| 题名 | 基于声发射技术的风电叶片疲劳损伤监测研究 |
| 作者 | 李梅 |
| 答辩日期 | 2016 |
| 导师 | 牛显明 |
| 关键词 | 声发射 风电叶片 衰减 拉伸 疲劳 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 风能作为一种绿色无污染的新能源,日益受到重视,将成为未来人类社会赖以生存和发展的主要能源资源之一,风电产业具有广阔而美好的前景。然而风电机组的安全性问题是影响风力发电效率的一个重要因素,特别是风电叶片,长期在自然环境恶劣的风场运行更容易出现故障。叶片一旦出现严重损伤,修复工作异常艰难,而且会降低风电机组的工作效率,也给企业造成巨大的经济损失。因此,对风电叶片进行安全性监测,并对灾难提前预警意义重大。声发射技术是一种新兴的无损检测技术,对动态缺陷敏感,它可以监测并记录外加载荷下材料内部缺陷的发展状况,评价缺陷的实际危害程度,越来越多地被用于风电叶片的结构健康检测。本课题在充分了解风电叶片常出现的质量问题和声发射技术在国内外发展状况的基础上,将声发射技术应用于风电叶片的结构健康检测。重点研究了风电叶片在不同疲劳程度的声发射特性和损伤状况。课题的内容包括声发射信号在风电叶片复合材料中的衰减特性研究,纤维断裂缺陷对玻璃纤维复合材料力学性能的影响,以及风电叶片在疲劳加载过程中的声发射监测。结果表明:声发射波垂直于纤维方向传播过程中,由于纤维-树脂循环界面的存在,使得声发射波更容易出现衰减,横向衰减比纵向衰减快很多;表面纤维断裂的材料的拉伸强度为1095MPa,拉伸模量为0.388GPa;无纤维断裂的玻璃纤维复合材料拉伸强度为1530MPa,拉伸模量为0.624GPa。表面纤维断裂的试样在拉伸各阶段的声发射信号均为突发型信号,幅度在80~90dB的信号具有最大的能量,为3.2×104~3.3×104mv*μs;持续时间最长,为2.4×104μs;振铃计数为3.4×104个。无纤维断裂试样拉伸各阶段的声发射信号为连续型信号,损伤最严重时的声发射信号幅度集中在70~80dB,这些的信号的能量、持续时间和振铃计数都具有最大值,分别为5.0×104mv*μs、4.75×104μs和4.3×104个,这些信号预示着纤维/基体脱粘、纤维断裂等严重的损伤;在叶片疲劳损伤监测中,叶片摆振20万次时已经有裂纹萌生,典型的裂纹信号频率有40kHz和80kHz,信号的幅值和能量都较低。循环载荷累积到180万次时,裂纹处于快速扩展状态,还出现了腹板小范围开胶和纤维分层等典型的疲劳损伤特征,此时声发射信号的幅值和能量都较高。本课题的研究结果表明,采用声发射技术可以有效检测风电叶片及玻璃纤维复合材料的损伤状况。根据声发射信号的参数分析和波形分析结果可以很好地对声发射源进行评价。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 62 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/91237]  |
| 专题 | 外国语学院 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李梅. 基于声发射技术的风电叶片疲劳损伤监测研究[D]. 2016. |
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