夏云松, 譚劍鋒, 韓 水, 高金娥

(南京工業(yè)大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院, 南京 211816)

風(fēng)力機(jī)的葉片作為風(fēng)力發(fā)電(簡(jiǎn)稱風(fēng)電)機(jī)組的核心部件,其表面流體流動(dòng)狀態(tài)非常復(fù)雜,尤其是處于較高風(fēng)速和極端天氣的狀況下,風(fēng)力機(jī)葉片表面流體分離現(xiàn)象嚴(yán)重,出現(xiàn)風(fēng)力機(jī)失速現(xiàn)象,導(dǎo)致功率持續(xù)下降.而渦流發(fā)生器(Vortex Generators, VGs)能以較小的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)代價(jià),延緩或抑制葉片表面大規(guī)模的失速,提升風(fēng)力機(jī)的輸出功率[1].

渦流發(fā)生器屬于被動(dòng)控制技術(shù)的一種,因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本較低、可靠性高等優(yōu)勢(shì),目前被廣泛應(yīng)用在風(fēng)電葉片上.渦流發(fā)生器本質(zhì)是安裝在翼型吸力面上的擾流器,這些擾流器在分離上游,與入流成特定角度且垂直安裝于葉片表面[2].渦流發(fā)生器的展弦比較小,產(chǎn)生于其頂端的翼尖渦能量較高,脫落進(jìn)入下游低能量的邊界層,與低能量邊界層混合后能夠增加邊界層的動(dòng)能,從而克服逆壓梯度,使氣流繼續(xù)貼附在機(jī)體表面,進(jìn)而延緩流動(dòng)分離,提高氣動(dòng)性能[3-4].

VGs結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、控制效率高,適用于風(fēng)力機(jī)葉片的流動(dòng)控制.Timmer等[5]采用風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)的方法,研究有、無(wú)三角形VGs對(duì)DU-97-W-300翼型氣動(dòng)特性的影響.Mueller-Vahl等[6]研究VGs的弦向位置、展向間距以及大小參數(shù)對(duì)風(fēng)力機(jī)翼型段氣動(dòng)性能的影響,獲得VGs最佳參數(shù).Tavernier等[7]采用實(shí)驗(yàn)的方法,在垂直軸風(fēng)力機(jī)葉片上安裝VGs,研究VGs在葉片上的高度和安裝位置對(duì)風(fēng)力機(jī)非定常氣動(dòng)載荷的影響.張惠等[8-9]通過(guò)風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)的方法,研究3種高度、安裝角、形狀和弦向安裝位置的VGs對(duì)風(fēng)力機(jī)專用翼型氣動(dòng)性能的影響,并總結(jié)出VGs最佳高度、安裝角、形狀和弦向安裝位置.楊瑞等[10]對(duì)1.5 MW變槳距風(fēng)力機(jī)安裝渦流發(fā)生器前后功率試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)后者功率提升了28.8%,試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明安裝渦流發(fā)生器可進(jìn)一步抑制變槳距風(fēng)力機(jī)失速,提高風(fēng)力機(jī)機(jī)組發(fā)電功率.雖然渦流發(fā)生器是提高風(fēng)力機(jī)輸出功率的重要方式,其參數(shù)是影響葉片氣動(dòng)性能增幅的重要因素,但是渦流發(fā)生器優(yōu)化設(shè)計(jì)是一個(gè)多參數(shù)、多目標(biāo)的復(fù)雜過(guò)程,同時(shí)也是風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片流動(dòng)控制設(shè)計(jì)的難點(diǎn).因此,為提升風(fēng)力機(jī)整體氣動(dòng)性能,需要首先優(yōu)化設(shè)計(jì)風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器參數(shù).

