【摘 要】
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为解决风电机组在运行过程中因环境侵蚀引起的叶片损伤不易直接观测的问题，利用ANSYS Workbench对含不同损伤位置、不同损伤程度的15kW风电机组叶片进行有限元分析，并应用BP神
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金(2015MS0552);内蒙古自治区自然科学联合基金(2018LH05008)
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为解决风电机组在运行过程中因环境侵蚀引起的叶片损伤不易直接观测的问题，利用ANSYS Workbench对含不同损伤位置、不同损伤程度的15kW风电机组叶片进行有限元分析，并应用BP神经网络对其损伤程度进行量化判断。分析结果表明：通过叶片自振频率的变化可对其是否发生损伤及损伤程度进行识别，但不能对损伤位置进行定位；通过叶片应变模态的变化可对其损伤程度及位置进行识别；利用叶片的动力特性参数建立BP神经网络，可对其损伤程度进行量化判断，相对误差率在-1．57％～2．54％之间，识别效果较为精确。
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