华北电力大学葛铭纬获国家专利权
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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利大型风电叶片的结构优化方法、系统、智能设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120524599B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510435820.1，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权大型风电叶片的结构优化方法、系统、智能设备及介质是由葛铭纬;孟航;李新涛;曹广川;邬佳兴;袁李杰设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本大型风电叶片的结构优化方法、系统、智能设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及风力机叶片技术领域，具体提供一种大型风电叶片的结构优化方法、系统、智能设备及介质，旨在解决缺乏对大尺寸超长柔性叶片结构优化设计方法的问题。为此目的，本申请提供的大型风电叶片的结构优化方法包括：获取叶片的结构数据以及材料数据，根据结构数据以及材料数据建立叶片的初始模型，将最小化叶片的质量作为优化目标，将预先设置的叶尖偏移最大值以及频率偏差最小值作为优化约束条件，其中频率偏差为叶片旋转频率与叶片固有频率的差值，基于优化目标、优化约束条件对初始模型进行优化以得到优化模型。本申请为大尺寸超长柔性叶片提供了一种便捷有效的结构优化设计方法。
本发明授权大型风电叶片的结构优化方法、系统、智能设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种大型风电叶片的结构优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取叶片的结构数据以及材料数据； 利用有限元仿真根据所述结构数据以及材料数据建立叶片的初始模型； 将最小化叶片的质量作为优化目标； 将预先设置的叶尖偏移最大值以及频率偏差最小值作为优化约束条件，其中所述频率偏差为叶片旋转频率与叶片固有频率的差值； 基于所述优化目标、所述优化约束条件对所述初始模型进行优化以得到优化模型； 所述结构数据包括多个截面位置以及与所述多个截面位置一一对应的扭角、弦长、变桨位置、载荷数据和翼型数据，所述材料数据包括与所述多个截面位置一一对应的材料分布数据，所述利用有限元仿真根据所述结构数据以及材料数据建立叶片的初始模型，包括： 根据所述多个截面位置以及与所述多个截面位置一一对应的扭角、弦长、变桨位置、载荷、翼型数据和材料分布数据建立叶片的初始模型。
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