然而,關(guān)于渦流發(fā)生器參數(shù)的研究多采用控制變量法,只考慮單一參數(shù)對(duì)風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)特性的影響,忽略風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器多個(gè)參數(shù)之間的相互作用.遺傳算法(Genetic Algorithms,GA)優(yōu)化反向傳播(Back Propagation, BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)模型,可準(zhǔn)確構(gòu)建多參數(shù)與關(guān)聯(lián)指標(biāo)間的映射關(guān)系,適用于風(fēng)力機(jī)翼型優(yōu)化設(shè)計(jì)[11]、風(fēng)力機(jī)葉片鋪層優(yōu)化[12]、風(fēng)力機(jī)葉片故障診斷[13]等多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域.然而,此方法尚未應(yīng)用于風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì).為此,針對(duì)渦流發(fā)生器優(yōu)化問(wèn)題,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型,驗(yàn)證氣動(dòng)性能模型的可靠性,并耦合魚群算法和風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型,建立風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器優(yōu)化方法,解決渦流發(fā)生器多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,進(jìn)一步提升風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能.

1 風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器試驗(yàn)方案確定

1.1 風(fēng)力機(jī)模型

風(fēng)力機(jī)為美國(guó)NASA Ames研究中心的NREL Phase VI水平軸風(fēng)力機(jī),其葉片區(qū)域采用S809翼型,葉片半徑R=5.029 m、槳距角為3°、輪轂高度為12.2 m、額定轉(zhuǎn)速為72 r/min、額定功率為20 kW,其余風(fēng)力機(jī)參數(shù)可參考文獻(xiàn)[14]中的NREL實(shí)驗(yàn)報(bào)告.

1.2 渦流發(fā)生器模型

風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器能加強(qiáng)渦流發(fā)生器兩側(cè)之間的氣流流動(dòng),促進(jìn)葉片邊界層低能流體與高能流體間的能量轉(zhuǎn)換,使邊界層內(nèi)層流提前轉(zhuǎn)捩成湍流狀態(tài),利用湍流較強(qiáng)的抗分離能力,延遲邊界層分離及維護(hù)氣流流動(dòng)的穩(wěn)定性.

根據(jù)風(fēng)力機(jī)葉片各截面的壓力系數(shù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),當(dāng)來(lái)流風(fēng)速U∞≥13 m/s時(shí),在0.467R～0.633R內(nèi)葉片段明顯出現(xiàn)不同程度的壓力平臺(tái),即產(chǎn)生流動(dòng)分離現(xiàn)象,從而導(dǎo)致風(fēng)力機(jī)失速.為此,以失速風(fēng)速13 m/s為渦流發(fā)生器優(yōu)化時(shí)的來(lái)流風(fēng)速,在葉片0.467R～0.633R反向布置26對(duì)共52個(gè)微型NACA0012翼型VGs如圖1(a)所示(C為弦長(zhǎng)),以較低成本保證渦流發(fā)生器流動(dòng)控制效率,從而提升風(fēng)力機(jī)葉片的氣動(dòng)性能.

圖1 風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器模型

根據(jù)風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器設(shè)計(jì)原則,數(shù)值模擬分析VGs高度(h)、長(zhǎng)度(l)、安裝角度(β)、弦向安裝位置、間距(λ)以及節(jié)距(d)等參數(shù)對(duì)風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)特性的影響規(guī)律.對(duì)比分析表明,VGs高度、長(zhǎng)度以及安裝角度對(duì)風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能的影響最顯著,故確定VGs高度、長(zhǎng)度和安裝角度為待優(yōu)化參數(shù)變量,其初始取值范圍分別為h=3～25 mm、l=9～30 mm和β=0°～25°;另設(shè)d=4 mm、λ=35 mm,模型參數(shù)如圖1(b)所示.

1.3 最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為保證渦流發(fā)生器每個(gè)參數(shù)在其取值范圍內(nèi)均勻取值,獲取準(zhǔn)確的訓(xùn)練、預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù),試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法的選用十分關(guān)鍵.

