Resumen

La estabilidad aeroelástica sigue siendo una preocupación importante para el diseño de estructuras modernas como los rotores de los aerogeneradores, más aún con el uso de palas cada vez más flexibles. En el presente estudio se ha considerado un sistema aeroelástico no lineal con incertidumbres paramétricas. Las incertidumbres pueden deberse a cualquier aleatoriedad inherente al sistema o a limitaciones de modelización, entre otras. Las incertidumbres pueden desempeñar un papel importante en las predicciones de estabilidad aeroelástica en un sistema no lineal. El análisis se ha situado en un marco estocástico y se ha cuantificado la propagación de las incertidumbres del sistema en la respuesta aeroelástica. Se ha utilizado una herramienta espectral de cuantificación de incertidumbres denominada Expansión de Caos Polinómico. Se ha demostrado que un enfoque no intrusivo basado en la proyección del Caos Polinomial es mucho más rápido que su homólogo basado en el método Galerkin clásico. La simulación Monte Carlo tradicional se utiliza como solución de referencia. Se presenta el efecto de la aleatoriedad del sistema sobre el comportamiento de bifurcación y el límite de flameo. También se discuten los resultados de la bifurcación estocástica y la bifurcación de las funciones de densidad de probabilidad.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:simulación monte carlo tradicional, enfoque de caos polinómico no intrusivo, herramienta espectral de cuantificación de la incertidumbre, expansión de caos polinómico, resultados de bifurcación estocástica, predicciones de estabilidad aeroelástica, método clásico de Galerkin, sistema aeroelástico no lineal, funciones de densidad de probabilidad, rotores de aerogeneradores
• Keywords:traditional monte carlo simulation, nonintrusive polynomial chaos approach, spectral uncertainty quantification tool, polynomial chaos expansion, stochastic bifurcation results, aeroelastic stability predictions, classical galerkin method, nonlinear aeroelastic system, probability density functions, wind turbine rotors