基于多尺度失效分析的含孔隙风电叶片主梁力学性能影响研究

魏鑫; 陈雅文; 宁文博; 包洪兵; 李慧

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1506

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基于多尺度失效分析的含孔隙风电叶片主梁力学性能影响研究

更新时间：2026-02-06

- 基于多尺度失效分析的含孔隙风电叶片主梁力学性能影响研究
- Vol. 47, Issue 1, Pages: 476-484(2026)
- 作者机构：
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1506
  CLC： TB332
- Online First：05 February 2026，
  
  Published：05 February 2026
- 稿件说明：
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魏鑫, 陈雅文, 宁文博, et al. 基于多尺度失效分析的含孔隙风电叶片主梁力学性能影响研究[J]. 2026, 47(1): 476-484.
DOI：

魏鑫, 陈雅文, 宁文博, et al. 基于多尺度失效分析的含孔隙风电叶片主梁力学性能影响研究[J]. 2026, 47(1): 476-484. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1506.

摘要

该文结合宏观性能实验和细观模型仿真

利用多尺度分析方法联立分析

提出一种可以预测叶片主梁基本力学性能参数的方法。首先通过实验研究与数值模拟

建立碳纤维主梁的细观模型

得到6种力学性能参数与纤维体积含量的关系

并验证了该文数值方法的有效性。进一步地

通过假设孔隙缺陷随机分布于基体中

利用蒙特卡洛方法创建含0~10%孔隙缺陷的碳纤维主梁模型

预测大丝束碳丝/环氧树脂主梁的基本材料性能。研究表明纤维方向弹性模量（E11）随孔隙含量的变化不敏感

但另外5种力学性能（E22、E33、G12、G13和G23）参数受孔隙含量的影响较大

下降率均接近11%。

Abstract

Pore flaws formed during the manufacturing process of wind turbine blades directly affect the basic mechanical properties of the overall structure. They decrease the load-carrying capacity and may lead to blade failure. The paper combines macro performance experiments and fine-scale model simulation and utilizes a multiscale analysis method predict the basic mechanical performance parameters of the main beam laminate for wind turbine blades. Firstly

through experimental study and numerical simulation

a fine-scale model of the carbon fiber main beam is established

the relationship between six mechanical property parameters and fiber volume content is obtained

and the validity of the numerical method used in this paper is verified. Furthermore

the fundamental material properties of a large tow carbon filament/epoxy main beam were predicted by utilizing the Monte Carlo approach to develop a model of a carbon fiber main beam with 0-10% pore flaws

assuming that the pore defects are randomly distributed in the matrix. While the other five mechanical property parameters （

and ） were significantly impacted by the pore content

with reduction rates approaching 11%

the fiber directional modulus of elasticity （） proved to be insensitive to changes with pore content.

关键词

Keywords

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高龙, 林立辉, 杨宛生, 等. 大型柔性风电叶片气弹响应分析[J]. 太阳能学报, 2024, 45(8): 572-580.

孙鹏文, 邢哲健, 王慧敏, 等. 复合纤维风力机叶片结构铺层优化设计研究[J]. 太阳能学报, 2015, 36(6): 1410-1417.

李成良, 杨超, 倪爱清,等. 复合材料在大型风电叶片上的应用与发展[J]. 复合材料学报, 2023, 40(3): 1274-1284.

李文斌, 王艳丽, 顾育慧, 等. 碳纤维拉挤板在风电叶片的应用研究[J]. 玻璃纤维, 2023(3): 25-30.

马全胜, 王文义, 白江坡, 等. 风电叶片用碳纤维复合材料研究进展[J]. 高科技纤维与应用, 2023, 48(5): 13-19.

刘柳薪, 卢晓英, 吴颖, 等. 碳纤维增强树脂基复合材料界面改性及应用进展[J]. 材料工程, 2024, 52(9): 70-81.

王洋, 李广滨, 王桂吉, 等. 连续纤维增强高孔隙复合材料的抗侵彻性能研究[J]. 爆炸与冲击, 2024, 44(10): 21-37.

冯嘉伟, 费国霞, 夏和生, 等. 连续碳纤维增强尼龙复合材料的3D打印研究[J]. 塑料工业, 2024, 52(4): 89-96.

何理, 邹春龙, 文周, 等. 碳纤维含量对碳纤维增强聚醚醚酮复合材料弯曲性能和失效行为的影响[J] 塑料工业, 2024, 52(2): 120-127.

董伟伟, 刘承. 周期性多孔金属材料宏观有效模量和细观局部应力的预测[J]. 力学季刊, 2024,45(2):483-492.

张永正, 刘磊, 刘琦, 等. C/SiC编织型复合材料热/力学性能的多尺度预测[J]. 应用数学和力学, 2023, 44(10): 1157-1171.

张超, 许希武, 严雪. 纺织复合材料细观力学分析的一般性周期性边界条件及其有限元实现[J]. 航空学报, 2013, 34(7): 1636-1645.

李树健, 周永超, 陈蓉, 等. 考虑孔隙缺陷的CFRP微观切削仿真与实验研究[J]. 复合材料学报, 2023, 40(1): 625-636.

张阿樱, 张东兴. 不同孔隙率CFRP层合板冲击后力学性能试验表征[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2014,46(3): 54-60.

张怀, 李成, 刘乐, 等. 基于改进三胞模型考虑孔隙缺陷的三维四向编织复合材料多尺度力学性能分析[J]. 复合材料科学与工程, 2023(2): 14-23.

陈思翰, 吕方涛, 黄威, 等. 基于均匀化理论的混凝土等效弹性模量预测[J]. 硅酸盐通报, 2022, 41(5): 1609-1616.

唐欣薇, 张楚汉. 基于均匀化理论的混凝土宏细观力学特性研究[J]. 计算力学学报, 2009, 26(6): 876-881.

沙云东, 丁光耀, 田建光, 等. 纤维增强复合材料力学性能预测及试验验证[J]. 航空动力学报, 2018, 33(10): 2324-2332.

ZHANG J Y, XIE J, ZHAO X Z, et al.Influence of void defects on impact properties of CFRP laminates based on multi-scale simulation method[J]. International journal of impact engineering, 2023, 180: 104706.

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