最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)(Optimal Latin Hypercube Design, Opt LHD)改進(jìn)了隨機(jī)拉丁超立方設(shè)計(jì)的均勻性,使因子和響應(yīng)的擬合更加精確真實(shí).相較于拉丁超立方設(shè)計(jì),最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)能使所有試驗(yàn)點(diǎn)盡量均勻地分布在設(shè)計(jì)空間,具有良好的空間填充性和均勻性[15],兩種方法的對(duì)比如圖2所示.其中,X1和X2為影響因子.

圖2 兩種方法對(duì)比

影響渦流發(fā)生器流動(dòng)控制效果的關(guān)鍵因素包括VGs高度、長(zhǎng)度和安裝角度,為保證每個(gè)自變量在其取值范圍內(nèi)均勻取值,運(yùn)用最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)表安排試驗(yàn)方案.共確定50組試驗(yàn)安排,分析計(jì)算渦流發(fā)生器控制下風(fēng)力機(jī)的推力(T)和轉(zhuǎn)矩(M),部分試驗(yàn)仿真結(jié)果如表1所示.

表1 部分試驗(yàn)設(shè)計(jì)及仿真結(jié)果

2 風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器優(yōu)化方法

2.1 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型

采用CFD方法可較精確計(jì)算風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能,但計(jì)算量龐大限制了其在渦流發(fā)生器中的應(yīng)用.為此,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型,代替計(jì)算量龐大的CFD方法.

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,可以調(diào)整的參數(shù)多、訓(xùn)練算法多,而且可操作性好,應(yīng)用廣泛.本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型如圖3所示.其中,輸入層有3個(gè)參數(shù),分別是VGs高度、長(zhǎng)度和角度,輸出層的參數(shù)為風(fēng)力機(jī)的推力和轉(zhuǎn)矩.

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

隱含層中神經(jīng)元的數(shù)量直接影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模效果,按照下式進(jìn)行隱含層神經(jīng)元數(shù)量的計(jì)算選擇:

n2=2n1+1

(1)

式中:n1為輸入神經(jīng)元數(shù);n2為隱含層神經(jīng)元數(shù).

以表1中的50組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本,根據(jù)最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)的自變量和待優(yōu)化的因變量設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),設(shè)置隱含層的神經(jīng)元數(shù)量為7,用mapminmax函數(shù)處理輸入層的參數(shù),隱含層的神經(jīng)元傳的遞函數(shù)采用S型正切函數(shù)tansig,輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用S型對(duì)數(shù)函數(shù)logsig,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)為trainlm,訓(xùn)練次數(shù)為2 000次,學(xué)習(xí)速率為0.1 s,訓(xùn)練目標(biāo)為方差最小即1×10-6,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型.

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣泛的算法,但是也存在一些缺陷,例如學(xué)習(xí)收斂速度慢、不能保證收斂到全局最小點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不易確定.此外網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、初始連接權(quán)值和閾值的選擇對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果影響很大,但是又無(wú)法準(zhǔn)確獲得.針對(duì)這些特點(diǎn)可以采用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,獲取最佳的權(quán)值和閾值,建立更精確的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型.故采用MATLAB Sheffield遺傳算法工具箱,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值.設(shè)置遺傳算法運(yùn)行參數(shù):種群大小為300,最大遺傳代數(shù)為300,變量的二進(jìn)制位數(shù)為10,交叉概率為0.7,變異概率為0.01,代溝為0.95.

2.2 耦合魚群算法的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器優(yōu)化

人工魚群算法是一種基于模擬魚群行為的優(yōu)化算法,是由李曉磊[16]在2003年提出的一種新型的群體智能優(yōu)化算法.這種算法的特點(diǎn)是全局收斂性好、收斂速度快、對(duì)初值無(wú)要求、對(duì)各參數(shù)的選擇敏感程度不高,有較大的容許范圍,對(duì)目標(biāo)函數(shù)的要求不高,只使用目標(biāo)函數(shù)的函數(shù)值作為適應(yīng)度,無(wú)需目標(biāo)函數(shù)的梯度值等特殊信息.魚群算法主要是通過(guò)模擬魚群的覓食、聚群、追尾、隨機(jī)等行為在搜索域中進(jìn)行全局尋優(yōu),不同于傳統(tǒng)的問(wèn)題解決方法,這一模式具備分布處理、參數(shù)和初值的魯棒能力強(qiáng)等功能.

