风力机专用翼型综合优化设计方法

为了得到拥有优良气动特性且低噪声水平的风力机专用翼型的轮廓线,提出了翼型多工况点多目标综合优化设计方法。该方法应用Bezier曲线对翼型的轮廓线进行参数化表达,并推导出由翼型离散数据点反求Bezier曲线控制点的一般方程。基于翼型噪声预测半经验模型,采用XFOIL计算翼型的气动性能,结合遗传优化算法得到优化翼型。以美国NREL风力机翼型S834为初始翼型,对多工况多目标权重分配方案进行综合设计。研究表明,相对于初始翼型,优化翼型在主攻角范围具有更好的气动性能和声学性能。     

基于遗传算法的翼型性能优化

采用Hicks-Hence函数构建翼型,利用FLUENT软件对翼型的气动性能和噪声水平进行计算,并根据均匀设计试验方法,利用偏最小二乘回归法进行数据统计分析,构建多项式响应面模型;以翼型升阻比和噪声水平为目标函数,采用遗传算法对翼型性能进行优化设计,得到优化翼型;将优化翼型与基准翼型的性能进行了对比,结果表明,优化翼型的升阻比提高,噪声水平下降,优化效果明显.     

基于径向基函数模型的风力机翼型多目标优化设计

针对目前大型风力机翼型综合气动性能的优化需求,建立了多运行工况下的翼型优化设计方法。该方法利用最优拉丁超立方法设计样本,采用解析函数线性叠加法表征翼型外形,建立径向基函数模型代替复杂且耗时的CFD气动分析模型,利用多目标粒子群优化算法对该模型进行多点优化设计,以获取综合气动性能更佳的风力机专用翼型。利用上述方法对风力机常用翼型NACA4418进行优化,结果表明:新翼型在各运行工况下,升力系数和升阻比均有所提高,该优化方法可提高优化效率,改善翼型的气动特性,具有一定的工程实用价值。     

兆瓦级风力机翼型多目标优化设计和研究

随着风电发电技术的不断发展,对风力机的各项性能要求越来越高,气动噪声问题已成为风电行业研究的关键方向。以提高叶片的气动性能和降低噪声为设计目标,基于改进的Hicks-Henne型函数优化翼型结构方程,并结合多目标粒子群优化算法,对S8035翼型进行优化设计;利用Xfoil软件对优化后的翼型进行评估计算,并对其气动噪声和流动特性进行模拟仿真。分析结果表明优化后的叶片具有更好的气动特性和更低的噪声特性,验证了该设计方法的可行性。     

基于最大风能利用系数的风力机翼型设计

以叶素动量理论为基础,对翼型风能利用系数进行循环迭代以求解其最大值,同时分析翼型在各段升阻比范围内升阻比增加对风能系数的影响.针对风力机展向各处对翼型设计的不同要求,基于翼型型线与噪声预测理论,综合考虑翼型的前缘粗糙度敏感性、非设计工况特性、失速特性、噪声特性以及风力机的使用寿命,提出以多攻角范围内翼型风能利用系数为设计目标来设计翼型的新方法.计算实例选取相对厚度为18%的翼型进行优化计算,得到一种性能优越的风力机专用翼型,通过和风力机常用翼型NACA 63418在雷诺数Re=2×106和Re=6×106下自由转捩和固定转捩两种工况时性能的综合比较,新翼型在5°～14°攻角范围内具有良好的粗糙度敏感性、非设计工况特性、失速特性以及低噪声,同时也具有更高的风能利用系数,很好地满足了风力机专用翼型的设计要求.     

基于钝尾缘翼型叶片的三维风力机性能分析

随着风力机向大型化发展,为有效提升风力机叶片的性能以及结构强度,将钝尾缘翼型应用于风力机叶片设计。以NACA639XX系列翼型为基准翼型,通过Hicks-Henne型函数和钝尾缘函数对翼型进行参数化拟合,使用多岛遗传算法优化得到层流钝尾缘翼型族(USST-XXX)。将此翼型族中相对厚度为21%的USST-211翼型与NACA63921层流翼型替换NREL PhaseVI叶片截面的S809翼型,建模得到两种三维风力机叶片,采用数值模拟的方法,对这两种叶片不同风速下的流场进行分析,并与NREL Phase VI风力机叶片的气动性能进行对比。数值模拟结果表明,在额定风速附近,采用层流钝尾缘翼型所构造的新叶片风力机的风能利用系数高于其他两种叶片。研究结果表明优化得到的层流钝尾缘翼型族可以有效提升风力机气动性能,在大型水平轴风力机叶片设计方面具有良好的应用前景。     

典型霜冰条件下的风力机翼型优化设计

以翼型型线的表达方法为基础,提出结冰条件下风力机翼型设计方法,并在典型霜冰条件下,基于原始翼型WT180优化设计出一种相对厚度为18%的风力机专用翼型ICE180。在自然转捩情况下,用Rfoil计算了ICE180、WT180及NACA63418三种翼型在不结冰以及霜冰条件下的气动性能;在结冰条件下,用计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)方法对三种结冰翼型的气动性能进行验证。研究表明,相对于原始翼型WT180,新翼型ICE180既保持了无结冰条件下的良好气动性能,又在主攻角范围内,大幅提高了霜冰条件下的气动性能,且翼型前缘结冰厚度更小。故此,提出的翼型优化设计方法对于霜冰条件下的风力机专用翼型设计具有重要意义。     

可逆地铁风机用翼型优化设计与验证

作为叶片设计的基本组成单元,可逆翼型的选取对整机性能的影响起着重要的作用。以性能较好的R18可逆翼型作为初始翼型,通过翼型优化方法得到一款优化翼型。利用Numeca软件对R18翼型构建的叶片进行气动性能计算并与标准风机试验台的数据进行比对,验证该数值方法的可靠性。在此基础上采用两种翼型构建两种叶片模型并用Numeca软件计算气动性能,以此对翼型优化的设计效果作出评价。研究结果表明：在设计攻角范围内,优化翼型的升阻力特性均高于R18翼型;且在设计工况范围内,优化翼型设计出的风机全压提升5.43%,效率提升0.905%。表明该翼型优化设计方法确能提高设计出的可逆地铁风机气动性能。     

粗糙度对风力机专用翼型气动性能影响

针对风力机专用翼型FFA-W3-211进行数值模拟,深入系统探讨了粗糙度对该翼型气动性能的影响。采用剪切应力输运k-omega湍流模型进行CFD计算;于翼型表面均匀分布不同粗糙度,求出该翼型敏感粗糙度;同时,研究了在该翼型吸力面和压力面不同位置布置敏感粗糙度时,粗糙带位置对翼型升力系数和阻力系数的影响,分别求出吸力面和压力面的敏感粗糙带位置,与软件XFOIL算出转捩点位置进行对比,分析粗糙度对该翼型气动性能的影响。计算结果对风力机专用翼型的设计与开发具有一定的理论价值。     

多模块协同仿真的翼型优化设计研究

基于粒子群算法的研究基础,提出了基于粒子群算法的多模块协同的翼型优化设计方法。在高速风力机中被广泛应用的航空翼型在某些方面存在一定的不适应性。针对此问题,建立了基于多软件协同仿真且以翼型的升阻比为目标的自动化优化设计方法,并运用该方法对风力机中常用的NACA4412翼型进行优化设计。设计结果表明,用该方法优化后的翼型在气动性能方面有较大提高。