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题名基于遗传算法的风力机翼型优化设计方法
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作者
宋书强
乔印虎
王珏
张春燕
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机构
安徽科技学院智能制造学院
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出处
《黑龙江工程学院学报》
2025年第4期1-8,共8页
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基金
安徽省自然科学基金项目(2308085ME178)。
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文摘
风力机叶片作为风电系统核心,其性能提升对提高风能利用率具有重要意义。针对传统优化算法优化目标单一的问题,基于遗传优化算法以气动性能和叶片翼型截面面积为目标提出一种新的翼型优化方法,对DU35-A17翼型进行优化设计。首先利用PARSEC参数化对翼型几何进行表征,将复杂离散的翼型点转化为11个控制参数,再将遗传算法与XFOIL气动求解器相结合,采用计算流体力学方法和Matlab程序寻找气动特性更为优越的优化翼型,最后用ANSYS软件对优化后的翼型进行验证分析。结果表明,优化后的翼型气动性能得到明显改善,与基准翼型相比优化后的翼型升力系数提升7.11%,面积减少10.7%。
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关键词
风力机叶片
气动性能
遗传算法
优化设计
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Keywords
wind turbine blade
aerodynamic performance
genetic algorithm
optimal design
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分类号
TK830.2
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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