[发明专利]一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法

权利要求书

1.一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，其特征在于：

包括以下步骤：

步骤1：确定风力机叶片的优化目标，以叶片扭矩为优化目标；

步骤2：分析影响叶片扭矩的因素，得出其主要受预弯展向位置r/R和预弯距离Δz影响，以预弯展向位置r/R和预弯距离Δz为设计因子，即风力机叶片的优化参数，利用最优化拉丁超立方试验设计方法采集优化参数的训练样本点；

步骤3：采用数值模拟方法获得训练样本点对应的响应值；

步骤4：采用模式算法与遗传算法的混合算法改进Kriging代理模型，求得模型的超参数θ的初始解；

步骤5：构建Kriging代理模型，求得模型的超参数θ以及设计因子与响应值的映射关系；

步骤6：采用期望函数判断映射关系是否收敛，求出期望函数的最大值，判断其是否满足收敛条件，若满足收敛条件，即优化成功，如不满足收敛条件，求解期望函数的最大值，以期望函数的最大值所对应的设计因子为下一训练样本点；

步骤7：将下一样本点加入到步骤2的求得的初始样本点集中，回到步骤3进行循环，直到期望函数的最优解满足收敛条件。

2.根据权利要求1所述的一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，其特征在于：

所述步骤1中，风力机的输出功率为P＝2π×Ω₀×M_Torque×B/60；其中，Ω₀为叶轮转速，单位为r/min，M_Torque,为叶片扭矩，单位为，N·m，B为叶片数；运行工况不变情况下，所述输出功率只受所述叶片扭矩影响，则以所述叶片扭矩为优化目标。

3.根据权利要求1所述的一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，其特征在于：

所述步骤2中，以叶片尖部到预弯展向位置的距离得到预弯展向位置r/R，采用多项式插值得到截面翼型的预弯距离Δz；

拉丁超立方试验设计可以按照以下公式选取：其中，1≤j≤n，1≤i≤l，U是0到1之间的随机数值，π为0，1，…，l-1的独立随机排列，共生成20个训练样本点。

4.根据权利要求1所述的一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，其特征在于：

所述步骤5中Kriging代理模型由多项式和随机分布组成，具体模型为：

其中，β_p×1是回归系数向量；

f(x)_p×1^T是已知的回归模型，为多项式函数，可以为常数、一阶或二阶函数；

f(x)_p×1^Tβ^p×1是已知部分，对试验设计空间全局近似。

5.根据权利要求4所述的一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，其特征在于：

z(x)是随机误差，服从正态分布，协方差非零，具有统计特性；

E[z(x)]＝0；

其中，x_i和x_j是两个任意的训练样本点，θ是各向异性相关参数，R(θ,x_i,x_j)是训练样本点的相关函数。

6.根据权利要求5所述的一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，其特征在于：

R为相关函数矩阵，其表达式为：

其中m＝20；

已知的回归函数模型通常选取一阶线性多项式模型。

7.根据权利要求6所述的一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，其特征在于：

所述一阶线性多项式的形式为：

随机函数z(x)服从正态分布，的对数似然函数为：

问题可以转化求解一个非线性的无约束全局优化问题min[Ψ(θ)]≡σ_a(θ)²|R|。