Análisis de Respuesta Dinámica de la Estructura de un Aerogenerador ante Carga de Viento Turbulento: Evaluación Comparativa en los Dominios del Tiempo y la Frecuencia
Autores: Kelele, Hailay Kiros; Kahsay, Mulu Bayray; Nielsen, Torbjørn Kristian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Análisis de Respuesta Dinámica de la Estructura de un Aerogenerador ante Carga de Viento Turbulento: Evaluación Comparativa en los Dominios del Tiempo y la Frecuencia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Mecánica
Palabras clave
Estudio
Turbina eólica
Dinámica estructural
Análisis estocástico
Dominio de frecuencia
Dominio del tiempo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio investiga la dinámica estructural de turbinas eólicas utilizando análisis estocástico y métodos computacionales en los dominios del tiempo y la frecuencia. Se utilizan simulaciones y experimentos para evaluar la respuesta dinámica de una estructura de turbina eólica a cargas de viento turbulento, con el objetivo de validar los resultados basados en condiciones reales de parques eólicos. Se emplean dos enfoques para analizar las respuestas dinámicas: el enfoque de análisis modal en el dominio de la frecuencia, que incorpora espectros de von Kármán para representar las cargas de viento turbulento, y los métodos de simulación de Monte Carlo y Newmark en el dominio del tiempo, que generan cargas de viento y determinan respuestas dinámicas, respectivamente. Los resultados indican que, para un mayor número de muestras, ambos métodos producen consistentemente cargas de viento turbulento simuladas, respuestas dinámicas y frecuencias pico. Estos hallazgos se validan aún más a través de datos experimentales. Sin embargo, al tratar con un menor número de muestras, el análisis en el dominio del tiempo produce resultados distorsionados, lo que requiere un mayor número de muestras para lograr hallazgos precisos, mientras que el método en el dominio de la frecuencia mantiene la precisión. Por lo tanto, el análisis preciso de la dinámica estructural de turbinas eólicas se puede lograr utilizando simulaciones en ambos dominios, considerando la importancia del número de muestras al elegir entre análisis en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia. Tener en cuenta estas consideraciones permite un análisis más completo y robusto, lo que finalmente conduce a resultados más efectivos.
Descripción
Este estudio investiga la dinámica estructural de turbinas eólicas utilizando análisis estocástico y métodos computacionales en los dominios del tiempo y la frecuencia. Se utilizan simulaciones y experimentos para evaluar la respuesta dinámica de una estructura de turbina eólica a cargas de viento turbulento, con el objetivo de validar los resultados basados en condiciones reales de parques eólicos. Se emplean dos enfoques para analizar las respuestas dinámicas: el enfoque de análisis modal en el dominio de la frecuencia, que incorpora espectros de von Kármán para representar las cargas de viento turbulento, y los métodos de simulación de Monte Carlo y Newmark en el dominio del tiempo, que generan cargas de viento y determinan respuestas dinámicas, respectivamente. Los resultados indican que, para un mayor número de muestras, ambos métodos producen consistentemente cargas de viento turbulento simuladas, respuestas dinámicas y frecuencias pico. Estos hallazgos se validan aún más a través de datos experimentales. Sin embargo, al tratar con un menor número de muestras, el análisis en el dominio del tiempo produce resultados distorsionados, lo que requiere un mayor número de muestras para lograr hallazgos precisos, mientras que el método en el dominio de la frecuencia mantiene la precisión. Por lo tanto, el análisis preciso de la dinámica estructural de turbinas eólicas se puede lograr utilizando simulaciones en ambos dominios, considerando la importancia del número de muestras al elegir entre análisis en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia. Tener en cuenta estas consideraciones permite un análisis más completo y robusto, lo que finalmente conduce a resultados más efectivos.