【摘 要】
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风力机叶片的气动性能直接决定着整个风力机装置的捕风率、载荷特性及功率特性,是风力机系统优化设计的关键因素。叶片是由不同尺寸的翼型叠加而成,因此,设计高性能的翼型是提高风力机风能利用率的根本途径和措施。传统翼型优化设计过程中多是针对叶片某局部翼型的气动性能进行确定性设计,很少考虑随机性。如此设计得到的翼型虽然气动性能有所改善,但是对叶片整体翼型的气动性能改善欠佳。为提高翼型气动性能,本文针对风力机翼
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于分数阶矩的复杂机械结构可靠性分析与参数全局灵敏度研究（项目编号:51405069）”； 国家自然科学基金项目“大型风力机叶片多场耦合失效机理与动态可靠性设计方法研究（项目编号:51775095）”；
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风力机叶片的气动性能直接决定着整个风力机装置的捕风率、载荷特性及功率特性,是风力机系统优化设计的关键因素。叶片是由不同尺寸的翼型叠加而成,因此,设计高性能的翼型是提高风力机风能利用率的根本途径和措施。传统翼型优化设计过程中多是针对叶片某局部翼型的气动性能进行确定性设计,很少考虑随机性。如此设计得到的翼型虽然气动性能有所改善,但是对叶片整体翼型的气动性能改善欠佳。为提高翼型气动性能,本文针对风力机翼型全局稳健优化设计进行研究,主要工作内容包括以下三个方面:1.初步探讨了影响翼型主要气动性能指标的相关因素,为后续优化过程中边界约束的设置提供了理论依据;对比了不同阶数下CST和改进的Hicks-Henne参数化建模方法对NACA63418与DU93-W-210翼型的表征精度;通过与风洞试验数据对比,验证了XFOIL软件气动性能分析的准确性,并结合MATLAB软件实现了翼型气动性能的自动化分析。2.将Halton准随机数序列和反余弦双曲线权重函数应用于标准粒子群算法中,使算法性能得到改善;基于MATLAB工具箱详细地介绍了遗传算法、模拟退火算法以及改进的粒子群算法3种全局智能优化方法的具体参数设置与相应实现过程。通过优化四个不同的典型测试函数,分析比较了上述3种全局智能优化方法的精度、稳定性以及耗时方面的差异性,为优化方法的选择提供参考。3.应用基于最大最小距离法的最优拉丁超立方抽样与二阶混合多项式建立翼型气动性能响应面代理模型,提高了优化效率。考虑沿叶片展向分布雷诺数及其所占比例的随机性,构建翼型稳健设计模型。基于改进的Hicks-Henne方法,对NACA63418和DU93-W-210翼型进行全局稳健型优化设计,得到气动性能优越的翼型。
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