Wind turbine design is a challenging multidisciplinary optimization problem, where the aerodynamic shapes, structural member sizing, and material composition must all be determined and optimized. Some previous blade design methods incorporate static loading with an added safety factor to account for dynamic effects. Others incorporate dynamic loading, but in general limit, the evaluation to a few design cases. By not fully incorporating the dynamic loading of the wind turbine, the final turbine blade design is either too conservative by overemphasizing the dynamic effects or infeasible by failing to adequately account for these effects. We propose an iterative method that estimates fatigue effects during the optimization process while quickly converging to the true solution. We also demonstrate an alternate approach where a surrogate model is trained to efficiently estimate the dynamic loading of the wind turbine in the design process. This surrogate model, once trained, was then incorporated in the optimization loop of the wind turbine blade. In contrast to the iterative method, there is significant upfront computational cost to construct the surrogate model. However, this surrogate model has been generalized to be used for different rated turbines and can predict the fatigue damage of a wind turbine with less than 5% error for baseline wind turbines of the same family. These methods can be used instead of the more computationally expensive method of calculating the dynamic loading of the turbine within the optimization routine.

中文翻译：

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在风力涡轮机叶片优化中有效纳入疲劳损伤约束

风力涡轮机设计是一个具有挑战性的多学科优化问题，其中必须确定和优化空气动力学形状，结构件尺寸和材料成分。某些先前的叶片设计方法将静态负载与增加的安全系数结合在一起以解决动态影响。其他的则合并了动态加载，但总的来说，对一些设计案例进行了评估。由于没有完全结合风力涡轮机的动态负载，最终的涡轮叶片设计要么过分强调了动态效果就太保守了，要么由于未能充分考虑这些效果而变得不可行。我们提出了一种迭代方法，该方法可以估算优化过程中的疲劳影响，同时快速收敛到真实的解决方案。我们还演示了一种替代方法，其中训练了替代模型以在设计过程中有效估计风力涡轮机的动态负载。一旦被训练，该替代模型就被并入风力涡轮机叶片的优化回路中。与迭代方法相比，构建替代模型存在大量的前期计算成本。但是，该替代模型已被广泛推广用于不同额定值的涡轮机，并且可以预测风力涡轮机的疲劳损伤，而同一系列的基准风力涡轮机的误差小于5％。可以使用这些方法代替在优化例程中计算涡轮机动态载荷的计算量更大的方法。一旦被训练，该替代模型就被并入风力涡轮机叶片的优化回路中。与迭代方法相比，构建替代模型存在大量的前期计算成本。然而，该替代模型已被普遍推广用于不同额定值的涡轮机，并且可以预测风力涡轮机的疲劳损伤，而同一系列的基准风力涡轮机的误差小于5％。可以使用这些方法代替在优化例程中计算涡轮机动态载荷的计算量更大的方法。一旦被训练，该替代模型就被并入风力涡轮机叶片的优化回路中。与迭代方法相比，构建替代模型存在大量的前期计算成本。然而，该替代模型已被普遍推广用于不同额定值的涡轮机，并且可以预测风力涡轮机的疲劳损伤，而同一系列的基准风力涡轮机的误差小于5％。可以使用这些方法代替在优化例程中计算涡轮机动态载荷的计算量更大的方法。该替代模型已普遍推广用于不同额定值的涡轮机，并且可以预测风力涡轮机的疲劳损伤，而同一系列的基准风力涡轮机的误差小于5％。可以使用这些方法代替在优化例程中计算涡轮机动态载荷的计算量更大的方法。该替代模型已普遍推广用于不同额定值的涡轮机，并且可以预测风力涡轮机的疲劳损伤，而同一系列的基准风力涡轮机的误差小于5％。可以使用这些方法代替在优化例程中计算涡轮机动态载荷的计算量更大的方法。