一种针对风电装备运输进行数值碰撞实验模拟的方法技术

本发明专利技术涉及道路运输信息技术领域，具体涉及一种针对风电装备运输进行数值碰撞实验模拟的方法。该方法提出利用数值模拟风机部件在运输道路上运动形态的方法，从而构建数值碰撞试验模型。为解决风机装备运输时，大件设备是否能无障碍过弯问题提供一个快速有效的工具。该方法还提出点云边界扫描方法，并通过相对差异模型寻找碰撞点，最后利用黎曼

【技术实现步骤摘要】
一种针对风电装备运输进行数值碰撞实验模拟的方法


[0001]本专利技术涉及道路运输信息
，具体而言，涉及一种针对风电装备运输进行数值碰撞实验模拟的方法。

技术介绍

[0002]风电装备运输是风电项目中一个难点，对风电装备运输进行数值碰撞模拟是在道路运输中提高运输效率重要的非工程措施。目前，风电设备运输的研究，有通过CAD技术对运输道路过程进行优化，该方法虽然对扫掠轨迹进行了优化，但是对风机叶片轨迹的模拟刻画不细致。也有利用AutoTURN对风电场进行道路平面线参数优化，AutoTURN可以高效展示风机部件通过弯道的轨迹，但是未能展示风机叶片与道路外障碍物碰撞情况。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种针对风电装备运输进行数值碰撞实验模拟的方法，将风机部件、运输车辆和实际三维地形参数通过语义描述导入Java平台中，根据实际车辆行驶轨迹和叶片塔筒转动规则与三维地形进行碰撞试验模拟，得到精确碰撞位置和碰撞体积。这样可以避免在实际工程中的运输事故，以致延误工期和造成不必要经济损失，为提高风电运输时效性和经济性提出新方案。
[0004]本专利技术的实施例是这样实现的：
[0005]一种针对风电装备运输进行数值碰撞实验模拟的方法，结合工程车辆实际行驶姿态，提出一种数值模拟程序。将风机部件、运输车辆和实际三维地形参数通过语义描述导入Java平台中，根据实际车辆行驶轨迹和叶片塔筒转动规则与三维地形进行碰撞试验模拟，得到精确碰撞位置和碰撞体积，其主要步骤如下：
[0006]步骤1：通过无人机对地形和道路数据进行采集，接着对点云数据中点云边界进行提取。对于输出的间距为d的规则路面点云数据Ω{P(x,y,z)}，收集所有点云数据的x坐标生成集合X＝{x1,x2,
…
,x
n
}，以d为精度离散[min X,max X]生成规则的集合
[0007]步骤2：对于可生成与对应且有序的y坐标的集合则点即为对应于X
R
的边界点集合T
X
{P(x,y,z)}中的点，为与相对应z的坐标。按照相同的规律，可生成对应于y坐标的边界点集合T
Y
{P(x,y,z)}。边界点集合T
X
、T
Y
可能存在相同的点，去除相同点并合并可生成边界点集合T，即T＝T
X
∪T
Y
。
[0008]步骤3：结合有限元和向量分析的方法，将风机运输装置数据化。
[0009]步骤4：通过给定参数构建风机叶片运动轨迹模型R1。
[0010]步骤5：从现场采集场地信息，构建待定碰撞矩阵R2，模拟碰撞耦合成确定碰撞矩
阵V。
[0011]步骤6：通过相对差异模型，融入机载LIDAR数据、航拍图像和观测信息的现场信息，优化参数d，构造矩阵V的吸引域V1和排斥域V2。将叶片运动轨迹吸引域范围内的障碍物点坐标归纳于矩阵H中，并对该矩阵内的点坐标与每个相应的叶片轨迹点坐标进行比较，若轨迹点Z1值小于矩阵内某个点的Z2值，则把该矩阵内的点提取，将整个运动阶段提取的所有点归纳于碰撞点矩阵D中。
[0012]步骤7：碰撞点边界求解，通过求得的叶片整个运动阶段过程中碰撞点矩阵D，利用求解道路边界点的公式及其原理，求得整个阶段碰撞点的边界矩阵D
′
。
[0013]步骤8：碰撞点面积计算采用黎曼－斯蒂尔杰斯积分的三维化应用。边界矩阵D
′
的一个碰撞分割U
′
是指在此矩阵中取一个有限的碰撞面微元，每个碰撞面微元叫做一个子碰撞面。定义d为这些子碰撞面积的离散精度。取样分割，边界矩阵D
′
的一个取样分割是指在进行分割后，于每一个子碰撞面中取出一点h。求得U
′
＝(u
′
h
)，u
′
h
为非归一化的对应碰撞点面积。
[0014]步骤9：对于h点子碰撞面进行归一化处理，得到最终的归一化对应碰撞总面积U＝(u
h
)。
[0015]进一步地，所述步骤1中的集合X
R
满足
[0016]进一步地，所述步骤2中道路边界上的点的坐标y的集合y
B
符合如下规律：
[0017][0018]所述集合满足
