风力机叶片的全局表面摩擦力测量的荧光油膜法(1)
风力机叶片的全局表面摩擦力测量的荧光油膜法
ｍｅ ｔ ｈ ｌｄ ｔ ｈ ｅ — ｉ ｎ ｉｎ ｌｓ ｒａ ｅｉ ｅ ｌｃ ｄ ｂ ｌｔｏ ｅ，ａ ｄ ｔ ｅｉｃｉｅ ｔａ ｉｆｒ ｎ ｎ ，ｔ ｅｂ ａ ｅｗｉ ｔ ｒｅ ｄ ｍｅ ｓｏ ａ ｕ ｆｃ ｓｒ ｐａ ｅ ｙ ａｆａ ｎ ｈ ｎ ｈ ｎ ｌ ｄｊ ｔｄｆｅ ｅ ｔ ｎ ｅ
力 作 用 下 的 演 化 模 型 。 讨 论 了该 演化 模 型 的 求解 方 法 。 了验 证 该 方 法在 风 力 机 叶 片上 运 用 的 可行 性 ， 计 了 并 为 设
一
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第 ４ ３卷 第 ５期 ２１年 １ ０１ Ｏ月
南 京 航 空
航
天
大
学
学
报
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ． １４ ５
ＯＣ ． ２０ ｔ １１
ｔｏ ａ ｔｃ Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｉｇ Ｕ ｎｖ ｒｉｙ ｏ ｒ ｎ ｕ ｉｓ＆ Ａｓｒ ｎ ｕ ｉｓ ｏ ｒ ａ ｆＮａ ｊ ｉｅ ｓｔ ｆＡｅ ｏ ａ ｔｃ ｎ
摘 要 ： 面摩 擦 力是 分析 和 预 测 风 力机 叶 片 气 动特 性 的 重要 途 径 之 一 。 为 了 实现 风 力 机 叶 片全 局 表 面 摩 擦 力 测 表
量， 获得 流 动 在 叶 片 上 的 拓 扑 结 构 ， 解 相 关 流 动机 理 ， 理 引入 了荧 光 油 膜 测 量技 术 ， 出 了荧光 油 膜 在 表 面摩 擦 给
摩擦 场。 实验 结 果 与 Ｅ Ｍ ｐｒｏ 和 ＢＪ ｏ ｅ 给 出的 测 试数 据 一 致 ， 意味 着基 于 荧 光 油膜 的全 局 表 面摩 擦 力 Ｓ ａｒｗ Ｊ ｖｌ ｌ 这 测 量 方 法具 有测 量风 力机 叶 片上 全 局 表 面摩 擦 力 的 潜 力 。 关 键 词 ： 体 力 学 ； 力机 叶片 ； 面 摩 擦 力 流 风 表
风电叶片局部缺陷无损检测图像识别算法
风电叶片局部缺陷无损检测图像识别算法风电叶片作为风力发电设备的重要组成部分，其质量状况直接影响到发电效率和运行安全性。
然而，由于叶片常年暴露在恶劣的自然环境下，容易出现各种缺陷，如裂纹、疲劳断裂等。
为了提高风电叶片检测的效率和准确性，无损检测图像识别算法成为了研究的焦点。
一、风电叶片缺陷检测的挑战风电叶片缺陷检测面临着一些挑战，主要包括以下几个方面：1. 图像复杂性：由于风电叶片通常位于高处，常年暴露在恶劣环境中，其表面可能积聚了大量的尘土和雾霾等，导致图像质量较差，缺陷难以准确地被检测和识别。
2. 缺陷种类多样性：风电叶片缺陷种类繁多，包括裂纹、划痕、损伤等，这些缺陷的形状和大小各不相同，传统的检测方法往往无法满足实际需求。
3. 缺陷区域难以确定：叶片的缺陷通常分布于整个叶片表面，而且缺陷区域的位置和大小也不确定，因此需要一种高效准确的缺陷区域确定算法。
二、基于深度学习的风电叶片缺陷图像识别算法近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，被广泛应用于图像识别和目标检测任务。
基于深度学习的风电叶片缺陷图像识别算法可以有效解决上述挑战，提高检测的准确性和效率。
1. 数据预处理由于风电叶片图像通常质量较差，需要对原始图像进行预处理，以提高图像质量和减少噪声干扰。
常用的预处理方法包括图像增强、降噪和边缘检测等。
这些方法可以有效地改善图像质量，增强缺陷的对比度，使其更易于检测和识别。
2. 神经网络模型设计在风电叶片缺陷识别任务中，常用的神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN能够有效提取图像的特征信息，而RNN则可以对特征进行序列化处理。
将这两种网络结合起来可以更好地解决风电叶片缺陷识别的问题。
