基于人工神经网络与遗传算法的风力机翼型优化设计方法

作     者：琚亚平 张楚华 

作者机构：西安交通大学能源与动力工程学院陕西省西安市710049 

基　　金：国家高技术研究发展计划项目(863计划)(2007AA05Z203) 国家自然科学基金项目(10572113) 新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0847)~~ 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2009年第29卷第20期

页      码：106-111页

摘      要：开发风力机专用翼型是风电技术中的一个关键问题,高升阻比翼型的优化设计方法是目前风力机空气动力学的重要研究课题。该文建立了多运行工况下升阻比最高的风力机翼型优化设计方法,运用Bezier函数建立了翼型的数字化参数表征方法,根据完全析因试验设计方法选取了翼型族的设计空间,利用计算流体力学方法获得了每个翼型样本的气动性能参数,采用人工神经网络和遗传算法相结合的现代优化方法数值求解了优化命题。基于上述模型对FX63–167翼型进行优化改进,重点研究风力机翼型在3种运行工况点下的气动优化设计命题及其求解方法。计算表明优化后翼型具有更佳的气动特性,各工况点下的升阻比均有所提高,验证了该优化方法的合理性、可行性。

主 题 词：风力机翼型 参数化建模 优化设计 神经网络 遗传算法 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

核心收录：

D　O　I：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2009.20.018

馆 藏 号：203958069...