[0019]进一步地，所述步骤3中的所述风机运输装置包括牵引车、带转向功能车箱以及风机叶片。
[0020]进一步地，所述步骤3中所述将风机运输装置数据化具体为将风机运输装置运动轨迹矩阵化：
[0021]R＝{(x
i1
,y
i1
,z
i1
),(x
i2
,y
i2
,z
i2
)
…
(x
im
,y
im
,z
im
)}
[0022]式中，m＝1，2，
…
i＝1，2，
…
，R为运动轨迹矩阵，i为阶段数，m为控制点号。
[0023]进一步地，所述步骤6中所述的相对差异模型定义为：融入机载LIDAR数据、航拍图像和观测信息的现场信息，优化参数d，构造矩阵V的吸引域V1和排斥域V2，其中d1＝|x
M
‑
x|,d2＝|y
M
‑
y|，设风机叶片运动轨迹点M,障碍物点如a,b等，将每个在叶片运动轨迹点吸引域范围内，障碍物的点坐标归纳于矩阵H中，并对该矩阵内的点坐标与每个相应的叶片轨迹点坐标进行比较，若轨迹点Z1值小于矩阵内某个点的Z2值，则把该矩阵内的点提取，将整个运动阶段提取的所有点归纳于碰撞点矩阵D中。
[0024]进一步地，所述步骤8中u
′
h
满足公式：
[0025][0026]进一步地，所述步骤9满足中u
h
满足公式：
[0027][0028]本专利技术实施例的技术方案的有益效果包括：
[0029]本专利技术实施例提供的一种针对风电装备运输进行数值碰撞实验模拟的方法，提出利用数值模拟风机部件在运输道路上运动形态的方法，从而构建数值碰撞试验模型。为解决风机装备运输时，大件设备是否能无障碍过弯问题提供一个快速有效的工具。提出点云边界扫描方法，并通过相对差异模型寻找碰撞点，最后利用黎曼－斯蒂尔杰斯积分的三维化应用，计算出风机装备与障碍物碰撞的具体位置和方量。为大件运输遇到障碍时，制定拆除障碍方案提供有效参考依据。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对风电装备运输进行数值碰撞实验模拟的方法，其特征在于：结合工程车辆实际行驶姿态，提出一种数值模拟程序。将风机部件、运输车辆和实际三维地形参数通过语义描述导入Java平台中，根据实际车辆行驶轨迹和叶片塔筒转动规则与三维地形进行碰撞试验模拟，得到精确碰撞位置和碰撞体积，其主要步骤如下：步骤1：通过无人机对地形和道路数据进行采集，接着对点云数据中点云边界进行提取。对于输出的间距为d的规则路面点云数据Ω{P(x,y,z)}，收集所有点云数据的x坐标生成集合X＝{x1,x2,
…
,x
n
}，以d为精度离散[min X,max X]生成规则的集合步骤2：对于可生成与对应且有序的y坐标的集合则点即为对应于X
R
的边界点集合T
X
{P(x,y,z)}中的点，为与相对应z的坐标。按照相同的规律，可生成对应于
y
坐标的边界点集合T
Y
{P(x,y,z)}。边界点集合T
X
、T
Y
可能存在相同的点，去除相同点并合并可生成边界点集合T，即T＝T
X
∪T
Y
。步骤3：结合有限元和向量分析的方法，将风机运输装置数据化。步骤4：通过给定参数构建风机叶片运动轨迹模型R1。步骤5：从现场采集场地信息，构建待定碰撞矩阵R2，模拟碰撞耦合成确定碰撞矩阵V。步骤6：通过相对差异模型，融入机载LIDAR数据、航拍图像和观测信息的现场信息，优化参数d，构造矩阵V的吸引域V1和排斥域V2。将叶片运动轨迹吸引域范围内的障碍物点坐标归纳于矩阵H中，并对该矩阵内的点坐标与每个相应的叶片轨迹点坐标进行比较，若轨迹点Z1值小于矩阵内某个点的Z2值，则把该矩阵内的点提取，将整个运动阶段提取的所有点归纳于碰撞点矩阵D中。步骤7：碰撞点边界求解，通过求得的叶片整个运动阶段过程中碰撞点矩阵D，利用求解道路边界点的公式及其原理，求得整个阶段碰撞点的边界矩阵D
′
。步骤8：碰撞点面积计算采用黎曼－斯蒂尔杰斯积分的三维化应用。边界矩阵D
′
的一个碰撞分割U
′
是指在此矩阵中取一个有限的碰撞面微元，每个碰撞面微元叫做一个子碰撞面。定义d为这些子碰撞面积的离散精度。取样分割，边界矩阵D
′
的一个取样分割是指在进行分割后，于每一个子碰撞面中取出一点h。求得U
′
＝(u
′
h
)，...

【专利技术属性】
技术研发人员：付俊峰，李玥康，魏博文，刘小林，华伟，李志伟，何中政，黄佩兵，黄子胜，罗育华，徐富刚，李怡静，
申请(专利权)人：中国电建集团江西省水电工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：