3. 目标检测和分割算法在图像中准确定位和分割风电叶片的缺陷区域是缺陷识别的关键任务。
目标检测算法（如Faster R-CNN和YOLO）和分割算法（如Mask R-CNN和UNet）可以有效地实现对缺陷区域的定位和提取。
风电叶片局部缺陷无损检测与评估技术
风电叶片局部缺陷无损检测与评估技术随着全球对可再生能源的需求不断增加，风力发电作为一种清洁能源技术越来越受到关注。
风电叶片是风力发电装置中最重要的组成部分之一，因此对其质量进行准确评估和检测变得至关重要。
本文将介绍风电叶片局部缺陷的无损检测与评估技术。
一、综述风电叶片常受到来自环境和使用条件的多种外部和内部的损伤，如风吹雨打、温度变化、结冰等等。
这些损伤可能导致叶片结构减弱，影响风力发电系统的性能和寿命。
因此，风电叶片的无损检测与评估技术一直是风能行业的研究热点。
二、无损检测技术1. 超声波检测：超声波技术是目前应用最广泛的无损检测技术之一。
它通过将超声波传递到叶片内部，利用声波在不同媒介中传播的速度和反射来检测并定位叶片中的缺陷。
这种技术非常灵敏且无损，可以检测到叶片内部的微小缺陷。
2. 红外热像检测：红外热像技术利用红外辐射测量物体表面的温度分布，可以在叶片表面快速发现热点和异常温度区域，从而确定潜在的缺陷位置。
这种技术对于检测叶片表面的损伤非常有效，但对于内部缺陷的检测能力较弱。
3. 振动检测：振动检测技术通过测量叶片的振动特性来检测缺陷。
通过对叶片进行激励并测量其产生的振动信号，可以判断叶片的结构是否存在异常。
这种方法对于评估叶片的整体性能非常有效，但对于局部缺陷的检测有一定局限性。
三、评估技术1. 声发射评估：声发射评估技术是一种能够在叶片正常运行时监测和评估其结构完整性的方法。
通过对叶片进行周期性的声波激励，并测量其产生的声发射信号，可以判断叶片中是否存在裂纹、孔洞等缺陷，并对其程度进行评估。
2. 电学参数评估：通过测量叶片的电学参数，如电阻、电容等，可以评估叶片的结构完整性。
由于缺陷会改变叶片内部的电学性质，因此可以通过分析电学参数的变化来判断叶片的损伤情况。
3. 模型仿真评估：利用数值仿真软件对风电叶片进行模拟分析，可以评估叶片在各种外部力和气象条件下的受力和变形情况。
通过比较仿真结果与实际测量数据的差异，可以预测叶片的寿命和可能的损伤性。
荧光油流摩擦力场测量试验
荧光油流摩擦力场测量试验王鹏;衷洪杰;尚金奎;刘国政【摘要】飞行器表面摩擦阻力测量是空气动力学领域的研究难点.在风洞试验中有多种摩擦力测量方法,但多为单点式测量,试验中采用荧光油流摩擦力场测量技术在低速开口式风洞中对平板翼型和RAE2822二元翼型的上表面摩擦力分布情况进行了测量.试验结果表明:该测量技术可以测得模型表面的摩擦力信息,所得平板流场层流部分的摩擦力信息与布拉修斯(Blasius)层流解趋势一致,并得到二元翼型三维摩擦力信息及某一沿流向剖面的(r)-x曲线.【期刊名称】《沈阳航空航天大学学报》【年(卷),期】2015(032)005【总页数】5页(P43-47)【关键词】摩阻测量;平板;二元翼型;荧光油流【作者】王鹏;衷洪杰;尚金奎;刘国政【作者单位】中航工业空气动力研究院低速/高速高雷诺数航空科技重点实验室,沈阳110034;中航工业空气动力研究院低速/高速高雷诺数航空科技重点实验室,沈阳110034;中航工业空气动力研究院低速/高速高雷诺数航空科技重点实验室,沈阳110034;中航工业空气动力研究院低速/高速高雷诺数航空科技重点实验室,沈阳110034【正文语种】中文【中图分类】V211.71航空飞行器所受的气动阻力主要由两部分组成，即压差阻力和摩擦阻力。
压差阻力可以由壁面压力积分得到，摩擦阻力的测量和获得相对来说比较困难。
减小阻力一直是飞机设计师和空气动力学工作者追求的目标。
典型运输机巡航状态下粘性摩擦阻力占飞行总阻力的35%[1]，减小飞行器摩擦阻力是研究飞行器减阻重要的途径之一，而摩擦阻力的精确测量技术则是减阻研究中的重要手段。
摩擦阻力的测量并不是一门新的科学技术，几十年来摩擦阻力已经可以用许多直接或间接的方法测量。
