[发明专利]一种风力机叶片内侧厚翼型的气动稳健优化设计方法

说明书

本发明公开了一种风力机叶片内侧厚翼型的气动稳健优化设计方法，根据风力机叶片实际运行过程中来流雷诺数的不确定性，以翼型的最大升力系数、失速特征参数在随机性雷诺数条件下的概率统计量作为翼型受雷诺数不确定性影响的表征参数，采用权重系数法，进一步结合大攻角内翼型的气动升力特征为目标形成了厚翼型的稳健优化目标函数；以翼型几何结构特性为基本约束条件，结合遗传算法形成了厚翼型稳健优化设计方法。通过对具体案例优化结果的数值预测与评估表明，采用本发明提出的大厚度翼型稳健优化设计方法可使新翼型在大攻角范围内获得高气动升力水平的同时，还进一步提高翼型气动力特征随雷诺数变化的稳健性，实现了设计要求。

技术领域

本发明属于水平轴风力机翼型设计技术领域，涉及一种风力机叶片内侧厚翼型的设计方法，具体涉及一种不确定性入流雷诺数下风力机叶片内侧厚翼型的气动稳健性优化设计方法。

背景技术

在当前风力机叶片设计体系下，三维叶片的气动设计仍然以二维翼型的性能为基础。翼型空气动力学性能的优劣从根本上决定了风力机叶片的风能转换效率和载荷特性。因此，开发出性能优良的风力机专用翼型是提高风力机叶片风能捕获效率与运行可靠性的基本方法。

基于风力机叶片内在结构与气动矛盾，随着叶片的不断大型化发展，叶片展向内侧部分的设计须采用更厚的翼型以保证结构可靠性。而翼型相对厚度简单的线性增加往往以气动性能的降低为代价。因此开发出性能优良的厚翼型一直是风力机翼型优化设计的重要挑战。自20世纪80年代以来，风力机专用翼型研发的历史从一定程度上可以看作是不断追求气动性能优良的厚翼型的历程。厚翼型设计的难点在于翼型尾缘附近边界层流动的逆压梯度远较薄翼型的大，导致厚翼型在很小的攻角下即出现流动分离，给翼型气动性能的准确预测带来较大困难。尤其是对于叶片内侧翼型而言，由于叶片扭角的限制，使得该部位翼型的实际运行攻角大，多处于深失速区域。近年来，学者们先后改进了翼型设计中常用的粘性-无粘耦合迭代方法中边界层方程封闭关系以及湍流模型，提高了厚翼型大攻角内的预测精度。基于此，先后有学者提出了以大攻角范围内高气动升力为目标的大厚度翼型设计方法。

但目前厚翼型的设计仍然基于确定性的设计条件(如雷诺数等)研发得到。而在实际风场中，由于风的湍流特性以及风剪切等因素的影响，叶片各截面翼型的雷诺数实际上是具有不确定性的。雷诺数是翼型的流动动力相似准则，对翼型边界层的流动状态和气动力特性具有重要影响，尤其是对翼型失速附近的气动特征。风洞测量和数值模拟结果均表明，对于航空翼型以及较薄的风力机专用翼型而言，雷诺数的增加对翼型性能的影响具有一致的规律，表现为最小阻力系数随着雷诺数的增加而单调降低，线性区升力系数的斜率增加，最大升力系数随着雷诺数的增加单调增加，失速攻角也相应增加。而对于厚翼型而言，研究人员发现雷诺数的增加对其最大升力系数、升阻比的影响并无一致规律，具有非线性。因此，以确定性雷诺数为设计条件得到的厚翼型，其气动性能在具有随机性的入流雷诺数条件下难以准确预测，给风力机的安全运行、功率与载荷控制带来了挑战。为提高叶片功率预测与控制水平，降低运行安全风险，须将入流雷诺数的不确定性对厚翼型气动性能的影响考虑到设计之中，提高其大攻角内的气动力水平和稳健性。目前的设计方法之中，有学者采用两种典型雷诺数工况下的翼型气动性能的线性变化率表征雷诺数对翼型性能影响的稳定性。该方法对于薄翼型而言较为合理。但是对于厚翼型而言，雷诺数效应是非线性的，上述方式不能准确表征雷诺数不确定性的影响，须采用真正的随机性方法获得翼型气动力特征的统计特性进行表征。

发明内容

鉴于以上问题，本发明根据实际风场中入流雷诺数的不确定性，以雷诺数为随机性设计条件，采用描述性蒙卡模拟随机采样方法描述入流雷诺数的不确定性对翼型气动力特征的影响，构建稳健优化设计模型，以翼型气动性能参数的统计量作为优化目标之一，对翼型大攻角范围内气动力特征的统计特性进行优化，形成风力机内侧厚翼型的稳健优化设计方法。

本发明为实现其技术目的是通过以下技术方案实现的：

一种风力机内侧厚翼型的气动稳健优化设计方法，其特征在于，所述优化设计方法包括如下步骤：