摘要
本发明公开了一种用于风电叶片静力测试的应力集中区域快速定位装置与方法。该装置通过多类型传感器阵列(应变片、光纤传感器、压电薄膜)实时采集叶片关键部位的应变数据,结合智能算法(有限元分析+机器学习+应力梯度计算)精准定位应力集中点。方法包括分级加载测试、数据闭环反馈及三维应力云图生成,定位精度误差≤2%,时间缩短至传统方法的1/10。技术适用于叶片设计验证、运维检测及材料疲劳分析,大幅提升检测效率,降低人力成本。传感器阵列由表面应变片(栅格间距≤5mm)、嵌入式光纤传感器(灵敏度≥1με)、压电薄膜传感器(响应频率≥1kHz)组成,覆盖叶片前缘、后缘、主梁及根部等关键部位;智能算法模块包含有限元模型库(预设不同型号叶片结构)、机器学习模型(TensorFlow/PyTorch框架训练)、应力梯度计算单元,通过历史数据修正材料属性误差;测试方法支持弯曲、扭转及复合载荷工况,定位时间仅需0.5‑1小时,兼容1.5MW‑10MW叶片型号。
技术关键词
嵌入式光纤传感器
压电薄膜传感器
智能定位算法
机器学习模型
快速定位装置
风电叶片
应力传感器阵列
应变片
传感器布置方法
测试定位方法
智能算法模块
支持远程监控
定位精度误差
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