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【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于預報,具體是一種基于gpu集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法。
技術介紹
1、16mw柔性超長葉片單支長123米,機組葉輪直徑達到252米,在風力發電領域具有巨大的應用前景。在風電機組運行過程中,葉片作為風力機的主要承載部件,將同時承受氣動載荷、慣性力和彈性力的耦合作用,使得葉片在揮舞、擺陣、扭轉三個方向產生振動;同時,這些振動響應會反饋到耦合效應上,進一步加劇葉片的非線性變形,這也是造成葉片破壞的主要原因,但其大變形行為預報面臨計算復雜度高和耗時長的挑戰。因此需要一種16mw柔性超長葉片彈性大變形預報方法,對葉片變形進行計算。
2、超大型風電機組薄壁葉片頂尖渦流載荷計算方法是一個復雜的過程,需要考慮多種因素和理論。在風力機大型化發展過程中,葉片頂尖渦流隨著葉片尺寸大型化,其非線性特征顯著增強,伴隨著一定的流致噪聲。
技術實現思路
1、為了解決上述問題,本專利技術的目的是提供一種基于gpu集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,能夠精確捕捉超大型風電機組薄壁葉片頂尖渦流特征。
2、為了實現上述目的,本專利技術的技術方案如下:一種基于gpu集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,包括以下步驟:
3、步驟一,使用自適應徑向基函數構建超大型風電機組薄壁葉片表面模型;
4、步驟二,使用虛擬網格法對薄壁葉片模型的背景網格進行網格識別與劃分;
5、步驟三,根據等值面函數識別虛擬網格、氣體網格和固體網格,氣體網格為網格中心在流體域
6、步驟四,使用壁面解析函數模化近壁面流動,通過壁面模型重構虛擬網格變量以施加滑移速度邊界條件和剪切應力邊界條件,引入用于輔助的lagrangian網格并結合湍流壁面模型構造法向和切向重構格式以施加近壁面的滑移速度和剪切應力邊界條件,通過雅克比預處理矩陣方式優化分配單元信息到多個gpu節點上并行執行;
7、步驟五,全場求解navier-stokes方程得到近壁劇烈湍流運動狀態及葉片表面壓力載荷,同時求解超長葉片結構彈性大變形。
8、采用上述方案后實現了以下有益效果:本專利技術方法能夠廣泛應用于柔性超長葉片設計和優化,提高其性能和可靠性。采用自適應徑向基函數構建超大型風電機組薄壁葉片表面模型作為模擬風場作用的基礎,采用虛擬網格法對薄壁葉片模型進行網格劃分,進而追蹤任意變形界面。
9、使用虛擬網格法對薄壁葉片模型進行網格劃分,將網格劃分為虛擬網格、氣體網格和固體網格,便于進行確定網格點與葉片模型位置分布,從而進行變形分析。重構背景虛擬網格的空氣域變量值以確定物面邊界條件。
10、通過壁面解析函數模化近壁面流動,從而對葉片進行表面力計算。輔助的lagrangian網格用于計算近壁面滑移速度和剪切應力邊界條件,以提供大渦模擬模型正確的壁面剪切應力和零法向通量邊界條件。
11、求解navier-stokes方程模擬流體運動,從而對葉片彈性變形進行預測,通過雅克比預處理矩陣方式優化分配單元信息到多個gpu節點上,以提高計算效率。
12、進一步,步驟三中,對于薄壁葉片頂尖結構形式,采用八節點插值形函數,搜尋虛擬網格最鄰近的氣體網格,獲取氣體網格8個頂點的氣體變量值,構建插值區域,并施加邊界條件。
13、有益效果:薄壁葉片頂尖結構使其虛擬網格點存在兩個氣體變量值,會導致薄壁邊界條件施加錯誤,從而導致求解精度降低,甚至計算發散,葉片頂端越尖,常規的方法越容易發生識別錯誤。采用八節點插值形函數,獲取虛擬網格最鄰近的氣體網格的8個頂點的氣體變量值,計算薄壁葉片頂尖結構的邊界條件,對氣體變量值進行擬合,減少帶來的求解精度降低。
14、進一步,步驟四中lagrangian網格位于距壁面外的流體域內,根據八節點插值模板重構格式計算lagrangian點的變量。
15、有益效果:lagrangian網格位于距壁面外的流體域內,因此采用八節點插值模板重構格式計算lagrangian點的變量,以擬合lagrangian點處的變量值。
16、進一步,步驟四中在全場求解大渦模擬湍流模型得到所有網格單元中心的大渦粘性。
17、有益效果:大渦粘性為計算參數,需要進行模擬計算。
18、進一步,lagrangian點的變量包括流體的速度、壓力和大渦粘性。
