一种风机叶片结构的视觉动力学仿真方法技术

本发明专利技术公开了一种风机叶片结构的视觉动力学仿真方法，涉及动力学仿真技术领域，包括以下步骤：建立风机叶片结构的视觉振动监测实验系统；对视频中的风机叶片结构以人机交互方式施加激励力；综合生成新的激励下叶片结构的动态响应；实时生成叶片结构动态响应预测的仿真动画；计算响应预测准确度。通过本发明专利技术的实施，可以仿真叶片结构在不同激励力下的动力学响应，无需其它复杂的几何建模和有限元建模，也无需复杂的模型修正过程，仿真计算速度快，效率高。效率高。效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种风机叶片结构的视觉动力学仿真方法


[0001]本专利技术涉及动力学仿真
，尤其涉及一种风机叶片结构的视觉动力学仿真方法。

技术介绍

[0002]风力发电机的叶片结构是风机的重要组成部分，研究叶片结构的动力学特性对于风机的工作性能至关重要。风机叶片结构动力学仿真是辨识结构模态参数、分析结构动态响应的重要手段，有助于分析叶片结构在外载荷作用下的动力学响应特性，对于风力发电机的安全服役与稳定可靠具有重要意义。
[0003]传统的动力学仿真方法一般基于有限元软件，建立叶片结构的复杂几何模型和有限元模型，用以分析叶片的动力学特性。该方法需要专业人员，操作复杂、建模困难，并且往往建立的有限元模型与实际实验的结果相差很大，必须需要复杂的修正过程才能获得可用的有限元模型。此外，有限元分析法需要很长的建模和仿真计算时间，动力学分析周期长、效率低下。
[0004]基于视觉的振动测量是监测风机叶片结构动态响应、评估结构健康状况的重要方法。采用相机拍摄结构振动视频，从视频数据中可以提取结构振动信息、辨识结构模态参数。然而，目前大多数针对叶片结构的视觉振动分析方法，仅能够从已有视频数据中监测、辨识模态参数，无法仿真预测风机叶片在新的激励力下的动态响应。事实上，叶片结构振动时的视频监测数据，包含丰富的结构静态和动态信息，能够用来分析预测新的激励力下叶片的动力学响应，这就需要发展基于视觉的风机叶片结构动力学仿真方法。
[0005]因此，本领域的技术人员致力于开发一种风机叶片结构的视觉动力学仿真方法，解决传统的采用有限元分析时，需要专业人员对目标结构进行复杂繁琐的几何建模与物理建模，耗时长、效率低，且需要复杂的模型校正过程以符合实验测量结果的问题，而采用视觉动力学仿真，便捷、高效，计算速度快，大大缩短了动力学分析的周期。

