试件在温度稳定阶段时的固有耗散能量的步骤包括：

主梁承受均匀的单轴循环载荷时，内变量和温度之间的内部耦合源可以忽略；在疲劳过程中温度变化的稳定阶段，当试件的每一周循环结束时，热损失与固有耗散能量之间存在平衡，该阶段稳定的固有耗散计算模型可表达为：

d

其中，T

进一步地，所述步骤S4中归一化剩余刚度模型的建立过程如下：

步骤S41：在疲劳试验过程中，疲劳损伤指数D(n)通过疲劳载荷下的剩余刚度表示如下：

其中，n代表循环次数；E(n)代表第n个循环次数相对应的刚度；E

步骤S42：由于稳定的固有耗散能量值d

其中，A和L分别是平面外褶皱缺陷的高度和宽度；a和b是与材料内部褶皱缺陷有关的参数；p和q是独立于固有耗散能量和加载周期的两个材料参数；归一化刚度E’(n)是无量纲的，为了保持量纲的统一，p的单位是(J·m

进一步地，所述步骤S5中疲劳寿命预测模型的建立过程如下：

步骤S51：结合公式(2)和公式(3)，疲劳损伤指数可以表示为：

步骤S52：达到最终失效循环数N

进一步地，选用的待测风力机叶片主梁是由单向玻璃纤维增强环氧树脂GFRP材料制成的。

进一步地，疲劳寿命预测结果可以通过传统的疲劳试验得到，也可以通过提出的寿命预测模型进行估算。

与现有技术相比本发明有益效果。

本发明通过引入未知参数，将疲劳过程的损伤变量与宏观的能量耗散和剩余刚度建立了直观联系，提出了一种含褶皱缺陷的风力机叶片主梁疲劳寿命的快速预测方法。与现有预测方法相比，本发明具有测试时间短、节省测试成本、试验结果准确等优点，是一种可以预测含缺陷的主梁材料疲劳性能的新技术。同时，本发明的物理意义明确，且技术简单，方便工程技术人员的使用并为主梁材料的制作、检测和修复提供参考。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不仅局限于以下内容的表述。

图说明

图1为本发明的疲劳寿命预测方法的流程示意图。

图2为本发明实施例的表面温度变化曲线图。

图3为本发明实施例的最大加载应力σ

图4为本发明实施例的循环次数n、归一化剩余刚度E′(n)与固有耗散d

图5为本发明实施例的疲劳试验预测S-N曲线结果与传统试验疲劳寿命结果图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，提供了本发明的疲劳寿命预测方法的流程示意图，包括：

步骤一：对待测的含褶皱缺陷的主梁试件在万能疲劳试验机上首先进行拉伸性能测试，测出其最大载荷应力(UTS)。疲劳测试的最大加载应力在UTS的20％到90％之间以5％为步长分别对试件施加。每次仅在8000个加载周期内对试件进行测试。疲劳测试时使用红外热像仪同步观察和记录试件表面的温度变化，获取与疲劳寿命相关的试验数据。

步骤二：根据步骤S1获得的试件表面温度数据，计算主梁试件在不同加载应力下温度稳定阶段时的固有耗散能量。

步骤三：绘制试件的固有耗散d

步骤四：基于疲劳过程中的固有耗散变化建立含待确定参数的归一化剩余刚度模型。将步骤S1、S2记录的疲劳试验数据代入模型，确定模型中的相关参数值。

步骤五：对于含褶皱缺陷的主梁试件，根据确定参数后的归一化剩余刚度模型推导出疲劳寿命预测模型。

步骤六:在本申请中，试件可以承受最大疲劳载荷的循环次数定义为10

本实施例中，试件所采用的材料选取自实际大型叶片生产公司，包括PPG-Devold公司生产的1250gsm型号的玻璃纤维材料和Hexion RIM公司生产的135型号的环氧树脂材料。本实施例制作同实际主梁结构完全相同的单向铺层为10层的层合板试件，试件尺寸以255mm×30mm×10mm作为层合板的长度、宽度和厚度。层合板试件制作时，在抽真空之前将底层纤维布下面的中心处插入一根圆柱形塑料棒以引入褶皱缺陷。本实施例的层合板制作为中心位置具有高宽比为0.4的含褶皱缺陷的试件。玻璃纤维和环氧树脂的性能参数已从供应商数据表中获得，表1显示了这些材料的弹性参数。试件的几何特性如表2所示。

表1.材料的弹性力学性能

表2.褶皱缺陷试件的几何特性

疲劳试验设备为电动液压伺服万能疲劳试验机(MTS 810)，首先对试件进行拉伸性能试验，其中，拉伸速率为2毫米/分钟。试验至试件最终断裂，确定了试件的极限拉伸应力(UTS)和极限拉伸应变分别为0.92GPa和0.1625mm。然后对试件进行疲劳试验，疲劳载荷为拉-拉载荷，应力比为0.1，振动频率为10Hz。本实施例中，施加的最大载荷应力水平以5％的间隔在UTS的20％到90％之间变化。对于每个最大加载应力，仅在8000个加载周期内对试样进行测试，不必做疲劳试验直到试件失效，足以获得最大载荷应力σ

在不同的最大应力水平加载下，由红外热像仪记录的试件表面平均温度变化如图2所示。将试件在每个应力水平下第II阶段的表面稳定温度数据T代入如下的固有耗散计算表达式：

d

其中，k是导热系数，k＝1.5W/m·k。公式(1)计算后得到的最大加载应力σ

图3显示出数据具有两种不同斜率的线性趋势，通过最小二乘法拟合直线确定出低于和高于疲劳极限的两条直线。两条线性回归直线中数据交点的横坐标对应为试件的疲劳极限。从图3可以将试件的疲劳极限确定为80.8％UTS。

本发明将疲劳极限以上载荷认定为过载区域，即发生失效的区域，低于疲劳极限的载荷下没有失效试件，故只需对失效区域下的疲劳寿命进行预测。本发明的疲劳极限确定方法只需要采集试件在不同加载应力下8000次循环内的平均稳定温升，克服了传统疲劳方法需要大量试件和较长试验时间的局限性。

根据疲劳加载方向下的归一化剩余刚度与循环次数建立的关系式：

将试件的几何参数A/L＝0.4以及图4中不同循环次数n下的d

根据疲劳寿命预测模型表达式：

在已知a，b，p，q和

试件的S-N曲线既可以通过提出的寿命预测模型预测出，也可以通过传统的疲劳试验得到。本实施例还对试件进行了传统的疲劳试验，分别对试件施加五种最大应力水平：极限应力(UTS)的95％，90％，85％，80％和75％，在载荷控制下加载直至每个试件失效或循环至10

可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需要，都在本发明的保护范围之内。