背景简介

随着漂浮式海上风电逐步走向深远海，风机长期运行环境呈现出显著的随机性和复杂性，风速过程的统计特征已成为影响结构安全评估准确性的关键因素。现有风机载荷与疲劳分析方法通常基于高斯风速假设，将风速过程简化为由均值和方差表征的平稳随机过程，但这一假设在实际海上风场中往往存在偏差，尤其在存在台风等极端天气的条件下，风速过程表现出显著的非高斯特征。在此背景下，如何从随机过程理论出发，揭示风速统计参数对载荷响应和疲劳累积的影响机理，并在数值仿真层面实现叶片结构响应的精细化模拟，进而构建一套能够同时考虑风场统计特性、风机动力学响应与疲劳寿命评估的统一分析框架，成为漂浮式风机疲劳研究中亟待解决的问题。

成果介绍

（1）从随机过程理论的角度出发，系统分析了风速统计特性对风机载荷响应的影响机理。在此基础上，论文提出了一种高斯风场与非高斯风场之间的转换方法，通过在保持风速均值和方差不变的前提下，根据实际风场观测结果调整高阶统计参数，对时序进行修正，从而实现从高斯风场到非高斯风场的可控转换（图1）。研究进一步表明，风速过程统计参数的变化，尤其是峰度的改变，会显著影响载荷时间历程的尾部特性和极值出现概率，为从理论层面理解非高斯风场对风机载荷的影响奠定了基础。

图1 高斯与非高斯风速风场转换

（2）在数值仿真方法方面，论文对漂浮式风机仿真软件进行了针对性的二次开发，引入基于梁单元的叶片模型求解器，实现了叶片柔性变形以及内部应力、应变响应的时域计算。在此基础上，研究在叶片表面布置了多个计算节点（图2），并建立了梁单元计算结果向叶片表面节点映射的计算方法，使得叶片整体动力响应能够细化到局部结构层面的应力与应变分布。这一处理方式有效弥合了整机仿真与局部结构分析之间的尺度差异，为后续疲劳热点识别提供了必要的力学基础。

图2 叶片表面布置的计算节点

（3）提出了一套完整的漂浮式风机叶片疲劳评估全链条分析方法。该方法将非高斯风场构建、风机耦合动力学仿真、叶片结构响应计算、疲劳热点识别以及疲劳寿命预测有机结合，形成从风场输入到寿命输出的统一分析流程（图3）。通过该方法，可以在同一计算框架内系统评估不同风速统计模型对叶片疲劳行为的影响，避免了传统分析中风场、载荷与疲劳评估相互割裂的问题，为工程应用提供了可直接实施的分析路径。

图3 风机叶片疲劳分析流程图

（4）进一步通过引入长期风速概率分布（图4），对不同风速区间对疲劳损伤的贡献进行了定量分析（图5）。结果表明，叶片全生命周期的主要疲劳损伤并非来源于极端大风工况，而是集中贡献于额定风速附近的常规运行区间。这一发现说明，疲劳损伤的主导因素并不在于风速峰值本身，而在于载荷波动在高频运行风速区间内的长期累积效应。该结论强调了在疲劳评估中结合长期风况统计的重要性，也为风机运行与维护策略的制定提供了参考依据。

图4 NOAA浮标观测的风速数据长期分布概率

图5 不同风速工况下的叶片疲劳损伤分布图

（5）系统比较了高斯与非高斯风速模型在疲劳寿命预测方面的差异（图6）。研究结果表明，在相同长期风速分布条件下，非高斯风速模型由于更真实地反映了风速过程中的高幅值波动，其预测的叶片疲劳寿命普遍低于高斯风速模型下预测的结果，且寿命差异随风速统计特性变化而呈现规律性增长。这一对比分析明确指出，风速统计模型的选取本身会对疲劳寿命评估产生实质性影响，忽略非高斯特性可能导致对漂浮式风机叶片疲劳安全性的非保守估计。

图6 高斯和非高斯风载下的年疲劳损伤分布图

致谢

这项工作得到了国家重点研发计划（2023YFE0115400）、上海市浦江人才计划（22PJ1421200）资助。作者感谢英国纽卡斯尔大学胡志强教授和华东理工大学温建锋教授对本论文提出的宝贵意见。本文第一作者：戴澍（上海勘测设计研究院有限公司），本文通讯作者：唐善然（广州航海学院）。

本期小编 戴 澍（整理）

周子尧 （校对）

舒 阳 （审核）

董乃健（ 发布）