技术实现思路

[0006]有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是：传统的动力学仿真方法针对风机叶片结构存在复杂几何建模与有限元建模问题，仿真效率低下问题，且有限元模型与实验结果不一致导致的复杂修正问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了一种风机叶片结构的视觉动力学仿真方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1、建立风机叶片结构的视觉振动监测实验系统；
[0009]步骤2、对视频中的风机叶片结构以人机交互方式施加激励力；
[0010]步骤3、综合生成新的激励下叶片结构的动态响应；
[0011]步骤4、实时生成叶片结构动态响应预测的仿真动画；
[0012]步骤5、计算响应预测准确度。
[0013]进一步地，所述步骤1还包括：从实验中获得叶片结构的视频数据并辨识全场模态参数，获得模态振型φ、固有频率ω
d
和模态阻尼ξ。
[0014]进一步地，所述步骤2中人机交互方式施加激励力具体包括：人工移动鼠标至叶片结构上任意一点(x,y)，按下鼠标左键并同时将鼠标按某一方向移动一定距离，然后在新的位置(x
e
,y
e
)处释放鼠标左键。
[0015]进一步地，所述激励力施加的作用点为(x,y)，所述激励力的施加方向为鼠标移动的方向，所述激励力的大小和鼠标移动的距离成正比。
[0016]进一步地，所述激励力为：
[0017]F
u
(x,y,t)＝λ(x
e-x)F(t)
[0018]F
v
(x,y,t)＝λ(y
e-y)F(t)
[0019]其中，F
u
(x,y,t)和F
v
(x,y,t)即为施加的激励力F(x,y,t)在水平和竖直方向的分量；λ为尺度因子；F(t)为随时间变化的函数，代表激励类型。
[0020]进一步地，所述F(t)可以为脉冲激励、随机激励或扫频激励。
[0021]进一步地，所述步骤3中动态响应表达式为：
[0022][0023]其中，U(x,y,t)为叶片结构的动态响应，包含水平方向位移响应u(x,y,t)和竖直方向位移响应v(x,y,t)；Q为截断的模态阶数；φ
i
为第i阶模态振型；q
i
(t)为第i阶模态坐标；q
i
(t)为：
[0024][0025]其中，(
·
)
T
和分别表示转置和卷积操作；h
i
(t)为单位脉冲响应函数，其表达式为：
[0026][0027]其中，m
i
和ω
ni
分别为第i阶模态质量和无阻尼固有频率。
[0028]进一步地，所述步骤4中，所述仿真动画的每一帧都经过运动放大处理，在t时刻的动画帧为：
[0029]I(x+αu,y+αv,t)＝I(x,y,0)
[0030]其中，α为运动放大因子。
[0031]进一步地，所述步骤5还包括：采用互相关法计算仿真结果与实验结果的互相关系数。
[0032]进一步地，所述步骤5还包括：实验获得的响应实测结果为G(x,y,t)，可视化仿真响应预测结果为U(x,y,t)，互相关系数具体表达式为：
[0033][0034]其中，r(G,U)为两者的互相关系数，Cov(G,U)为G和U的协方差，Var[G]和Var[U]为G和U的方差。
[0035]与现有技术相比，本专利技术至少具有如下有益技术效果：
[0036]1、本专利技术建立了风机叶片结构的视觉动力学仿真模型，能够仿真叶片结构在不同激励力下的动力学响应，直观、便捷、高效地实现风机叶片结构动力学分析；
[0037]2、基于视频数据建立风机叶片结构的动力学视觉仿真模型，无需其它复杂的几何建模和有限元建模，无需复杂的模型修正过程；
[0038]3、视觉动力学仿真计算速度快，效率高，能够达到实时仿真计算的效果；
[0039]4、采用互相关系数准确评价仿真结果与实验实测结果的相关程度，能够评估视觉仿真的响应预测准确度。
[0040]以下将结合附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本专利技术的目的、特征和效果。
附图说明
[0041]图1是本专利技术风机叶片结构的视觉振动监测实验系统的示意图；
[0042]图2是本专利技术从视频数据中提取的风机叶片结构前八阶模态振型；
[0043]图3是本专利技术施加激励点A和拾振点B示意图；
[0044]图4是本专利技术拾振点B处的响应预测波形图；
[0045]图5是本专利技术响应预测准确度评估结果示意图。
具体实施方式
[0046]以下参考说明书附图介绍本专利技术的多个优选实施例，使其
技术实现思路
更加清楚和便于理解。本专利技术可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本专利技术的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
[0047]步骤1：如图1所示，首先搭建风机叶片结构的视觉振动监测实验系统，从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风机叶片结构的视觉动力学仿真方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立风机叶片结构的视觉振动监测实验系统；步骤2、对视频中的风机叶片结构以人机交互方式施加激励力；步骤3、综合生成新的激励下叶片结构的动态响应；步骤4、实时生成叶片结构动态响应预测的仿真动画；步骤5、计算响应预测准确度。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1还包括：从实验中获得叶片结构的视频数据并辨识全场模态参数，获得模态振型φ、固有频率ω
d
和模态阻尼ξ。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中人机交互方式施加激励力具体包括：人工移动鼠标至叶片结构上任意一点(x,y)，按下鼠标左键并同时将鼠标按某一方向移动一定距离，然后在新的位置(x
e
,y
e
)处释放鼠标左键。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述激励力施加的作用点为(x,y)，所述激励力的施加方向为鼠标移动的方向，所述激励力的大小和鼠标移动的距离成正比。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述激励力为：F
u
(x,y,t)＝λ(x
e-x)F(t)F
v
(x,y,t)＝λ(y
e-y)F(t)其中，F
u
(x,y,t)和F
v
(x,y,t)即为施加的激励力F(x,y,t)在水平和竖直方向的分量；λ为尺度因子；F(t)为随时间变化的函数，代表激...

【专利技术属性】
技术研发人员：何清波，刘振，彭志科，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：