问题一：风机主轴及塔架疲劳损伤程度量化指标计算低复杂度模型
这是一个关于风机主轴及塔架疲劳损伤程度量化指标计算的复杂技术问题，需要建立一个低复杂度模型来实现对风机不同元件在任意时段的累积疲劳损伤程度的实时计算。根据你的描述，这需要一个基于CPU计算且计算时间小于1.00s的算法来解决问题，同时不得使用机器学习方法。
在这种情况下，建议采用一种高效的数学建模方法，可能会结合一些传统的信号处理技术、数学建模和算法优化技术来实现这一目标。由于这是一个复杂的技术问题，需要详细的数据分析和算法设计，这里无法提供完整的代码或解决方案。
以下是一些可能的思路和步骤：
数据预处理：
对提供的100个时长为100s的塔架推力与主轴扭矩数据进行预处理，包括数据清洗、去噪等操作。
信号分析：
使用信号处理技术，如傅里叶变换、小波变换等，分析载荷数据的频域特征，以便更好地理解其周期性和频率成分。
疲劳损伤计算：
可以考虑采用疲劳寿命预测的方法，比如基于疲劳极限和载荷历程的疲劳寿命预测模型。
根据雨流计数法的思想，设计一个累积疲劳损伤计算算法，将不同幅值载荷的循环次数转化为疲劳寿命损伤。
实时计算：
设计高效的算法，能够在CPU上实时计算风机不同元件的累积疲劳损伤程度，确保计算时间小于1.00s。
结果展示：