1、引言随着陆地风电的开发日趋饱和，近年，我国海上风电场的开发力度已逐步加大，海上风电场的开发将逐渐由近海走向远海，水深也将日益加深。
导管架基础由于其跨度大，承载性能好，海上施工周期短等特点，在风电场已得到了较为普遍的应用。
针对于海上导管架结构的设计计算，常用的专用软件有SACS,SESAM等。
但由于风电导管架基础不同于海上油气平台的常用结构形式，风电导管架同风电机组的塔筒之间需要一个过渡段来传递载荷，过渡段的结构通常设计成一个大直径的钢筒，通过四根变截面的锥形斜撑与四个导管腿相连接。
另外，由于过渡段是传递载荷的关键部位，设计中会对过渡管圆筒进行内外加强，主要的方式为在法兰和圆筒与四个斜撑的连接点之间焊接一环形的加强环结构和内部进行加筋设计。
SACS, SESAM等软件的常规的梁系单元不足以模拟这部分结构的实际应力分布，而ANSYS软件可以通过先进行整体计算，再将导管架过渡段处局部模型独立出来单独进行网格细化，通过建立子模型的方式进行局部细化计算，很好的解决了这个难题。
本文将描述某风电场一典型的四腿导管架基础过渡段进行的静力分析，及其焊接热点位置进行的疲劳计算，如下图1所示：图1：某风电场四腿导管架基础示意图2、导管架基础静力分析 2.1 有限元模型本文主要目的是介绍ANSYS在上部过渡段结构的应用和分析，因此实际计算中不考虑导管架的风，浪，流等载荷的作用。
仅考虑极限状态时由上部风电机组传递过来的载荷，即风电基础塔筒在法兰连接处的反力。
静力分析根据规范DNV-OS-J101推荐的载荷系统和工况进行，本文以某风电场3.2MW风电基础极限载荷为例将其施加在过渡段上的连接法兰处。
同时为简化计算，便于比较，直接将导管架四个腿底部桩腿进行约束，如图2所示：图2：导管架模型，载荷和约束 2.2子模型根据DNV-RP-C203中建议的方法，对网格进行了细化，使细化的单元网格尺寸等于或小于靠近关键焊缝的板厚尺寸。
网格主要使用高阶节点二次单元（solid186），材料特性和整体模型一致。
图3：塔筒连接过渡段子模型和其细化网格图4：导管架连接过渡段子模型和其细化网格 2.3极限强度计算通过给予的顶部极限工况下的反力，通过坐标变换后施加在图2中的MPC约束位置，可以得到极限强度工况下的导管架整体应力分布和子模型细化后的局部细化应力分布，见图5,~图8，通过比较可知：1.应力集中区域分布整体模型和子模型结果一致；2.子模型应力分布区域相比整体模型更大；3.子模型应力分布趋势相比整体模型圆滑，分布趋势更为合理；4.子模型应力结果大于整体模型应力结果，且应力值提高近2倍； 可见，子模型可以得到更为精确的计算结果，且其结果更能反映实际的应力分布情况。
图5：整体应力和子模型应力图6：导管架过渡段厚度变化处整体应力和子模型应力图7：顶部法兰加强环局部整体应力和子模型应力图8：锥形斜撑连接处整体应力和子模型应力3、热点疲劳分析计算 3.1 疲劳损伤计算理论 疲劳分析根据DNV-RP-C203推荐的方法，采用线性疲劳损伤理论Miner准则：式中，D为累积疲劳损伤比，ni为实际发生的应力循环次数，Ni为许用的应力循环次数。
η为对应的利用率系数。
该系数取决于所选的安全系数，根据规范推荐，对于处于大气区的导管架过渡段，安全系数取2.0，即η=1/2。
疲劳损伤S-N曲线按DNV-RP-C203推荐的进行，不同位置选取的S-N曲线推荐如下：通过以上给定的S-N曲线，根据实际计算的应力幅和S-N曲线公式可以得到等效疲劳载荷相应的循环次数，从而计算出疲劳损伤。
以上公式取107次循环所应的参数进行。
S-N曲线计算表达式如下：S-N曲线对应的参数如下： 3.2 热点疲劳损伤计算根据强度的计算结果，热点位置一般为应力集中区域，选取以下两个热点位置作为此次疲劳损伤计算，其他热点位置可以按相同的方式进行。
热点位置1：50mm 至8mm尖端处，热点位置2：加强环连接焊缝图9：疲劳分析热点位置选取根据规范的推荐做法，将不同载荷作用下的疲劳热点处的外推应力进行汇总和整理，在ANSYS进行工况累积，计算出热点位置的最大应力幅，根据应力幅和选取的S-N曲线计算热点处的疲劳损伤。
本例中所选热点位置应力计算如下图：图10：热点位置的应力幅计算结果表1：热点位置疲劳损伤计算结果热点位置选取S-N曲线累积损伤剩余强度系数结果判定50mm 至8mm尖端处DNV-D curve19.7340.378高损伤加强环连接焊缝DNV-D curve4.6910.578可接受4、结论通过利用ANSYS中子模型细化计算的功能，在对风机导管架基础整体受力分析的基础上提取出过渡段关键部分的结构，建立子模型，通过子模型进一步的细化网格，优化了有限元模型，得到了较为精确的计算结果。
相比较于风电行业中的专业的梁系分析软件，ANSYS对于这种存在集中应力问题的结构更具备优势，对于后续的设计优化能够提供更为精确的输入参数。
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