一种适用于湍流工况的小型风力机翼型气动稳健优化设计方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于湍流工况的小型风力机翼型气动稳健优化设计方法，属于风力机技术领域。本发明专利技术在设计中采用非嵌入式概率配置点法实现不确定参数湍流强度的定量表征。通过改进的Hick‑Henne型函数参数化方法、拉丁超立方试验方法和CFD数值计算方法，建立设计变量、不确定参数及翼型最大升阻比之间的kriging代理模型。在此基础上，以不确定湍流工况下风力机翼型最大升阻比均值最大和标准差最小为目标，建立稳健优化数学模型。利用非嵌入式概率配置点法、kriging代理模型、以及NSGA‑II优化算法进行风力机翼型优化设计。本发明专利技术提高了翼型最大升阻比并减小了其波动幅度，提高了风能捕获效率、增强了湍流工况下气动稳健性；同时减少了稳健优化设计的计算工作量，提高了优化效率，为湍流工况下风力机翼型优化设计提供了重要参考。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于湍流工况的小型风力机翼型气动稳健优化设计方法
本专利技术涉及风力机
，具体地，提供一种适用于湍流工况的小型风力机翼型气动稳健设计方法。
技术介绍
对于小型风力发电机而言，由于轮毂安装位置较低，受大气湍流演变、风切变和地表粗糙度的影响，常在不确定高湍流流动状态下运行。在不确定湍流风的作用下，翼型表面的流动极不稳定，气动性能随之发生较大波动，直接影响风力机系统稳定性。在传统的风力机翼型优化设计中，设计变量、目标函数和约束函数均为确定性的，没有考虑湍流强度等不确定性因素对设计的影响，使得优化设计的最优解在实际不确定湍流工况下，风能捕获效率降低，系统气动稳定性下降。如何克服上述不足，是目前小型风力机翼型优化设计急需解决的问题。针对上述传统的风力机翼型设计方法中存在的不足，本专利技术的目的在提供一种适用于湍流工况的小型风力机翼型气动稳健设计方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在提供一种适用于湍流工况的小型风力机翼型气动稳健设计方法，提高翼型最大升阻比并减小其波动幅度，提高风能捕获效率、增强气动稳健性；同时减少稳健优化设计计算量，提高优化效率。为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案是：(1)首先，对翼型进行几何参数化。采用改进的Hicks-Henne型函数对翼型进行参数化表示，其表达式可描述为：式中，下标up和low分别表示上下翼面，0表示基准翼型；n表示数量，主要是以相关要求获取；ck为各型函数对应系数。(2)设置翼型几何参数的设计变量范围，几何参数设计变量为翼型表征型函数系数ck，其范围记为：ck＝[mink,maxk]。(3)在几何参数设计变量范围内，通过拉丁超立方试验设计方法抽取几何参数设计变量样本点。(4)根据几何参数设计变量样本点，在ANSYSICEM里建立几何模型,并进行流场网格划分。(5)设置不确定设计参数的概率分布类型及变化范围，所述不确定设计参数为湍流强度TI，湍流强度服从正态分布TI～N(0.15，0.03752)。(6)根据不确定设计参数的概率分布及变化范围，采用二阶非嵌入式概率配置点法进行配置，获得不确定设计参数配置点。所述非嵌入式概率配置点法将任意样本空间Ω上的变量展开表示为:其中是变量在第k个配置点θk的值，N为配置点的个数，hk表示与该点对应的拉格朗日插值多项式混沌，ξ(·)为随机变量。用一个广义随机微分方程，可以表示为：其中，与自由变量a(θ)相关的L(a(θ))是包含空间和时间的微分算子，是与空间和时间相关的源项；根据随机变量的分布函数，将选取的高斯积分点及对应的求积系数映射到随机空间Ω上，即得到配置点及其权重。表2给出了湍流强度TI服从正态分布时的不确定设计参数配置点与对应权重。表2不确定设计参数配置点与对应权重(7)将步骤(4)中创建的网格文件导入ANSYSFLUENT中，根据步骤(6)中所述的不确定设计参数配置点设定湍流强度，进行升阻比的计算，获得步骤(3)中所述的几何参数设计变量样本点对应的升阻比。(8)根据步骤(3)所述的几何参数设计变量样本点、步骤(6)中所述的不确定设计参数配置点及步骤(7)所述的几何参数设计变量样本点对应的升阻比，建立kriging代理模型，判断Kriging代理模型是否满足精度要求，若不满足精度要求，转到步骤(2)，更新几何参数设计变量范围，重复步骤(3)～(7)，直到满足精度要求时，进行下一步。所述代理模型精度可以用误差平方R2衡量，其值越大，预测精度也就越高。所述误差平方可表示为：式中，m为测试样本点个数，yi为检验实验值，为代理模型的预估值，为检验实验点集的均值。(9)在步骤(8)中建立Kriging代理模型的基础上，采用非嵌入式概率配置点法计算升阻比的均值和标准差。所述升阻比的均值、方差可以通过下式求解:其中，uk为在第k个配置点上确定性计算得到，ωk为其对应的权重。(10)以升阻比的均值最大和标准差最小为优化目标，采用NSGA-II对翼型进行稳健性优化设计。优化数学模型为：式中，Cl为升力系数，Cd为阻力系数，μ为均值，σ为标准差。max、min为几何参数设计变量范围的上下限。(11)判断优化目标是否收敛，若不满足条件，转到步骤(9)，重复步骤(9)～(10)。