【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种优化设计方法，特别是涉及。
技术介绍
目前，世界上能源日益短缺，环境污染问题已经引起人们强烈关注，风力发电作为 一种清洁能源已成为新世纪电力发展的主要方向，叶片是风力机中最重要的部件之一，叶 片的气动外形直接决定了风力机的效率。因此设计具有良好气动外形的叶片是风力机设计 的关键。以往的设计方法只是考虑了单一的性能指标，而忽略了整体性能，很难达到理想的 设计效果。 遗传算法起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。遗传算法就是设定某 一目标，利用一个初始种群经过不断的、反复的进行选择、交叉和变异过程，使得该种群向 这一目标逐渐靠拢，实现所需的最优解或满意解。本文采用遗传算法对风力机的叶片参数 进行优化，以期待提高风力机的输出功率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，提出了风力机叶片的优化 设计模型，针对特定风场设计截面的最佳弦长和扭角，优化后的叶片能明显提高风力机的 输出功率，证明了优化模型的实用性和有效性。 本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： ，所述方法包括以下过程： 1) 风力机叶片气动性能分析：风力机叶片的设计方法基于动量一叶素理论，用于估算 叶片距风轮轴线r处叶素截面产生的气动力，进而初步确定翼弦与叶片基本参数的关系； 2) 遗传算法优化：风力机的总体优化设计，以风力机叶片每段的年能量输出E最大为 设计目标，确定截面的最佳弦长和扭角； 遗传算法的运算过程包括编码、初始群体的生成、适应度值评价检测、适应度函数表明 个体或解的优劣性、选择和遗传、终止条件判断。 所述的，...
【技术保护点】
一种风力机叶片优化设计方法，其特征在于，所述方法包括以下过程：1） 风力机叶片气动性能分析：风力机叶片的设计方法基于动量—叶素理论，用于估算叶片距风轮轴线r处叶素截面产生的气动力，进而初步确定翼弦与叶片基本参数的关系；2）遗传算法优化：风力机的总体优化设计，以风力机叶片每段的年能量输出E最大为设计目标，确定截面的最佳弦长和扭角；遗传算法的运算过程包括编码、初始群体的生成、适应度值评价检测、适应度函数表明个体或解的优劣性、选择和遗传、终止条件判断。
【技术特征摘要】
1. 一种风力机叶片优化设计方法，其特征在于，所述方法包括w下过程： 1) 风力机叶片气动性能分析；风力机叶片的设计方法基于动量一叶素理论，用于估算 叶片距风轮轴线r处叶素截面产生的气动力，进而初步确定翼弦与叶片基本参数的关系； 2) 遗传算法优化：风力机的总体优化设计，W风力机叶片每段的年能量输出E最大为 设计目标，确定截面的最佳弦长和扭角； 遗传算法的运算过程包括编码、初始群体的生成、适应度值评价检测、适应度函数表明 个体或解的优劣性、选择和遗传、终止条件判断。2. 根据权利要求1所述的一种风力机叶片优化设计方法，其特征在于，所述编码，遗传 算法在进行搜索之前将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘欢，高淑芝，王健，李金凤，郭烁，张琳琳，
申请(专利权)人：沈阳化工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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