[发明专利]一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法

说明书

本发明公开了一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，属于优化方式领域，包含以下步骤，根据风力机叶片的优化目标，确定气动外形参数的优化变量及其范围，采用最优化拉丁超立方试验设计方法进行训练样本点的采样；利用数值模拟方法求解训练样本点对应的响应值；利用Kriging代理模型为近似模型方法，求得模型的超参数θ和设计变量与响应的映射关系；求解期望函数的最大值，获得下一个采样点的位置；求解新样本点的响应值，并加入到初始样本点集中，最终求得期望函数的最优解满足收敛条件。基于该方法优化预弯得到的叶片，即可以有效增大叶尖与塔架之间的间隙，又使得风力机输出功率得到明显的提升。

技术领域

本发明涉及优化方法领域，更具体的，涉及一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法。

背景技术

风力机额定功率不断增大，风力机叶片的尺寸也随之增大。现代大型风力机叶片制造材料均采用玻璃纤维，导致叶片刚度明显降低，促使其柔性进一步增大。为了避免风力机在运行过程中，特别在强风作用下发生叶片弯曲变形与塔架碰撞，有公司提出一种避免叶片尖部与塔架碰撞的策略，即叶片向迎风方向提前进行预先弯曲处理，可以有效增大叶尖与塔架之间的间隙。叶片的柔性预弯处理，可以降低局部应力载荷，减少生产叶片的材料，从而降低叶片的制造成本。但是有学者指出，预弯叶片的输出功率小于原有叶片的输出功率，使得风力机整体的功率降低。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明所要解决的技术问题在于提出提出一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，其能够克服目前叶片技术的不足，提供一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，使叶片预弯后的输出功率得到一定的提升。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供了一种风力机叶片气动外形的预弯优化方法，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。

在本发明较佳地技术方案中，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。

在本发明较佳地技术方案中，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。