Modélisation et simulation du comportement dynamique des aubes de turbines hydroélectriques

Poirier, Marc (2013). Modélisation et simulation du comportement dynamique des aubes de turbines hydroélectriques. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Ce projet présente l’application de deux méthodes qui permettent l’extrapolation des signaux de chargement stationnaire enregistrés sur une courte période de temps et mesurés in situ sur des aubes de turbine hydraulique. La théorie des valeurs extrêmes ainsi que les caractéristiques des signaux cyclostationnaires sont les fondements théoriques des deux approches proposées. L’objectif est de générer un signal cohérent qui représentera a priori le chargement sur une grande période de temps. Ce signal pourra ensuite être employé comme intrant pour estimer le comportement en fatigue de la turbine. La simulation effectuée sur une longue période permet ainsi de considérer un ensemble plus large de fluctuations en se basant sur les déformations observées sur une courte période.

Suite à un prétraitement des données, les critères importants à considérer pour la modélisation sont respectivement la détermination d’un seuil adéquat pour estimer les valeurs extrêmes et la sélection des paramètres du modèle stochastique des composantes aléatoires intrinsèques à la cyclostationnarité.

Les deux approches proposées peuvent s’appliquer à plusieurs conditions d’opération et elles ont démontré des résultats satisfaisants pour les conditions d’opération de marche à vide, de charge partielle et de pleine charge. Néanmoins, il est impératif que le signal de référence soit enregistré sur une période assez longue pour contenir suffisamment d’information pour sa modélisation et qu’il ne présente aucune anomalie dominante. À cet effet, il est important d’analyser exhaustivement les caractéristiques de la partie aléatoire du signal, car elles affectent considérablement les méthodes de simulation.

Résumé traduit

This project presents the application of two methods allowing the extrapolation of short stationary load samples of strain measured in situ on hydraulic turbine blades. The extreme value theory and the concept of cyclostationarity are the theoretical basis for both proposed methods. The purpose of these techniques is to generate coherent signals representative of the long term expected load history. Such load history could then be used as an input for fatigue behaviour estimation of the turbine. The simulated long term data generates a wider range of fluctuations based on observed strains but of limited length.

The important criteria identified for the modeling are the determination of an appropriate threshold for extreme values and the selection of the stochastic model parameters of the random component which has been obtained by cyclostationarity.

The two proposed approaches can be applied to various operating conditions and demonstrated satisfactory results for speed no load, partial load and full load operating conditions. Hence, it is essential that the reference signal is recorded for a period long enough to contain sufficient information for its modeling. Also, this signal should not have important anomalies. On that point, it is important to analyse in detail the characteristics of the random part of the signal as they significantly affect the simulation methods.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie mécanique" Bibliographie : pages 187-193.
Mots-clés libres:	Turbines hydrauliques. Turbines Aubes. Matériaux Fatigue Simulation par ordinateur. Ondes cyclostationnaires Modèles mathématiques. extrapolation, historique de chargements, valeurs extrêmes, cyclostationnarité
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Tahan, Souheil-Antoine
Codirecteur:	Codirecteur Coutu, André
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie mécanique
Date de dépôt:	26 mars 2014 19:07
Dernière modification:	10 mars 2017 20:53
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1265

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