风力涡轮机叶片

基于机器学习预测3D打印风力涡轮机叶片制造缺陷

基于机器学习预测3D打印风力涡轮机叶片制造缺陷

案例 72
      2025年7月16日,来自格罗宁根大学的研究人员开发了一种低成本、可扩展的方法,利用 3D打印模型、振动分析和机器学习来检测风力涡轮机叶片的故障。这项研究展示了如何使用 PLA 制造的 NREL 5MW 叶片的缩放复制品来模拟损坏场景,并使用支持向量机和 K 最近邻算...