格罗宁根大学的研究人员利用三维打印模型、振动分析和机器学习，开发出一种低成本、可扩展的方法，用于检测风力涡轮机叶片的故障。该研究展示了如何利用聚乳酸制造的 NREL 5MW 叶片缩放复制品来模拟损坏情况，并使用支持向量机和 k 近邻对结构故障进行准确分类，准确率超过 94%。随着增材制造技术在大型风能组件中的应用日益广泛，用于故障检测和设计优化的数字工具研究与可再生能源领域的关系也越来越密切。
格罗宁根大学的研究人员利用三维打印模型、振动分析和机器学习，开发出一种低成本、可扩展的方法，用于检测风力涡轮机叶片的故障。该研究展示了如何利用聚乳酸制造的 NREL 5MW 叶片缩放复制品来模拟损坏情况，并使用支持向量机和 k 近邻对结构故障进行准确分类，准确率超过 94%。
风力涡轮机叶片承受持续的机械应力和恶劣的环境条件，因此早期损坏检测对于确保结构完整性和降低维护成本至关重要。传统的检测方法通常成本高昂且劳动强度大。在这项研究中，研究人员使用 Bambu Lab 3D 打印机制造了 300 毫米缩放版本的 NREL 5MW 叶片，在根部、中跨和过渡区等关键区域引入了五种类型的裂纹状损伤。
为了评估故障对结构的影响，研究小组进行了有限元法（FEM）模拟，并通过使用锤击测试装置进行实验模态分析来验证结果。研究发现，振动模式 3、4 和 6 的共振频率对结构异常特别敏感。与健康叶片相比，这些模态的频率偏移高达 3 赫兹。
特征提取和机器学习
研究人员从时域和频域中提取特征，通过方差分析测试选出统计意义最高的特征。这些特征随后被用于训练多个机器学习模型，包括随机森林、支持向量机、K-近邻和奈维贝叶斯分类器。其中，KNN 和 SVM 的分类准确率最高，超过 94%。
通过将三维打印、模拟和机器学习相结合，该研究为风力涡轮机叶片的结构健康监测提供了一种可重复且具有成本效益的方法。该团队计划将该方法扩展到多叶片系统和更复杂的故障配置，旨在将其集成到实时监控系统中，用于预测性维护。
风能研究中的3D打印技术
这项研究与风能研究的最新进展相吻合，其中包括 NREL 的 MADE3D 项目，该项目探讨了增材制造如何提高涡轮叶片的结构和空气动力性能。
此外，3D打印正越来越多地用于延长风力涡轮机部件的生命周期。在最近的一个案例中，一个退役的风力涡轮机叶片通过增材制造被重新利用为模块化人行天桥。该项目展示了重复使用的叶片材料和 3D 打印连接器如何形成可持续的民用基础设施，进一步突出了风能和数字制造的交叉点。
随着增材制造技术在大型风能组件中的应用日益广泛，用于故障检测和设计优化的数字工具研究与可再生能源领域的关系也越来越密切。
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