目前，用于飞行器模型表面摩擦力测量的技术包括：摩阻天平、液晶摩阻测量[2-3]技术、基于MEMS(微电子机械系统)的测量技术以及油膜技术[4]。
其中，摩阻天平这一传统摩阻测量方法对模型的结构有着特殊要求，且天平与模型之间的缝隙对流场有较大的影响；基于MEMS的测量技术同样存在着测量元件与模型之间形位公差和缝隙对流场结构的影响；而液晶摩阻测量技术在光路布置、标定上有着较大的难度，且所得结果的精度也存在很大误差，这些因素一直限制着液晶摩阻测量技术的发展。
风力发电机组飞叶检测技术的研究与开发
风力发电机组飞叶检测技术的研究与开发一、背景风力发电是一种环保、清洁的能源，已经得到广泛应用。
但随着风电机组装机容量的不断增加和发展，风电场中的风力发电机组叶片也越来越大，检测难度也越来越大。
目前，风力发电机组飞叶检测技术已成为制约风电机组可靠性和长期稳定性的核心问题。
二、常见的检测方法1. 直接观察法直接观察法是一种较常见的检测方法，也是最为传统的方法之一。
在此方法中，专业人员会爬到塔顶或借助机械臂等高空设备对叶片进行目测检查。
该方法简单易行，且操作环节少，但存在人工误差大、效率低、风力大等问题。
2. 关键点检测法关键点检测法是一种以关键点为基础的检测方法，在叶片上设置一些特殊的标记点，以便于更加准确、高效地检测叶片。
该方法相对于直接观察法来说，减少了人工耗时，降低了人工误差；但该方法需要先进行基准标定、定位和匹配等步骤。
3. 光学成像法光学成像法是利用飞机或无人机，借助传感器获取叶片三维数据及外部环境数据。
该方法具有高效、高精度、无人化等优点。
但同时，该方法数据处理量大，数据准确性与设备、天气等因素有关，也可能由于恶劣天气等原因无法实行。
三、飞叶检测技术的研究与开发1. 传感器选择选择适当的传感器非常关键，可以大大提高检测效率和精度。
常见的传感器有光学传感器、声学传感器、压电传感器等。
其中，光学传感器利用叶片表面的反射光，测量叶片中的裂纹、腐蚀、表面损伤、弯曲等信号，常用于无损检测。
声学传感器则通过读取振动信号获取叶片振动和应力特征，可快速定位叶片缺陷位置。
压电传感器则主要用于测量叶片的形变和力学性能。
2. 算法选择针对不同的传感器可以采用不同的算法，从而提高检测效果。
常见的算法有：数字信号处理算法、图像处理算法、神经网络、支持向量机等。
在算法选择时，还需考虑算法的可靠性、便捷性、实时性等因素。
3. 智能化开发风力发电机组飞叶检测技术的研究与开发需要高度的智能化，这需要算法、传感器及数据反馈之间的紧密结合以及数据的整合分析。
风电机组叶片缺陷的无损检测方法
风电机组叶片缺陷的无损检测方法风能是绿色的可再生能源，有良好的发展前景。
我国可开发的风能潜力巨大，资源丰富，总的风能可开发量约有1000——1500GW，可见，风电有潜力成为未来能源结构中重要的组成部分。
因此，风力发电的发展也备受关注，而风机叶片是风电机组的重要组成部分，一般由玻璃纤维复合材料制成，因其制造工艺的复杂性，在成型过程中难免会出现缺陷;另外，由于工作环境的恶劣性与工况的复杂多变性，在运行过程中也会出现不同程度的损伤。
武汉科技大学材料与冶金学院的刘双等研究人员通过对文献的调研了解到，目前，对于风机叶片缺陷的无损检测方法主要有X射线、超声波、声发射、光纤传感器、红外热成像检测技术等。
但每种检测方法都具有各自的优点和使用局限性，而且并没有完善的标准来规定检测方法的适用阶段。
【风机叶片的损伤和缺陷分析】风机叶片产生缺陷的原因是多方面的，在生产制造过程中，会出现孔隙、分层和夹杂等典型缺陷。
孔隙缺陷主要是由于树脂与纤维浸润不良，空气排挤不完全等因素造成;分层缺陷主要是因为树脂用量不够，二次成型等;夹杂缺陷的产生主要是由于加工过程中的异物混入。
此外，叶片在运输和安装过程中，由于叶片本身尺寸和自重较大而且具有一定的弹性。
因此，一定要做好保护叶片的工作，以防产生内部损伤。
值得注意的是，风机在运行过程中叶片也会出现不同程度的损伤，其主要形式有裂纹、断裂和基体老化等，外界冲击是产生裂纹的主要原因，断裂通常是由缺陷损伤累积引起的，风机在正常运行情况下叶片不会发生突然断裂，而基体老化是由于风机叶片长期工作在沙尘、雨水和盐雾腐蚀的恶劣条件下。