對(duì)風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化,其數(shù)學(xué)模型可以表示為

(2)

式中:TBP(X)和MBP(X)為渦流發(fā)生器參數(shù)與風(fēng)力機(jī)推力以及轉(zhuǎn)矩之間的非線性函數(shù);X=[x1x2x3]為3個(gè)待優(yōu)化渦流發(fā)生器參數(shù)所組成的輸入矩陣;f1、f2分別為輸入矩陣在對(duì)應(yīng)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型下的輸出值即推力和轉(zhuǎn)矩.

采用權(quán)重和的方法將上述風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器多目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為魚群算法的食物濃度函數(shù),進(jìn)而結(jié)合魚群算法尋找到最優(yōu)參數(shù)組合.食物濃度函數(shù)可以表示為

Ymax=ω1f1-ω2f2

(3)

根據(jù)二者在仿真試驗(yàn)時(shí)的范圍變化以及優(yōu)化要求,取權(quán)重系數(shù)為ω1=3、ω2=1.

根據(jù)風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型建立的食物濃度函數(shù),設(shè)置魚群算法參數(shù):人工魚數(shù)為200,最大迭代次數(shù)為50,覓食最大試探次數(shù)為200,感知距離為10,擁擠度因子為0.618,移動(dòng)步長(zhǎng)為1.建立風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器優(yōu)化流程如圖4所示.

圖4 風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器優(yōu)化流程

3 結(jié)果與分析

3.1 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模擬驗(yàn)證

根據(jù)最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)的結(jié)果,建立輸出層為推力和轉(zhuǎn)矩的3層(3-7-1)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將表1中的前45組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集,剩下的5組作為測(cè)試集.通過(guò)遺傳算法編碼將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值編碼為種群中的每個(gè)個(gè)體,經(jīng)過(guò)一系列的選擇、交叉和變異操作,獲得最優(yōu)的初始權(quán)值和閾值,在最優(yōu)的初始權(quán)值和閾值下,GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測(cè)結(jié)果如圖5所示.可知,經(jīng)過(guò)GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到推力測(cè)試樣本的仿真誤差為 0.037 489,轉(zhuǎn)矩測(cè)試樣本的仿真誤差為0.031 376.由此可以看出,運(yùn)用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立黑箱模型,得到的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器參數(shù)具較好的預(yù)測(cè)能力,為渦流發(fā)生器參數(shù)選取提供了新的模型參考.

采用平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)和均方誤差(MSE)評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).MAPE可以評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度,MAPE越小,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度越高;MSE可以評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的變化,MSE越小,模型的預(yù)測(cè)結(jié)果越好.

(4)

(5)

結(jié)果表明,輸出層為推力和轉(zhuǎn)矩的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練迭代后,每組數(shù)據(jù)的MAPE均不超過(guò)1%,MSE分別達(dá)到 9.832 3×10-7和 7.048 5×10-7,均滿足收斂要求,該模型具有較好的預(yù)測(cè)效果.

GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、分析和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的多元回歸分析結(jié)果如圖6所示.結(jié)果表明,該模型的輸出值與試驗(yàn)值具有較好的相關(guān)性.訓(xùn)練樣本的相關(guān)系數(shù)RBP值分別達(dá)到 0.997 35 和 0.997 38,說(shuō)明模型良好可靠.

圖6 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元回歸分析

表2為5組試驗(yàn)方案風(fēng)力機(jī)推力和轉(zhuǎn)矩的仿真結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值.表2中YT1、YM1分別為風(fēng)力機(jī)推力與轉(zhuǎn)矩的仿真值,YT2、YM2分別為風(fēng)力機(jī)推力與轉(zhuǎn)矩的預(yù)測(cè)值.計(jì)算分析可知,數(shù)值模擬仿真值與模型預(yù)測(cè)值的誤差均小于1%,表明預(yù)測(cè)合理.

