[發明專利]一種用于預測復合材料風電葉片灌注樹脂用量的方法

在審

• 申請號: 202211730704.5
• 申請日: 2022-12-30
• 公開（公告）號: CN116029120A
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: 吳彥波;江一杭;別春華;謝理國;薛浩鵬;岳遠志;王東山;曹均強;宋偉;余斌;周壯
• 申請（專利權）人: 東方電氣（天津）風電葉片工程有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G16C60/00;G16C20/70;G06F113/08;G06F113/26;G06F119/14;G06F119/02;G06F119/08;G06F113/22
• 代理公司: 天津濱海科緯知識產權代理有限公司 12211
• 代理人: 蘇沖

本發明提供了一種用于預測復合材料風電葉片灌注樹脂用量的方法，包括以下步驟：S1、確定回歸分析影響因素；S2、收集影響因素的數據；S3、建立回歸模型；S4、檢驗回歸方程；S5、進行DW檢驗。本發明使用回歸分析方法，結合達西定律、真空灌注工藝原理，對灌注樹脂用量的影響因子進行識別，初步建立樹脂用量的回歸模型；收集統計數據，使用Mintab軟件對回歸模型進行分析。依次經過F檢驗，檢驗回歸方程的顯著性；t檢驗，檢驗回歸系數的顯著性；DW檢驗，檢驗自變量之間的關聯性；通過檢驗后的模型可以實現精確預測葉片真空灌注過程中的樹脂用量的目的。

技術領域

本發明屬于風電葉片領域，尤其是涉及一種用于預測復合材料風電葉片灌注樹脂用量的方法。

背景技術

環氧樹脂目前是復合材料風電葉片制造的關鍵原材料之一。葉片制造過程中需要使用大量的灌注樹脂，材料價值大，波動量也很大。以某款64米級別的葉片殼體灌注樹脂用量為例，A基地15支葉片樹脂平均用量2626.7kg。B基地采用相同的工藝、材料和方法，不同的班組和地域生產，樹脂平均用量2820.7kg，存在194kg差異(偏差7.4％)。即使是同基地也存在240-321kg的出入(偏差9.8％-11.8％)。這就造成了較大的成本差異，也不便于準確估量材料的合理用量，對定額設置、成本管控都造成了困難；

目前行業內采用的樹脂用量計算方法，主要是通過在設計階段通過計算玻纖、芯材的用量，結合材料的吸膠量來計算葉片的樹脂用量，如玻纖材料的吸膠量關系式如下：玻纖材料的用量*吸膠量/(1-吸膠量)。這種計算方法由于未全面考慮樹脂用量的影響因素，與材料的實際用量之間往往存在較大偏差。以某款45米葉型為例，殼體理論樹脂用量計算過程如表2所示，理論設計用量1361.52kg，實際用量1573kg，存在211.48kg的出入，與理論設計用量偏差15.5％。后續再結合各基地實際消耗的量進行統計以確定材料的定額。但這種方法本身就是結合生產平均需要多少，就設置多少，并沒有準確的理論依據，也不利于科學有效的進行成本管理。

發明內容

有鑒于此，本發明旨在提出一種用于預測復合材料風電葉片灌注樹脂用量的方法，使用回歸分析方法，結合達西定律、真空灌注工藝原理，對灌注樹脂用量的影響因子進行識別，初步建立樹脂用量的回歸模型；收集統計數據，使用Mintab軟件對回歸模型進行分析。依次經過F檢驗，檢驗回歸方程的顯著性；t檢驗，檢驗回歸系數的顯著性；DW檢驗，檢驗自變量之間的關聯性；通過檢驗后的模型可以實現精確預測葉片真空灌注過程中的樹脂用量的目的。

1)回歸分析：回歸分析(regression?analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，分為回歸和多重回歸分析；按照自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，則稱為多重線性回歸分析。

Y＝線性函數發f(x)+誤差項；

線性函數部分稱為回歸直線，是Y的系統部分，反映了自變量X對因變量Y的線性影響，影響Y的均值；

誤差項則是非系統部分，不能由X線性解釋的那一部分，反映了除X線性影響以外的其它信息。

y＝β₀+β₁x₁+…+β_kx_k+ε

y：響應變量，因變量，被解釋變量，回歸子；

x：控制變量，自變量，解釋變量，回歸元；