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Classification: Internal Purpose
Optimización multidisciplinar en MATLAB para el diseño de pala de aerogenerador May 30th 2019
Fernando Echeverría Durá
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Classification: Internal Purpose
1 Key takeaways
2 Introduction
3 How we used to design blades
4 Why it was not efficient
5 This is the new blade design process
6 Role of MATLAB in the new process
7 Conclusions
5/30/2019Optimización multidisciplinar en MATLAB para el diseño de pala de aerogenerador
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Classification: Internal Purpose
1 Key takeaways
2 Introduction
3 How we used to design blades
4 Why it was not efficient
5 This is the new blade design process
6 Role of MATLAB in the new process
7 Conclusions
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Classification: Internal Purpose
Key Takeaways
1. Improve Blade Design Process: reduce time-to-market and achieve design targets.
2. Evolve traditional sequential design process to multi-disciplinary holistic approach.
3. Develop MATLAB-based Application to calculate performance and loads of the wind turbine.
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Classification: Internal Purpose
1 Key takeaways
2 Introduction
3 How we used to design blades
4 Why it was not efficient
5 This is the new blade design process
6 Role of MATLAB in the new process
7 Conclusions
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Classification: Internal Purpose
Who we are
Wind turbine manufacturer.
First in installing a MW wind turbine.
Workforce >5000 employees.
Since 2016 and are the same company.
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Where we are
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Where we are (Spain)
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Sarriguren (Engineering)
Lumbier (Blades)
Barasoain, Vall d‘Uixó (Nacelles)
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More than 25.4 GW installed worldwide
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Classification: Internal Purpose
1 Key takeaways
2 Introduction
3 How we used to design blades
4 Why it was not efficient
5 This is the new blade design process
6 Role of MATLAB in the new process
7 Conclusions
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Traditional blade design process
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Aerodynamic
design
Structural
design
Verification of
components
Control & Loads
SOLUTION
RE-DESIGN
Design
targets
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Classification: Internal Purpose
1 Key takeaways
2 Introduction
3 How we used to design blades
4 Why it was not efficient
5 This is the new blade design process
6 Role of MATLAB in the new process
7 Conclusions
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Classification: Internal Purpose
Why the traditional method does not work
1. The time to complete one design loop is very long.
2. Many people involved from different fields: aerodynamics, CAD, structural, control, loads.
No global insight.
3. Interactions between aerodynamics, dynamics, control and loads not fully considered.
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C
E
A
I
Controls
Inertial forces
Aerodynamic forces
Elastic forces
Collar extended triangle
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Wind turbines (and blades) are growing fast
Blades in AWP: 37.5 m (2006) 61.2 (2012) 77 m (2019)
The design of NEW wind turbines require NEW tools!!!!
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Hhub = 120 m
Htip = 198 m
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Classification: Internal Purpose
1 Key takeaways
2 Introduction
3 How we used to design blades
4 Why it was not efficient
5 This is the new blade design process
6 Role of MATLAB in the new process
7 Conclusions
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Classification: Internal Purpose
OPTIMIZATION
New blade design process based on optimization
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Design variables(geometry, structural
layout, controls,….)
Potential
solution to be
verified
is a code that calculates the wind turbine response (loads, deflections and
performance) under design variables from different technical fields.
Developed in with the support of other subordinate codes.
Optimization
algorithms of
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Classification: Internal Purpose
1 Key takeaways
2 Introduction
3 How we used to design blades
4 Why it was not efficient
5 This is the new blade design process
6 Role of MATLAB in the new process
7 Conclusions
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MATLAB in the new blade design process
governs the calculations of subordinate codes from different disciplines.
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Aero-acousticAero-elastic
Structural Aerodynamic
Cross sectional properties
Polar curves
Time series of forces and momentsAcoustic emission
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Role of MATLAB in the new process
Curve Fitting Toolbox to create the B-spline lofted surface
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Role of MATLAB in the new process
Curve Fitting Toolbox to interrogate the surface (fairness assessment).
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Illumination
methods
Iso-parametric
curvatures
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Role of MATLAB in the new process
Algorithms of Optimization Toolbox and Global Optimization Toolbox:
Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Nelder-Mead (NM),
Pattern Search (PS), Simulated Annealing (SA) and Gradient Based Algorithms (GB).
Parallel Computing Toolbox for launching calculations in parallel.
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1 Key takeaways
2 Introduction
3 How we used to design blades
4 Why it was not efficient
5 This is the new blade design process
6 Role of MATLAB in the new process
7 Conclusions
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Classification: Internal Purpose
Conclusions
Improve Blade Design Process: reduce time-to-market and achieve design targets.
The duration of the design process has been reduced significantly.
Evolve traditional sequential design process to multi-disciplinary holistic approach.
Decisions now based on results rather than on experience or intuition.
Complex interactions are taken into account.
Develop MATLAB-based Application to calculate performance and loads of the WT.
Tool succesfully implemented.
Methods and tools implemented succesfully in already serial production blades.
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Thanks foryour attention
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