針對漂浮式風力機半潛式平臺在復雜海洋環(huán)境下的搖蕩運動所表現(xiàn)出的復雜非線性特征,建立半潛式平臺的NREL 5 MW漂浮式風力機模型,基于輻射/繞射理論并結合有限元方法得到了平臺搖蕩運動時間序列數(shù)據�；诨煦缋碚�,應用功率譜分析、相空間重構及最大Lyapunov指數(shù)3種方法從定性和定量的角度,對搖蕩運動時間序列數(shù)據進行了混沌特征分析。結果表明:平臺搖蕩運動時間序列數(shù)據具有明顯的混沌特征,其最大Lyapunov指數(shù)不同（在0.05⁰.09之間小幅變化）;平臺搖蕩運動時間序列數(shù)據具有短期可預測性,且其最大可預測時間不同,最大可預測時間均不超過17 s。 

【文章來源】：熱能動力工程. 2018,33(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

不同類型序列功率譜圖

+(m－1)τ))(i=1，2，…N)(5)相空間中兩相鄰Y(t0)和Y0(t0)初始距離為L0，跟隨兩點的時間演化到ti時刻，其間距超過規(guī)定值ε＞0，即L0=|Y(t1)－Y0(t1)|＞ε，保留Y(t1)，并找尋Y(t1)的另一個臨近點Y1(t1)，使得L1=|Y(t1)－Y1(t1)|＜ε，并與之夾角盡可能小，繼續(xù)上述過程，其原理如圖2所示，直到Y(t1)到達時間序列的終點N。統(tǒng)計追蹤演化過程總迭代次數(shù)M，則最大Lyapunov指數(shù)為:σ=1tm－t0∑Mτ=0lnL'iLi(6)圖2Wolf法原理示意圖Fig2SchematicdiagramofWolfmethod計算初始相位點Y(t0)和Y0(t0)變換至Y(t0+tk)和Y0(t0+tk)距離分離的平均指數(shù):|Y0(t0+tk)－Y(t0+tk)|=L0·etkσ(7)由上式得:etkσ=|Y0(t0+tk)－Y(t0+tk)|/L0(8)當式(8)超過臨界值C(C=etkσ)時，即可認為序列軌跡發(fā)散而無法預測�；煦邕\動并不是隨機的，它服從確定性規(guī)律，即在一定的臨界時間內還是可預測的。其最大可預測時間T的含義是，只有在Δt＜T時所做的預測才是精確的。這是就軌道意思而言的，它并不意味“超過T后不能預測，長期預測不可預測”，而是指在Δt＜T后只能做出統(tǒng)計預測。由上式可得t0=(1/σ)lnC，取C=e，則時間序列數(shù)據最大可預測時間為tk=1/σ。2搖蕩運動時間序列數(shù)據分析2．1模型及環(huán)境條件基于NＲEL5MW風力機參數(shù)和半潛式平臺參數(shù)建立的漂浮式風力機模型如圖3所示。對所建模型進行網格劃分，如圖4所示。計算要求1個波長至少覆蓋7個最大網格單元尺寸，但網格越細，可計算波浪頻率越大，計算耗時越多。故劃分網格

tkσ)時，即可認為序列軌跡發(fā)散而無法預測。混沌運動并不是隨機的，它服從確定性規(guī)律，即在一定的臨界時間內還是可預測的。其最大可預測時間T的含義是，只有在Δt＜T時所做的預測才是精確的。這是就軌道意思而言的，它并不意味“超過T后不能預測，長期預測不可預測”，而是指在Δt＜T后只能做出統(tǒng)計預測。由上式可得t0=(1/σ)lnC，取C=e，則時間序列數(shù)據最大可預測時間為tk=1/σ。2搖蕩運動時間序列數(shù)據分析2．1模型及環(huán)境條件基于NＲEL5MW風力機參數(shù)和半潛式平臺參數(shù)建立的漂浮式風力機模型如圖3所示。對所建模型進行網格劃分，如圖4所示。計算要求1個波長至少覆蓋7個最大網格單元尺寸，但網格越細，可計算波浪頻率越大，計算耗時越多。故劃分網格時需根據計算的最大波浪頻率設定網格的控制尺寸。圖3漂浮式風力機模型Fig．3ModelofFloatingwindturbine圖4網格分布Fig．4Meshgeneration通常情況下，當風、浪和流載荷同向時將對半潛式平臺的搖蕩運動產生最大影響。因此，通過AQ-WA－DＲIFT計算風、浪和流載荷作用在同一方向上，即沿Y軸負方向垂直于風力機。選取的海況參數(shù)如表1所示［27］。表1海況參數(shù)Tab．1ParametersofSeastate參數(shù)數(shù)值有義波高/m13．6波浪周期/s15．1海流速度/m·s－12．05風速/m·s－156．3·132·

【參考文獻】：
期刊論文
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