本文關(guān)鍵詞：基于多目標(biāo)遺傳算法的風(fēng)力機(jī)葉片全局優(yōu)化設(shè)計

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【摘要】：風(fēng)力機(jī)葉片設(shè)計的目標(biāo)多樣性使得傳統(tǒng)單一目標(biāo)設(shè)計方法無法滿足設(shè)計要求,大型風(fēng)力機(jī)的高發(fā)電量與大負(fù)載之間的矛盾必須得到平衡。為此,以年發(fā)電量最大和葉片質(zhì)量最輕為優(yōu)化設(shè)計目標(biāo),通過多目標(biāo)遺傳算法設(shè)計5 MW大型風(fēng)力機(jī)葉片,得到Pareto分布優(yōu)化解集。與美國可再生能源實驗室(National Renewable Energy Laboratory,NREL)設(shè)計的5 MW風(fēng)力機(jī)葉片比較,結(jié)果表明,Pareto優(yōu)化解集均一定程度優(yōu)于參考葉片,年發(fā)電量最大提高量為3.3%,最大質(zhì)量減少量為8.7%,其中優(yōu)化設(shè)計葉片2在質(zhì)量降低3.8%的基礎(chǔ)上,提高了3%的年發(fā)電量,達(dá)到了優(yōu)化設(shè)計的目的。優(yōu)化設(shè)計葉片額定風(fēng)況下推力系數(shù)和葉根彎矩均更小,最大功率系數(shù)更大。變風(fēng)況下功率特性與參考葉片相差不大,低風(fēng)速下設(shè)計葉片輸出功率略高,推力系數(shù)更小。
【作者單位】： 上海理工大學(xué)能源與動力工程學(xué)院;上海理工大學(xué)上海市動力工程多相流動與傳熱重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)力機(jī)葉片 多目標(biāo)優(yōu)化 遺傳算法 Pareto解集
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51176129) 上海市教育委員會科研創(chuàng)新(重點)(13ZZ120,13YZ066) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(博導(dǎo)類)(20123120110008) 上海市研究生創(chuàng)新基金(JWCXSL1402)資助項目
【分類號】：TM315
【正文快照】： 0前言*風(fēng)電發(fā)展迅速,為減小發(fā)電成本,風(fēng)力機(jī)的發(fā)展逐漸趨于大型化,風(fēng)輪質(zhì)量也隨之陡增,2020年預(yù)計投入使用的20 MW風(fēng)力機(jī)風(fēng)輪直徑達(dá)200m[1]。葉片作為風(fēng)力機(jī)唯一汲取能量的部件,其氣動外形直接影響風(fēng)力機(jī)功率特性,也與葉片的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度與載荷承受能力密切相關(guān)。傳統(tǒng)的設(shè)計方法均

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本文編號：980000