劉丹 李磊
摘 要:風(fēng)力機(jī)葉片氣動(dòng)設(shè)計(jì)是一個(gè)非常復(fù)雜的工程,涉及到氣動(dòng)性能、氣動(dòng)載荷、葉片實(shí)度等多目標(biāo)耦合的特點(diǎn),各目標(biāo)的權(quán)重具有不確定性,氣動(dòng)性能直接決定了葉片的氣動(dòng)效率,氣動(dòng)載荷決定了葉片的受力大小,而葉片實(shí)度則決定了葉片結(jié)構(gòu)調(diào)整的空間,各個(gè)目標(biāo)之間相互影響,原有的氣動(dòng)設(shè)計(jì)或者只是單純的對(duì)葉片氣動(dòng)性能尋優(yōu),或者氣動(dòng)性能和氣動(dòng)載荷給予確定的權(quán)重(例如各0.5的權(quán)重),最終設(shè)計(jì)的結(jié)果具有很大的局限性。因此,如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)力機(jī)葉片氣動(dòng)設(shè)計(jì)的總體優(yōu)化,提高氣動(dòng)設(shè)計(jì)質(zhì)量,是風(fēng)力機(jī)葉片研究和設(shè)計(jì)人員非常關(guān)心的問(wèn)題。
關(guān)鍵詞:風(fēng)力機(jī)翼型;多目標(biāo)優(yōu)化;氣動(dòng)優(yōu)化;HMGE ParetoExplorer
引言
風(fēng)力機(jī)葉片氣動(dòng)設(shè)計(jì)是一個(gè)非常復(fù)雜的工程,涉及到氣動(dòng)性能、氣動(dòng)載荷、葉片實(shí)度等多目標(biāo)耦合的特點(diǎn),各目標(biāo)的權(quán)重具有不確定性,氣動(dòng)性能直接決定了葉片的氣動(dòng)效率,氣動(dòng)載荷決定了葉片的受力大小,而葉片實(shí)度則決定了葉片結(jié)構(gòu)調(diào)整的空間,各個(gè)目標(biāo)之間相互影響,原有的氣動(dòng)設(shè)計(jì)或者只是單純的對(duì)葉片氣動(dòng)性能尋優(yōu),或者氣動(dòng)性能和氣動(dòng)載荷給予確定的權(quán)重(例如各0.5的權(quán)重),最終設(shè)計(jì)的結(jié)果具有很大的局限性。因此,如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)力機(jī)葉片氣動(dòng)設(shè)計(jì)的總體優(yōu)化,提高氣動(dòng)設(shè)計(jì)質(zhì)量,是風(fēng)力機(jī)葉片研究和設(shè)計(jì)人員非常關(guān)心的問(wèn)題。
1 ?ParetoExplorer多目標(biāo)梯度優(yōu)化算法
2 ?仿真優(yōu)化流程的建立
總體設(shè)計(jì)流程為由MATLAB進(jìn)行葉片外形的造型,導(dǎo)入bladed功率系數(shù)計(jì)算文件,通過(guò)bladed進(jìn)行Cp計(jì)算,在調(diào)用Excel計(jì)算控制參數(shù),集成到bladed功率曲線計(jì)算文件、靜載計(jì)算文件中,由bladed進(jìn)行功率曲線計(jì)算,最終通過(guò)自編程序?qū)δ臧l(fā)電量進(jìn)行計(jì)算,最終獲得每個(gè)樣本的最大功率系數(shù)、最大載荷、以及年發(fā)電量的數(shù)據(jù),通過(guò)iSIGHT集成的PE優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu)。通過(guò)Isight實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)調(diào)用MATLAB、BLADED進(jìn)行樣本生成、性能計(jì)算、優(yōu)化搜索等,最終獲得優(yōu)化設(shè)計(jì)的結(jié)果。
計(jì)算程序采用bladed風(fēng)力機(jī)葉片專用計(jì)算軟件。通過(guò)Isight讀入bladed計(jì)算文件,修改對(duì)應(yīng)的弦長(zhǎng)及扭角分布,然后進(jìn)行后臺(tái)運(yùn)算。
造型程序通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片外形(弦長(zhǎng)和扭角)的模擬,并且進(jìn)行必要的修正,如葉根造型、最大弦長(zhǎng)位置處的修正、葉尖修正等等,最終獲得葉片樣本的弦長(zhǎng)及扭角分布。
3 ?多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題定義
