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Wind turbines are large and complex machines which operate in a highly unsteady environment Due to the spatially and temporally stochastic nature of the wind resource a large amount of simulation data is needed when one wants to assess the lifetime of such a machine Both extreme events such as storms strong gusts or significant wind direction changes and normal operation representative of the stochastic characteristics of the wind site must be present in the evaluated data set to obtain meaningful results This necessitates the evaluation of many simulations until the statistics of the synthesized wind input fields converge to those of field data measured over long periods of time The required time steps to resolve the key loading characteristics of the turbine are typically small scaled to around 3 to 10 of rotor advancement This leads to an overall number of time steps in the order of 10 6 to 10 7 that need to be evaluated for a lifetime assessment according to the IEC 61400-1 standard This large number of time steps is a serious constraint when it comes to the selection of suitable methods for the aeroelastic simulation of wind turbines An aeroelastic simulation tool requires two models one for the simulation of the wind turbine aerodynamics and one for the simulation of the structural dynamics of the system Both models are then coupled to simulate and resolve all machine relevant aeroelastic effects As a part of this work the wind turbine simulation and design software QBlade has been developed The main goal during this development process was to facilitate the usage of modern simulation models within the wind turbine design and certification process Generally higher order methods lead to more accurate simulation results which enables wind turbine designers and manufacturers to lower the levelized cost of energy by applying smaller structural safety margins and more efficient aeroelastic designs However this improved accuracy comes with the penalty of higher computational costs The application of these methods in the aforementioned certification and design process where a large number of computations is required is made possible through the steady increase of processing power of widely available consumer hardware and the application of massive parallelization leveraging the enormous computational potential of modern graphics processing units GPUs This work presents the methods applied in the QBlade simulation code and gives reasoning for their selection and their classification within the range of different simulation methods that can be applied to model wind turbine aero-elastics Finally a range of examples for the applications of the aero-elastic simulation framework in QBlade are given Windenergieanlagen sind gro e und komplexe Maschinen die ber ihre gesamte Lebensdauer unter hochgradig instation ren Randbedingungen betrieben werden Um die Lebensdauer einer solchen Anlage vorherzusagen m ssen eine gro e Anzahl von Simulationen durchgef hrt werden welche die stochastischen Eigenschaften des am Standort vorherrschenden Windes abbilden Sowohl extreme Lasten hervorgerufen durch Unwetter St rme oder Erdbeben als auch Dauerlasten welche sich aus dem normalen Betrieb unter Einfluss einer turbulenten Wind Anstr mung ergeben m ssen in den Berechnungen zum Lebensdauernachweis enthalten sein Aus diesen Anforderungen ergibt sich dass eine gro e Anzahl an Simulationen ben tigt wird um statisch aussagekr ftige Daten zu erhalten In der Regel werden Lastsimulationen mit Zeitschrittweiten durchgef hrt die einem Rotorfortschritt zwischen 3 und 10 entsprechen Dies f hrt dazu dass bei einer vollst ndigen Lebensdauerberechnung nach dem IEC 61400-1 Standard insgesamt zwischen 10 6 bis 10 7 konvergierte aero-elastische Zeitschritte berechnet werden Daraus l sst sich eine der zentralen Anforderungen an aero-elastische Simulationsmethoden f r den Windenergiebereich ableiten Die verwendeten Simulationsverfahren m ssen zwangsl ufig sehr effizient sein Aeroelastische Simulationsmethoden setzen sich im Wesentlichen aus einem aerodynamischen- und einem strukturellen Simulationsverfahren zusammen Diese Verfahren werden gekoppelt um die Auswirkungen des Zusammenspiels von aerodynamischen- tr gheits- gravitations- und elastischen Kr ften und Momenten zu berechnen Als ein Teil der hier vorgestellten Arbeit wurde in den letzten 8 Jahren das aero-elastische Simulationstool QBlade entwickelt Als Hauptziel hierbei galt es die Verwendung von neuen Aerodynamik- und Strukturmodellierungsmethoden zu erm glichen welche genauere und verl sslichere Ergebnisse liefern als die bisher in der Industrie verwendeten Verfahren Generell lassen sich durch genauere Simulationsverfahren die Stromgestehungskosten senken da Sicherheitsfaktoren reduziert werden k nnen Material eingespart wird und damit effizientere Designs erm glicht werden Im Vergleich mit den bisher eingesetzten Verfahren f hren diese neuen Methoden allerdings zu einem gesteigerten Rechenbedarf Die Verwendung dieser neuen Methoden im Auslegungs- und Zertifizierungskontext wird erst durch die konstante Steigerung der f r den Endnutzer verf gbaren Rechenleistung in die letzten Jahre erm glicht Mithilfe von massiver Parallelisierung durch high-end Garfikprozessoren GPUs sowie die Optimierung der neuen Berechnungsmethoden selbst k nnen diese nun im gro en Umfang eingesetzt werden In dieser Arbeit werden die in QBlade verwendeten aerodynamischen und strukturellen Modelle vorgestellt ihre Verwendung im Vergleich mit anderen Methoden begr ndet sowie ihre Optimierung erl utert Anhand einiger Beispiele wird weiterhin die Flexibilit t sowie das Anwendungsspektrum der hier entwickelten Simulationssoftware demonstriert

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QBlade: a modern tool for the aeroelastic simulation of wind turbines / QBlade: eine moderne Software zur aeroelastische...

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