【无损检测方法的比较与分析】X射线检测技术对于风电叶片而言，何杰等研究人员通过实验验证了X射线技术是检测风电叶片中孔隙和夹杂等体积型缺陷的良好方法，可以检测垂直于叶片表面的裂纹，对树脂、纤维聚集有一定的检测能力，也可以测量小厚度风电叶片铺层中的纤维弯曲等缺陷，但对风电叶片中常见的分层缺陷和平行于叶片表面的裂纹不敏感，文献中对孔隙和夹杂等缺陷进行了检测，从实验结果中可以观察到缺陷的存在，可满足叶片出厂前的检测，能够进行定性分析。
风机叶片结构损伤检测的无损检测方法比较
风机叶片结构损伤检测的无损检测方法比较近年来，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了广泛的应用和推广。
风机叶片是风力发电机组中最重要的组成部分之一，而叶片结构损伤的检测对于保证风机的正常运行和延长其使用寿命至关重要。
本文将对风机叶片结构损伤检测的无损检测方法进行比较，从而对不同方法的适用性、准确性和经济性进行评估和分析。
一、光纤光栅传感器方法光纤光栅传感器是一种利用光栅技术实现无损检测的方法。
该方法利用光纤光栅传感器对叶片表面进行扫描，并捕捉光纤光栅中产生的信号。
通过对信号的分析，可以识别出叶片表面的损伤情况。
光纤光栅传感器方法具有非接触性、高灵敏度和高空间分辨率的优点，适用于不同尺寸和形状的叶片结构。
二、红外热像法红外热像法是一种利用红外相机对叶片进行扫描，通过测量叶片表面的温度分布来检测叶片结构损伤的方法。
通过分析热像图像，可以确定叶片表面的温度异常区域，进而判断叶片的结构情况。
红外热像法具有快速、非接触性和全面性的特点，可以检测到叶片表面的局部和整体损伤，适用于大型风机叶片的结构损伤检测。
三、超声波检测法超声波检测法是一种利用超声波技术对叶片结构进行无损检测的方法。
该方法通过超声波在叶片中的传播和反射来确定叶片的内部结构和损伤情况。
通过对超声波信号的分析和处理，可以识别出叶片的脆性、裂纹和松动等损伤。
超声波检测法具有高灵敏度、高分辨率和非接触性的特点，适用于不同类型和材料的叶片结构损伤检测。
四、振动分析法振动分析法是一种利用振动传感器对叶片进行监测和分析的方法。
该方法通过测量叶片的振动信号并对其进行频谱分析，可以检测到叶片的结构损伤和故障。
振动分析法具有高灵敏度、实时性和低成本的特点，适用于小型和中型风机叶片的结构损伤检测。
综上所述，针对风机叶片结构损伤检测的无损检测方法，包括光纤光栅传感器方法、红外热像法、超声波检测法和振动分析法。
不同的方法各具特点，适用于不同类型和规模的叶片结构。
激光扫描技术在海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测中的应用
激光扫描技术在海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测中的应用概述：随着可再生能源的发展，海上风力发电作为一种重要的清洁能源供应方式，对提高能源利用率和减少环境污染具有重要意义。
然而，由于海洋环境的恶劣特点，风力发电风轮叶片在长期运行过程中容易受到海水、海风等因素的侵蚀和损坏，导致表面出现各种缺陷。
为了保证风力发电装置的安全性和可靠性，准确检测和及时修复这些叶片表面缺陷变得至关重要。
本文将重点介绍激光扫描技术在海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测中的应用。
1.背景海上风力发电风轮叶片作为风力发电装置的重要组成部分，其表面缺陷会显著影响风轮的性能和寿命。
常见的表面缺陷包括裂纹、磨损、腐蚀等。
传统的检测方法往往过于繁琐、时间消耗大且结果不准确。
而激光扫描技术作为一种非接触式、高精度的检测方法，能够快速、准确地识别叶片表面的缺陷，成为海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测的良好选择。
2.激光扫描技术的原理激光扫描技术利用激光束的扫描来获取被检测物体表面的形貌信息。