(12)直到优化目标相邻两次迭代值的变化小于设定容差时，即优化目标收敛，完成翼型稳健优化设计。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：1、本专利技术将非嵌入式概率配置点法与优化算法相结合，以湍流工况下翼型升阻比均值最大和标准差最小为优化目标，对翼型进行优化，提高了翼型最大升阻比并减小了其波动幅度，提高了风能捕获效率、增强了湍流工况下气动稳健性，为湍流工况下翼型设计与应用提供了重要参考。2、本专利技术采用非嵌入式概率配置点法进行不确定分析，通过少数随机变量点的值来进行不确定分析，将连续的随机变量转化为有限的随机变量点，降低了问题的分析维度，克服了传统不确定分析方法(如蒙多卡罗方法)，抽样样本较大，计算工作量大，设计效率较低，优化设计难度较大的缺点，提高了优化效率。3、本专利技术将非嵌入式概率配置点法与代理模型相结合，在配置点上构建模型，克服了大量随机变量引起的代理模型精度低的缺点，提高了代理模型精度和设计效率。4、本专利技术将优化算法与代理模型相结合，克服了直接耦合数值模拟效率低的缺点，在满足精度要求的基础上，减少了优化设计的计算量，提高了优化效率。附图说明图1为本专利技术的方法实现流程图。图2为风力机翼型外流场网格示意图。图3为求解寻优后得到的Pareto解集前沿。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术专利进行进一步描述，以S809翼型为研究对象，雷诺数Re＝3×105，设计攻角为6°，以湍流强度TI为不确定设计参数，进行翼型的稳健性优化，但本专利技术并不局限于所陈述案例的具体形式。(1)采用改进的Hicks-Henne型函数对翼型进行参数化表示。(2)几何参数设计变量为翼型表征型函数系数ck，取值范围如表3所示。表3设计变量取值范围(3)在几何参数设计变量范围内，通过拉丁超立方试验设计方法抽取150组几何参数设计变量样本点。(4)根据几何参数设计变量样本点，在ANSYSICEM里建立几何模型,并进行流场网格划分，如图2所示。(5)将湍流强度TI作为不确定设计参数，湍流强度服从正态分布TI～N(0.15，0.03752)。(6)根据不确定设计参数的概率分布及变化范围，采用二阶非嵌入式概率配置点法进行配置，获得不确定设计参数配置点。所述非嵌入式概率配置点法将任意样本空间Ω上的变量展开表示为:其中是变量在第k个配置点θk的值，N为配置点的个数，hk表示与该点对应的拉格朗日插值多项式混沌，ξ(·)为随机变量。用一个广义随机微分方程，可以表示为：其中，与自由变量a(θ)相关的L(a(θ))是包含空间和时间的微分算子，是与空间和时间相关的源项。根据随机变量的分布函数，将选取的高斯积分点及对应的求积系数映射到随机空间Ω上，即得到配置点及其权重。表4给出了湍流强度TI服从正态分布时的不确定设计参数配置点与对应权重。表4不确定设计参数配置点与对应权重(7)将步骤(4)中创建的网格文件导入ANSYSFLUENT中，根据步骤(6)中所述的不确定设计参数配置点设定湍流强度，进行升阻比的计算，获得步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于湍流工况的小型风力机翼型气动稳健优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)首先，对翼型进行几何参数化，采用改进的Hicks‑Henne型函数对翼型进行参数化表示，其表达式可描述为：

【技术特征摘要】
1.一种适用于湍流工况的小型风力机翼型气动稳健优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)首先，对翼型进行几何参数化，采用改进的Hicks-Henne型函数对翼型进行参数化表示，其表达式可描述为：式中，下标up和low分别表示上下翼面，0表示基准翼型；n表示数量，主要是以相关要求获取；ck为各型函数对应系数；(2)设置翼型几何参数设计变量范围，几何参数设计变量为翼型表征型函数系数ck，其范围记为：ck＝[mink,maxk]；(3)在几何参数设计变量范围内，通过拉丁超立方试验设计方法抽取几何参数设计变量样本点；(4)根据几何参数设计变量样本点，在ANSYSICEM里建立几何模型，并进行流场网格划分；(5)设置不确定设计参数的概率分布类型及变化范围，所述不确定设计参数为湍流强度TI，湍流强度服从正态分布TI～N(0.15，0.03752)；(6)根据不确定设计参数的概率分布类型及变化范围，采用二阶非嵌入式概率配置点法进行配置，获得不确定设计参数配置点；所述非嵌入式概率配置点法将任意样本空间Ω上的变量展开表示为:其中是变量在第k个配置点θk的值，N为配置点的个数，hk表示与该点对应的拉格朗日插值多项式混沌，ξ(·)为随机变量；用一个广义随机微分方程，可以表示为：其中，与自由变量a(θ)相关的L(a(θ))是包含空间和时间的微分算子，是与空间和时间相关的源项；根据随机变量的分布函数，将选取的高斯积分点及对应的求积系数映射到随机空间Ω上，即得到配置点及其权重。表1给出了湍流强度TI服从正态分布时的不确定设计参数配置点与对应权重...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐新姿，李鹏程，王效禹，袁可人，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43