風(fēng)力機(jī)渦輪翼型優(yōu)化模型的建立是進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的關(guān)鍵,主要進(jìn)行優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立、設(shè)計(jì)變量的確立,目標(biāo)函數(shù)的選取和優(yōu)化方法的選取等工作。
3.1 優(yōu)化設(shè)計(jì)變量的選取
風(fēng)力機(jī)渦輪翼型設(shè)計(jì)參數(shù)眾多,優(yōu)化設(shè)計(jì)變量的選取主要從以下兩個(gè)方面考慮:一是選取的參數(shù)對(duì)翼型氣動(dòng)性能影響顯著;二是選取的參數(shù)能調(diào)整葉型形狀,從而能改變翼型強(qiáng)度。采用5階冪級(jí)數(shù)能夠很好地集成風(fēng)力機(jī)葉片的弦長(zhǎng)與扭角分布情況:
3.2 目標(biāo)函數(shù)的選取
在傳統(tǒng)的歸一化方法中,需要將目標(biāo)函數(shù)歸一化為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。在本問(wèn)題中,我們通過(guò)ParetoExplorer多目標(biāo)優(yōu)化算法,直接求解Pareto解,不設(shè)置任何權(quán)重。目標(biāo)函數(shù)有四個(gè):
(1)最大化風(fēng)能利用系數(shù)(Cpmax)
(2)最小化葉根揮舞彎矩(My)
(3)最大化年發(fā)電量(Energy)
(4)最大化葉片實(shí)度(Solidity)
4 ?算例與分析
經(jīng)過(guò)優(yōu)化運(yùn)行之后,獲得了pareto前沿,如下圖所示,在前沿上的點(diǎn)(藍(lán)色的點(diǎn))表示所有可能的最優(yōu)解(即能保證某一個(gè)目標(biāo)優(yōu)化不會(huì)引起其他目標(biāo)下降的最優(yōu)邊界),設(shè)計(jì)人員可以根據(jù)實(shí)際情況和各指標(biāo)的重要程度,在pareto前沿選擇相應(yīng)的方案。
圖中紅色交叉點(diǎn)即為暫定的氣動(dòng)設(shè)計(jì)結(jié)果,具體性能如下:
如果氣動(dòng)設(shè)計(jì)結(jié)果確定后,在后期的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中發(fā)現(xiàn)某些未考慮到的不利因素(例如載荷過(guò)大,凈空無(wú)法滿足等),以往則需要重新調(diào)整程序進(jìn)行新一輪的計(jì)算,而在如今的優(yōu)化平臺(tái)上,只需要根據(jù)實(shí)際需要,另選取pareto點(diǎn)即可(例如,需要降低葉根揮舞彎矩,則可以選擇在紅色交叉點(diǎn)左側(cè)的pareto點(diǎn)),從而可以有效的提高葉片設(shè)計(jì)的效率。
5 ?結(jié)論
通過(guò)在iSIGHT軟件上集成bladed專業(yè)風(fēng)力機(jī)性能計(jì)算軟件、數(shù)值求解軟件Matlab,建立了針對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái);
(1)優(yōu)化平臺(tái)針對(duì)具體的設(shè)計(jì)參數(shù)要求,通過(guò)改變?nèi)~片初始的弦長(zhǎng)扭角分布的輸入?yún)?shù),進(jìn)行bladed氣動(dòng)性能計(jì)算,通過(guò)優(yōu)化迭代,得到了多個(gè)符合要求的設(shè)計(jì)結(jié)果,根據(jù)實(shí)際需要,選取適當(dāng)?shù)淖顑?yōu)點(diǎn);
(2)該優(yōu)化平臺(tái)具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性,可以在日后逐步添加進(jìn)葉片結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、葉片疲勞載荷計(jì)算等等多個(gè)學(xué)科的耦合計(jì)算,最終形成完善的葉片優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)。
作者簡(jiǎn)介:
劉丹(1979-)男,漢族,河北邢臺(tái)人,工程師,研究生,工學(xué)碩士,研究方向:電力營(yíng)銷管理,電力形勢(shì)分析與預(yù)測(cè),售電交易研究,新能源裝備技術(shù)。
李磊(1979-)男,漢族,陜西西安人,河北科技工程職業(yè)技術(shù)大學(xué),副教授,本科,碩士,研究方向:機(jī)械工程方面。