基于翼型数据的合成致动盘模型提升风力机气动与结构分析精度

本研究针对传统致动盘模型(ADM)在风力机叶片局部载荷捕捉精度不足的问题，提出融合翼型数据与网格插值优化的合成ADM方法。通过NREL 5MW风机验证，该方法在保持ADM计算效率的同时，实现了与致动线模型(ALM)相当的载荷预测精度，可同步输出气动参数（攻角、升阻力等）与结构响应（叶尖挠度达6.79%），为风机设计提供高效分析工具。

　　

随着全球风电装机容量突破15MW级，如何精准预测巨型风机叶片在复杂风场中的气动-结构耦合响应成为关键难题。传统致动盘模型(Actuator Disk Model, ADM)虽计算高效，但仅能提供转子盘面平均力分布；而高精度的致动线模型(Actuator Line Model, ALM)又面临计算资源瓶颈。摩根州立大学与约翰霍普金斯大学的研究团队在《Renewable Energy》发表研究，创新性地将翼型数据与插值网格细化技术融入ADM，开发出能同步解析瞬态气动载荷与结构响应的合成模型。

研究采用大涡模拟(Large Eddy Simulation, LES)结合拉格朗日尺度相关动态方法模拟大气边界层湍流，通过NREL 5MW参考风机验证模型性能。关键技术包括：1）基于翼型数据库的升阻力系数插值；2）沿叶片展向的网格点动态加密；3）多周期载荷极值统计方法；4）有限元分析(FEA)结构响应评估。

【数值细节】
LES框架采用动态亚格子应力模型捕捉湍流特征，合成ADM通过引入局部坐标变换将二维翼型数据映射到三维旋转叶片，实现沿展向40个截面的力分布重构。

【气动载荷确定】
对比传统ADM的均匀力假设，新模型通过S809翼型数据插值再现了攻角沿展向的非线性变化（根部15°至叶尖5°），轴向力峰值误差较ALM降低至4.2%。

【与ALM对比】
在1.5T周期内，合成ADM捕捉到与ALM一致的载荷波动规律：叶尖区域轴向力波动幅度达±23%，最大切向力出现在70%展长位置，对应应力集中系数1.8。

【结构响应】
有限元分析显示：最大叶尖挠度4.28m（6.79%叶片长度）发生在额定风速11.4m/s工况，根部Von Mises应力达285MPa，与ALM预测偏差<7%。

【局限与展望】
当前模型未考虑科里奥利力与三维涡脱落效应，未来拟结合深度学习优化网格自适应策略。

结论表明，这种融合翼型特性的合成ADM将气动分析耗时缩短83%的同时，首次实现了基于ADM的多周期瞬态载荷谱构建。该突破为兆瓦级风机复合材料叶片的疲劳寿命预测提供了新范式，特别适用于大型风场尾流干扰分析等需兼顾精度与效率的场景。研究获得美国能源部DE-EE0011269项目支持，相关算法已集成至OpenFAST开源平台。