19、有益效果:變量包括流體的速度、壓力和大渦粘性,以便于后續模擬計算剪切應力以及摩擦速度。
20、進一步,步驟四中將lagrangian點的速度分解為沿壁面的切向速度和法向速度,根據lagrangian點的切向速度和大渦粘性,通過迭代法求解壁面函數得到壁面剪切應力以及摩擦速度。
21、有益效果:通過將lagrangian點的速度分解,以迭代法求解得到壁面剪切應力以及摩擦速度。
22、進一步,步驟四中根據lagrangian點的法向速度在壁面施加法向速度的不可穿透條件,根據壁面剪切應力施加壁面的滑移邊界條件,分別計算虛擬網格的法向和切向速度。
23、有益效果:根據滑移邊界條件計算得出虛擬網格的法向和切向速度。
24、進一步,步驟四中虛擬網格壓力根據壁面的neumann邊界條件計算,其大渦粘性設置等于lagrangian點的大渦粘性。
25、有益效果:根據大渦粘性計算虛擬網格壓力。
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1.一種基于GPU集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:包括以下步驟:
2.根據權利要求1所述的基于GPU集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟三中,對于薄壁葉片頂尖結構形式,采用八節點插值形函數,搜尋虛擬網格最鄰近的氣體網格,獲取氣體網格8個頂點的氣體變量值,構建插值區域,并施加邊界條件。
3.根據權利要求2所述的基于GPU集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟四中Lagrangian網格位于距壁面外的流體域內,根據八節點插值模板重構格式計算Lagrangian點的變量。
4.根據權利要求3所述的基于GPU集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟四中在全場求解大渦模擬湍流模型得到所有網格單元中心的大渦粘性。
5.根據權利要求4所述的基于GPU集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:Lagrangian點的變量包括流體的速度、壓力和大渦粘性。
6.根據權利要求5所述的基于GPU集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟四中將Lagrangian點的速度分
7.根據權利要求6所述的基于GPU集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟四中根據Lagrangian點的法向速度在壁面施加法向速度的不可穿透條件,根據壁面剪切應力施加壁面的滑移邊界條件,分別計算虛擬網格的法向和切向速度。
8.根據權利要求7所述的基于GPU集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟四中虛擬網格壓力根據壁面的Neumann邊界條件計算,其大渦粘性設置等于Lagrangian點的大渦粘性。
...【技術特征摘要】
1.一種基于gpu集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:包括以下步驟:
2.根據權利要求1所述的基于gpu集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟三中,對于薄壁葉片頂尖結構形式,采用八節點插值形函數,搜尋虛擬網格最鄰近的氣體網格,獲取氣體網格8個頂點的氣體變量值,構建插值區域,并施加邊界條件。
3.根據權利要求2所述的基于gpu集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟四中lagrangian網格位于距壁面外的流體域內,根據八節點插值模板重構格式計算lagrangian點的變量。
4.根據權利要求3所述的基于gpu集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特征在于:步驟四中在全場求解大渦模擬湍流模型得到所有網格單元中心的大渦粘性。
5.根據權利要求4所述的基于gpu集群的柔性超長葉片彈性變形預報方法,其特...
【專利技術屬性】
技術研發人員:石伏龍,歐傳中,辛建建,董曄弘,張營彬,毛藝達,李洪鑫,
申請(專利權)人:重慶交通大學,
類型:發明
國別省市:
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