以ITI Barge型漂浮式風(fēng)力機(jī)平臺(tái)為研究對(duì)象,對(duì)風(fēng)力機(jī)機(jī)艙配置的調(diào)諧質(zhì)量阻尼器（TMD）各參數(shù)采用全局多目標(biāo)優(yōu)化算法-多島遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。按最優(yōu)解重新設(shè)置TMD參數(shù),并與漂浮式風(fēng)力機(jī)無(wú)控制及傳統(tǒng)參數(shù)TMD控制的效果進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明:漂浮式風(fēng)力機(jī)塔頂左右位移及平臺(tái)橫搖隨TMD質(zhì)量增加均呈現(xiàn)出先減小后增大的趨勢(shì),阻尼變化對(duì)其具有一定影響,剛度變化對(duì)其影響較小;優(yōu)化后TMD漂浮式風(fēng)力機(jī)橫搖標(biāo)準(zhǔn)差分別是無(wú)控制和傳統(tǒng)TMD控制的37%和63%,塔頂左右位移標(biāo)準(zhǔn)差也減小,分別是無(wú)控制和傳統(tǒng)TMD控制的42%和67%。 

【文章來(lái)源】：動(dòng)力工程學(xué)報(bào). 2018,38(05)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

圖１Ｂａｒｇｅ平臺(tái)風(fēng)力機(jī)模型及平臺(tái)自由度示意圖Ｆｉｇ．１ＭｏｄｅｌｏｆａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｗｉｔｈＢａｒｇｅｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄＤＯＦｏｆｔｈｅｐｌａｔｆｏｒｍ

式風(fēng)力機(jī)Ｂａｒｇｅ平臺(tái)在６自由度上的運(yùn)動(dòng)如圖１所示。圖１Ｂａｒｇｅ平臺(tái)風(fēng)力機(jī)模型及平臺(tái)自由度示意圖Ｆｉｇ．１ＭｏｄｅｌｏｆａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｗｉｔｈＢａｒｇｅｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄＤＯＦｏｆｔｈｅｐｌａｔｆｏｒｍＴＭＤ是由主結(jié)構(gòu)和附加在主結(jié)構(gòu)上的子結(jié)構(gòu)組成的，其中子結(jié)構(gòu)包括固體質(zhì)量、彈簧減振器和阻尼器等，是一種效果顯著的動(dòng)力減振裝置［１６］，其較早地應(yīng)用于高層建筑以減弱高空強(qiáng)風(fēng)及臺(tái)風(fēng)吹拂造成的搖晃。ＴＭＤ模型如圖２所示。圖２ＴＭＤ模型示意圖Ｆｉｇ．２ＭｏｄｅｌｏｆａＴＭＤ圖２中，ｍ為調(diào)頻質(zhì)量阻尼器的固體質(zhì)量；ｋ為彈簧剛度；ｄ為阻尼器的阻尼。調(diào)諧質(zhì)量阻尼器的工作機(jī)理為［１７］：先計(jì)算出系統(tǒng)自振頻率，將ＴＭＤ的自振頻率調(diào)諧至該自振頻率，使結(jié)構(gòu)在外部載荷作用下產(chǎn)生振動(dòng)時(shí)，ＴＭＤ系統(tǒng)也隨之一起振動(dòng)，其相對(duì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生的調(diào)諧慣性力反作用到結(jié)構(gòu)上，然后通過(guò)阻尼構(gòu)件將作用力耗散，使結(jié)構(gòu)的振動(dòng)幅值得到衰減，以達(dá)到結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性控制的目的。第５期·７０４·周紅杰，等：基于多島遺傳算法的漂浮式風(fēng)力機(jī)ＴＭＤ參數(shù)優(yōu)化

多島遺傳算法將整個(gè)種群分解成多個(gè)子群（這些子群被稱為“島”），并將這些子群互相分離，隔絕于不同的“島嶼”上，對(duì)每個(gè)子群中的個(gè)體進(jìn)行傳統(tǒng)遺傳算法操作（選擇、雜交、變異），使每個(gè)子群采用不同的進(jìn)化機(jī)制獨(dú)立地進(jìn)化，并且各個(gè)“島嶼”間以一定的時(shí)間間隔進(jìn)行“遷移”操作，使各個(gè)“島嶼”間進(jìn)行信息交換。該算法保證了進(jìn)化過(guò)程中優(yōu)化解的多樣性，從而有效抑制了早熟現(xiàn)象，有利于找到全局最優(yōu)解。ＭＩＧＡ進(jìn)化過(guò)程如圖３所示，ｍｉ為遷移間隔，ｋ為整數(shù)。圖３多島遺傳算法原理圖Ｆｉｇ．３Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｉｓｌａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍＭＩＧＡ反復(fù)地使用算子和選擇原則，從親代到子代再到孫代直至重孫代不停地繁衍，從而種群對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性不斷得到提高。流程如下：第１步：初始化群體；第２步：計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值；第３步：按個(gè)體適應(yīng)度決定選擇進(jìn)入下一代的個(gè)體；第４步：按概率Ｐｃ進(jìn)行交叉操作；第５步：按概率Ｐｍ進(jìn)行突變操作；第６步：若未滿足停止條件，則轉(zhuǎn)到第２步，否則進(jìn)入第７步；第７步：輸出種群中適應(yīng)度最優(yōu)的染色體作為問(wèn)題的最優(yōu)解。ＭＩＧＡ流程圖如圖４所示。３優(yōu)化目標(biāo)及約束條件由于Ｂａｒｇｅ型漂浮式風(fēng)力機(jī)處于深海環(huán)境，在圖４多島遺傳算法流程圖Ｆｉｇ．４Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｉｓｌａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ環(huán)境載荷共同作

【參考文獻(xiàn)】：
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