通常，激光光束通过光电检测器接收反射光，并通过计算机处理形成图像，从而实现对叶片表面缺陷的检测。
3.激光扫描技术在风力发电风轮叶片表面缺陷检测中的应用激光扫描技术在海上风力发电风轮叶片表面缺陷检测中具有以下优点：3.1 非接触式检测激光扫描技术可以在不接触叶片表面的情况下进行检测，大大减少了对叶片表面的二次损伤风险。
相比传统的接触式检测方法，激光扫描技术更加安全可靠。
3.2 高精度测量激光扫描技术可以实现对叶片表面缺陷的高精度测量。
通过采集大量的激光点云数据并进行三维重建，可以准确恢复叶片表面形貌，精确识别出细小的缺陷，为后续的修复提供准确的位置和尺寸信息。
3.3 快速扫描速度激光扫描技术具有快速扫描的优势，可以在短时间内对叶片表面进行全面的检测。
这种高效的扫描速度使得检测工作能够得以快速完成，为风力发电装置的维护提供了良好的支持。
3.4 数据可视化和分析通过激光扫描技术获取的大量点云数据可以进行可视化和分析，从而更好地理解叶片表面缺陷的分布规律。
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南 京 航 空 航 天 大 学 学 报
第 43 卷
是重要的分析途径之一 ; 通过对叶片全局表面摩擦 力的分析 , 可获得流动在叶片上的拓扑结构 , 理解 相关流动机理 , 为提高风力机的运行效率提供指导 思路 。 不少学者通过数值计算的方法对叶片的表 面摩擦因数进行了深入研究 , 并给出了一些有意义 的结果[ 3-4] 。但这些研究仅就计算的表面压力数据 与特定测量点的实验数据进行了对比验证 , 并未给 出全局表面摩擦力的实验数据。究其原因 , 主要是 由于全局表面摩擦力的测量是非常困难的。 近年来, 出现了一些获取全局表面摩擦力场 的新技术。如 : 剪切敏感液晶 ( Shear sensit iv e liq表面剪切敏感膜( Suruid crystal, SSLC ) 技术 、 face st ress sensit ive f ilm, S3F ) 技术[ 6] 及荧光油膜 技术 。 尽管 SSLC 和 S3F 技术已经成功运用于冲 击射流实验中的表面摩擦力测量 , 但其制作和校准 过程较复杂, 这阻碍了其进一步的推广应用。荧光 油膜技术是基于荧光油膜厚度与油膜中荧光物质 亮度间的线性关系 , 将表面摩擦力作用下的油膜厚 度演化方程映射到图像平面 , 进而将表面摩擦力求 解问题转变为图像平面上的微分方程求解问题。 由 于荧光油膜的制备及涂覆简单, 因此可减少测量成 本提高实验效率。在荧光油膜技术中 , 为了从连续 荧光油膜图像帧中提取摩擦力信息, 关键在于求解 图像平面上的微分方程。 为了解决该问题, 2008 年 L iu 等人 引入计算机视觉领域的光流技术 , 运 用该技术中的变分法给出了以上微分方程的求解 途径。 鉴于该技术以上优势 , 本文将以该技术( 即基 于光流的全局表面摩擦场技术) 为基础开展可用于 风力机叶片全局表面摩擦场测量的方法研究。 本文根据油膜演化方程与其荧光图像亮度间 的关系 , 给出了荧光油膜演化方程 ; 以此为基础讨 论了荧光油膜演化方程求解过程中涉及的求解方 法 , 并将以上处理方法运用到多角度入射条件下的 冲击射流实验中, 用以验证该方法用于风力机叶片 实验中的可行性。
gi
h3 = 0 3 ( 1)
i = 1, 2
分析。由于式 ( 4) 与 L iu & Shen
[ 10]
给出的基于物理
式中: h 为油膜的高度; t 为时间 ; 为表面剪切力; 为油膜粘度; p 为压力; 为油膜密度; g 为重力 加速度 ; i 为油膜平面坐标轴。
的光流方程有相同的形式 , 因此可采用该文的方法 进行求解。 为了简化方程的求解过程 , 忽略式 ( 4) 中压力
