水電站廠房結(jié)構(gòu)及水力機(jī)械動(dòng)力反分析.pdf

1、隨著水電建設(shè)的快速發(fā)展，機(jī)組容量和尺寸急劇增大，轉(zhuǎn)速相應(yīng)提高，機(jī)組振動(dòng)及其誘發(fā)的水電站廠房結(jié)構(gòu)振動(dòng)問題日益突出，成為目前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。我國已建的一些高水頭、大容量水電站，出現(xiàn)了明顯的振動(dòng)問題，影響了機(jī)組的正常運(yùn)行。針對(duì)這些實(shí)際問題，對(duì)機(jī)組振源和振動(dòng)的研究更加緊迫。我國有許多在建的大型電站及抽水蓄能電站，通過研究建立振動(dòng)荷載識(shí)別的數(shù)值模型，探討振動(dòng)荷載特性和分析方法，從而為機(jī)組和廠房結(jié)構(gòu)的動(dòng)力優(yōu)化設(shè)計(jì)和振動(dòng)控制提供理論指導(dǎo)和技術(shù)依據(jù)，

2、具有重要的科學(xué)意義和工程價(jià)值。 在機(jī)組振動(dòng)問題的研究中，振動(dòng)激勵(lì)載荷和系統(tǒng)動(dòng)態(tài)參數(shù)的確定成為振動(dòng)預(yù)測(cè)與控制的關(guān)鍵問題。本文研究的主要內(nèi)容是，綜合利用傳統(tǒng)理論方法和現(xiàn)代智能算法，結(jié)合電站廠房振動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)研究和有限元法數(shù)值計(jì)算分析，應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)態(tài)識(shí)別技術(shù)對(duì)水電站廠房結(jié)構(gòu)和振動(dòng)荷載進(jìn)行動(dòng)態(tài)反分析。 (1) 為研究結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)參數(shù)識(shí)別問題，在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上，引入一種新的度量種群多樣性的指標(biāo)，構(gòu)造新的自適應(yīng)遺傳算子，利用自適應(yīng)

3、偽并行遺傳算法，借助ANSYS 軟件的參數(shù)編程，將其成功應(yīng)用于某地下廠房結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)參數(shù)識(shí)別。算例研究表明，該識(shí)別方法具有很好的全局收斂性能和較強(qiáng)的抗噪能力，可用于工程實(shí)際。 (2) 對(duì)兩種傳統(tǒng)的時(shí)域識(shí)別方法進(jìn)行了較為深入的研究和探討，其一是基于模態(tài)分解的載荷識(shí)別方法，其二是基于積分法求解振動(dòng)方程的荷載反分析方法。比較了二者的優(yōu)缺點(diǎn)，并通過算例，對(duì)其在機(jī)組動(dòng)載荷識(shí)別中的應(yīng)用可行性進(jìn)行了探討。 (3) 在Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4、的基礎(chǔ)上，提出遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給出了其動(dòng)態(tài)梯度下降算法。該網(wǎng)絡(luò)具有收斂快，精度高等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)動(dòng)態(tài)非線性系統(tǒng)具有很好的識(shí)別效果。結(jié)合有限元分析，該網(wǎng)絡(luò)可以用于機(jī)組動(dòng)載荷時(shí)域識(shí)別，為機(jī)組振動(dòng)載荷識(shí)別提供了一種新的思路。 (4) 為研究機(jī)組動(dòng)載荷識(shí)別問題，基于圖解的蟻群系統(tǒng)，提出可用于求解連續(xù)優(yōu)化問題的改進(jìn)蟻群算法，利用ANSYS動(dòng)力學(xué)分析平臺(tái)，將其成功應(yīng)用于機(jī)組動(dòng)載荷的頻域參數(shù)識(shí)別，結(jié)合某電廠真機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行了真機(jī)動(dòng)載荷識(shí)別，為解