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multi-objective genetic algorithms based structural optimization and experimental investigation of the planet carrier in wind turbine gearbox

引用

Frontiers of Mechanical Engineering 2014年第4期9卷 354-367页

作者： Pengxing YI Lijian DONG Tielin SHI SchOOs lcienceOfMechaniCan ald TechnoloSy cience and Engineeringwuh an 430074 ChinaHuazh~ng University of

To improve the dynamic performance and reduce the weight of the planet carrier in wind turbine gearbox, a multi-objective optimization method, which is driven by the maximum deformation, the maximum stress and the minimum mass of the studied part, is proposed by combining the response surface method and genetic algorithms in this paper. Firstly, the design points＇ distribution for the design variables of the planet carrier is established with the central composite design （CCD） method. Then, based on the computing results of finite element analysis （FEA）, the response surface analysis is conducted to find out the proper sets of design variable values. And a multi-objective genetic algorithm （MOGA） is applied to determine the direction of optimization. As well, this method is applied to design and optimize the planet carrier in a 1.5 MW wind turbine gearbox, the results of which are validated by an experimental modal test. Compared with the original design, the mass and the stress of the optimized planet carrier are respectively reduced by 9.3% and 40%. Consequently, the cost of planet carrier is greatly reduced and its stability is also improved.

关键词： planet carrier multi-objective optimization,genetic algorithms wind turbine gearbox modal experiment

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