基于FVW/NSGA-Ⅱ耦合的叶尖小翼优化设计
风力机叶片采用分叉式叶尖小翼以改善叶片的气动性能。以风能利用系数最大和风轮推力系数最小为目标,采用自由涡尾迹(FVW)方法与快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)耦合对小翼的形状进行优化设计。NSGA-Ⅱ算法对每一代种群进行评价、筛选和变异,最终得到小翼形状的Pareto最优解集,其中气动性能评价目标通过FVW方法计算。结果表明,FVW模型能够较准确的模拟叶片的气动性能；两目标优化给出的不是传统优化方法追求的单个最优解,而是一个Pareto最优解集,且分布在一条曲线上；相比NREL原始叶片,风能利用系数最高能提高30％；小翼的几何形状在最优解集下分布具有一定的规律性,对后面的设计及改型有很好的指导性作用。
风力机 叶尖小翼 优化设计 自由涡尾迹 遗传算法
许波峰 刘成 王同光 张震宇 王珑
南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,南京210016
国内会议
赤峰
中文
126-131
2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）