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。