基金项目 : 国家重点基础研究发展计划 ( “ 九七三” 计划 ) ( 2007CB714600) 资助项目 ; 国家自然科学基金 ( 11072112) 资 助 项目 ; 南京航空航天大学青年创新基金 ( N S2010010) 资助项目 ; 江苏高校优势学科建设工程资助项目。 收稿日期 : 20110429; 修订日期 : 2011-0725 通讯作者 : 明晓 , 男 , 教授 , 博士生 导师 , 1944 年 5 月生 , E mail : ming am @ nuaa. edu . cn 。
李 鹏1, 2 明 晓2
( 1. 南京航空航天大学自动化学院 , 南京 , 210016; 2. 南 京航空航天大学航空宇航学院 , 南京 , 210016) 摘要 : 表面摩擦力是分析和预测风力机叶片气动特性的重要途径之一。为了实现风力机 叶片全局表面摩擦 力测 量 , 获得流动在叶片上 的拓扑结构 , 理解相关流动机 理 , 引入了荧 光油膜测量技 术 , 给 出了荧光油 膜在表面摩 擦 力作用下的演化模型 , 并讨论了该演化模型的求解方法。 为了验证该方法在风力机叶片上运用的可行性 , 设计了 一个简化实验。 实验中以平板代替具有三维弧面的叶片 , 并采用不同角度的倾斜射流冲击给定平板 , 以获得不同 摩擦场。实验结果与 E M Sparr ow 和 B J Jo vell 给出的测试数据一致 , 这意味着基于荧光油 膜的全局表面摩擦力 测量方法具有测量风力机叶片上全局表面摩 擦力的潜力。 关键词 : 流体力学 ; 风力机叶片 ; 表面摩擦力 中图分类号 : T K 83 文献标识码 : A 文章编号 : 10052615( 2011) 05058105
第5 期
李 鹏 , 等 : 风力机叶片的全局表面摩擦力测量的荧光油膜法
583 g g 2
梯度和体积力对油膜运动/ 演化的影响, 即使式 ( 5) 的 f ( x 1, x 2, g ) = 0, 这在流动平面处于水平时的大 多数流动区域是容易满足的 , 因此本文主要依照式 ( 5) 给出的模型作为荧光油膜演化方程。简化后式 ( 4) 变为 g + t ( g -) = 0 ( 6)
Fluorescence Oil Film Method for Global Skin Friction Measurement of Wind Turbine Blade
L i Peng
1, 2
, M ing X iao 2
( 1. Co lleg e of A utomat ion Engineering , N anjing U niv ersit y of A er onautics & A str onautics, N anjing, 210016, China; 2. Co llege o f A ero space Engineer ing , N anjing U niver sity of A er onautics & A str onautics , N anjing , 210016, China )
第 43 卷第 5 期 南 京 航 空 航 天 大 学 学 报 V ol. 43 N o . 5 O ct . 2011 2011 年 10 月 Journal of N anjing U niversit y of Aero nautics & Ast ronautics
风力机叶片的全局表面摩擦力测量的荧光油膜法
Abstract: T he skin friction measurem ent is an impo rt ant technique t hat analyses and f orecast s t he w ind t urbine blade aero dynamic charact erist ics . T o measur e the g lobal skin f rict ion and t o obtain t he flo w t opo logical st ruct ure on t he surface of a w ind t urbine blade, a f luorescence oil f ilm measurem ent is int ro duced. T he evolut ion m odel of t he f luorescence oil