基于动力学模型和多种群遗传算法的漂浮式风电机组调谐质量阻尼器参数优化.docx

基于动力学模型和多种群遗传算法的漂浮式风电机组调谐质量阻尼器参数优化

摘要

随着全球能源结构向可再生能源转型，漂浮式风电机组作为深海风电开发的关键技术，面临复杂的动力响应挑战。本研究提出了一种基于动力学模型和多种群遗传算法的漂浮式风电机组调谐质量阻尼器（TMD）参数优化方法。通过建立包含波浪、风力和涡激振动等多物理场耦合的动力学模型，全面描述了风电机组在复杂载荷下的动态响应特征。随后，采用多种群遗传算法对TMD的质量比、阻尼比及刚度系数进行了多目标优化，有效避免了传统优化方法易陷入局部最优的缺陷。实验结果表明，优化后的TMD参数组合显著降低了风电机组的振动响应，其中塔筒顶部位移幅值减少45%-60%，平台垂荡加速度响应降低35%-50%，同时有效延长了结构疲劳寿命，提高了机组运行的安全性和可靠性。此外，多种群遗传算法在参数寻优过程中展现出高效的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和鲁棒性，其收敛速度较传统遗传算法提升22%，参数精度显著提高。本研究为漂浮式风电机组的振动控制提供了新的技术路径，也为复杂工程系统的多目标优化提供了方法论参考。

关键词：漂浮式风电机组；调谐质量阻尼器；参数优化；多种群遗传算法；动力学模型；多物理场耦合

ABSTRACT

Astheglobalenergystructureshiftstowardsrenewableenergy,floatingwindturbines,asakeytechnologyfordeep-seawindpowerdevelopment,facecomplexpowerresponsechallenges.Thisstudyproposesaparameteroptimizationmethodfortunedmassdampers(TMDs)offloatingwindturbinesbasedondynamicmodelsandmultiplepopulationgeneticalgorithms.Byestablishingadynamicmodelthatincludesmultiplephysicalfieldssuchaswaves,wind,andvortexinducedvibrations,thedynamicresponsecharacteristicsofwindturbinesundercomplexloadsarecomprehensivelydescribed.Subsequently,multiplepopulationgeneticalgorithmswereusedtoperformmulti-objectiveoptimizationonthemassratio,dampingratio,andstiffnesscoefficientofTMD,effectivelyavoidingtheshortcomingsoftraditionaloptimizationmethodsthatarepronetofallingintolocaloptima.TheexperimentalresultsshowthattheoptimizedTMDparametercombinationsignificantlyreducesthevibrationresponseofwindturbines,witha45%-60%reductionindisplacementamplitudeatthetopofthetoweranda35%-50%reductioninplatformheaveaccelerationresponse.Atthesametime,iteffectivelyextendsthestructuralfatiguelifeandimprovesthesafetyandreliabilityoftheunitoperation.Inaddition,themultipopulationgeneticalgorithmdemonstratesefficientglobalsearchcapabilityandrobustnessinparameteroptimization,withaconvergencespeed22%fasterthantrad