【摘 要】
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风电机组塔架结构固有频率设计是风力发电结构体系设计的基础.针对风电机组新型钢混组合式塔架(“混塔”)结构固有频率传统理论计算和有限元法计算的不足,提出了基于BP神经网络算法进行频率预测的新方法.首先,利用有限元计算和分析,确定了训练模型的特征量和标签;然后,利用32个有限元计算样本,基于BP神经网络算法训练了可用于混塔结构频率分析的模型.经验证,该方法对混塔的一阶频率预测误差仅约为0.1％,具有很高的准确性;利用不同的样本集训练的模型也能快速准确预测混塔一阶频率,说明算法具有高度的稳定性;该方法还可用来预
【机 构】
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浙江省深远海风电技术研究重点实验室,杭州,311122;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州,311122
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风电机组塔架结构固有频率设计是风力发电结构体系设计的基础.针对风电机组新型钢混组合式塔架(“混塔”)结构固有频率传统理论计算和有限元法计算的不足,提出了基于BP神经网络算法进行频率预测的新方法.首先,利用有限元计算和分析,确定了训练模型的特征量和标签;然后,利用32个有限元计算样本,基于BP神经网络算法训练了可用于混塔结构频率分析的模型.经验证,该方法对混塔的一阶频率预测误差仅约为0.1％,具有很高的准确性;利用不同的样本集训练的模型也能快速准确预测混塔一阶频率,说明算法具有高度的稳定性;该方法还可用来预测混塔的多阶频率,仍显示出高度的准确性.此外,与基于有限元的频率计算相比,该方法具有突出的计算效率.整体上,论文提出的基于BP神经网络的混塔结构固有频率预测新方法,具有高度的可行性、精准性和高效性,可为风力发电机组塔架结构体系设计提供重要的指导.
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