film is given, and t he solut io n of t he model is then discussed. A simplified ex periment is designed t o verify t he f easibilit y of t his met hod. In the experiment , t he blade w it h t hree -dim ensional surf ace is replaced by a f lat one , and the inclined jet at dif f erent ang les impact s on t he f lat blade to g et dif ferent f rict ion f iel ds. T he ex periment al result s are in goo d agreement wit h t he dat a m easured by E M Sparrow & B J Jo vel l. T his demonst rat es t hat t he fluor escence oil film measurement is pot ent ial in t he measurement of t he g lobal skin f rict ion on w ind t urbine blades. Key words : f luid mechanics ; w ind turbine blade ; skin fr ict ion 叶片是风力机结构中的关键部件 , 叶片在风的 作用下产生空气动力使风轮旋转 , 叶片的气动性能 决定了风能利用系数的高低。然而, 叶片附近流动 复杂, 当来流风速较高时, 靠近叶根的流动首先发 生分离 ; 在离心力、 科氏力作用下 , 分离流会沿着叶 片展向流动 , 并引起失速延迟、 升力增大 [ 1] 等三维 效应。在风力机叶片的设计过程中 , 对其气动性能 准确可靠的预测是极其重要的并且成为了空气动 力学研究者们的一个巨大的挑战。 为了实现以上气 动特性的预测, 叶片表面参数, 特别是表面摩擦力,
[ 7] [ 8] [ 7] [ 5] [ 2]
从以上油膜演化方程可知 , 为了确定表面剪切 力 , 关键在于准确测量油膜高度 h 。为了获得油膜 的高度信息 , 1993 年, Monson 等人[ 9] 通过处理激 光干涉条纹图像的方法得到该信息, 而在 2008 年, L iu 等人 则通过测量加入荧光物质的硅油的亮 度来获得油膜的高度信息 , 与 M onson 等人的方法 相比 , 实验的可操作性更强 , 因此本文就该方法获 得的图像进行研究。 当在油膜中均匀分布了荧光粒子后 , 该油膜在 给定照度 I ex ( X 1 , X 2 ) 的激励下激发出的光强分布 为 I ( X 1 , X 2 ) = aI ex ( X 1, X 2) h ( X 1 , X 2 ) ( 2) 式中: a 为与荧光离子的发光量子效率及发光粒子 浓 度有关的系数; I ( X 1 , X 2 ) 为测得的油膜平面亮 度 ( 灰度) 分布。 于是可得油膜高度h 与油膜平面亮 度 ( 灰度) 分布间的关系为 h ( X 1 , X 2 ) = I ( X 1 , X 2) / [ aI e x ( X 1, X 2) ] ( 3) 为了将油膜高度的空间分布进一步映射到图 像采集设备的像平面 , 可通过在待测平面与成像平 面间建立仿射变换关系。 若待测平面 ( X 1 , X 2) 与成 像平面 ( x 1 , x 2) 间相互平行 , 则可得如下关系: ( X 1, 令 g = I ( X 1, X 2) / I e x X 2) = ( x 1, x 2 ) , 其中 为常数。 ( X 1, X 2) , 并引入相对表面剪切力 -= g ( / 2 a) , 于是式 ( 1) 可转换为 g + ( g -) = f ( x 1 , x 2, g ) t 式 中: