数据集概述
本数据集围绕5兆瓦海上风力涡轮机叶片的剪切腹板脱粘损伤检测展开，包含结构动态响应模拟分析、损伤量化算法开发及气动敏感性研究相关数据，通过叶片测量数据识别脱粘存在及严重程度，最终形成检测算法，在特定风速条件下检测概率达100%。
文件详解
- 文件名称：shear_web_disbond_matlab_data_08302014.zip
- 文件格式：ZIP（压缩包）
- 字段映射介绍：压缩包内包含支持风力涡轮机叶片剪切腹板脱粘检测分析的相关数据，具体字段需解压后查看，核心关联数据为叶片挥舞加速度、叶根俯仰力矩等损伤指示参数，以及脱粘长度量化结果、不同风速条件下的检测算法验证数据。
数据来源
论文“Wind turbine blade shear web disbond detection using rotor blade operational sensing and data analysis”
适用场景
- 风电叶片结构损伤检测算法开发: 用于优化基于叶片动态响应的剪切腹板脱粘检测模型，提升损伤识别精度。
- 风电设备结构健康监测: 分析叶片挥舞加速度、叶根俯仰力矩等参数与脱粘损伤的关联，支撑风电设备状态监测系统设计。
- 气动敏感性研究: 验证检测算法在层流、水平剪切风况下的鲁棒性，优化风电叶片损伤检测的环境适应性。
- 风电叶片损伤量化分析: 基于脱粘长度数据，研究损伤严重程度对叶片结构性能的影响机制。