表2 風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器5組試驗(yàn)方案的仿真結(jié)果與預(yù)測(cè)值

通過(guò)下式計(jì)算仿真值與預(yù)測(cè)值的差值均方根:

(6)

式中:Y1i和Y2i分別為推力/轉(zhuǎn)矩的仿真值和預(yù)測(cè)值;m為推力/轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)量.得到風(fēng)力機(jī)推力和轉(zhuǎn)矩仿真值與預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)差值的均方根分別為eRMS,T=0.835 655 N·m和eRMS,M=1.697 895 N·m.可見,誤差與均方根均較小,表明二者的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建合理,風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)可信度高.

3.2 耦合魚群算法的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器優(yōu)化

利用已完成訓(xùn)練的2個(gè)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立渦流發(fā)生器參數(shù)與風(fēng)力機(jī)推力和轉(zhuǎn)矩之間的非線性函數(shù)TBP(X)和MBP(X),采用權(quán)重和的方法將上述非線性函數(shù)轉(zhuǎn)化為魚群算法的食物濃度函數(shù),應(yīng)用魚群算法求解風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器參數(shù)組合.

運(yùn)行優(yōu)化求解程序,圖7所示為目標(biāo)值的優(yōu)化過(guò)程,曲線平穩(wěn)處為尋優(yōu)搜索到的食物濃度函數(shù)最大值.全面考量預(yù)測(cè)與魚群迭代尋優(yōu),得到多目標(biāo)較優(yōu)的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器參數(shù)組合為h=4.85 mm,l=12.58 mm,β=10.66°.食物濃度函數(shù)最大值為 1 273.566,對(duì)應(yīng)風(fēng)力機(jī)推力為 2 185.985 N,轉(zhuǎn)矩為 1 156.85 N·m.

圖7 魚群算法迭代過(guò)程

3.3 優(yōu)化后風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能

將魚群算法求解優(yōu)化的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器參數(shù)組合進(jìn)行有限元仿真分析.風(fēng)力機(jī)推力和轉(zhuǎn)矩仿真值分別為 2 158.320 N 和 1 127.61 N·m,相比預(yù)測(cè)尋優(yōu)值的誤差分別為1.27%和2.53%,誤差均小于5%,表明耦合魚群算法和GA-BP風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能模型的渦流發(fā)生器優(yōu)化合理.

對(duì)風(fēng)力機(jī)VGs原始方案與最終優(yōu)化VGs方案進(jìn)行有限元分析,不同工況下功率(P)特性如表3所示.可以看出,最終優(yōu)化方案風(fēng)力機(jī)的推力較原始方案降低0.875%,功率較原始方案提高1.711%.通過(guò)數(shù)值模擬獲取不同風(fēng)速下的功率曲線,如圖8所示.隨著風(fēng)速的增大,功率呈先增大后減小的規(guī)律,風(fēng)力機(jī)安裝VGs后功率曲線明顯優(yōu)于安裝前,表明VGs推遲了葉片流動(dòng)分離,明顯改善了風(fēng)力機(jī)的氣動(dòng)性能,提高了機(jī)組的發(fā)電功率.將VGs優(yōu)化方案功率與VGs原始方案功率進(jìn)行對(duì)比,VGs優(yōu)化方案功率曲線最優(yōu),VGs原始方案次之,原風(fēng)力機(jī)最差, 表明VGs流動(dòng)控制的成效與VGs 優(yōu)化的有效.

表3 不同工況下風(fēng)力機(jī)功率特性

圖8 風(fēng)力機(jī)VGs安裝前后功率對(duì)比

截取不同工況下葉片截面的速度跡線如圖9所示,其中p為壓力.由圖可知同一工況下不同葉片截面空氣流動(dòng)特性雖各不相同,但在VGs流動(dòng)控制下,所有葉片截面的邊界層分離均得到抑制或延緩.相較于VGs原始方案,VGs優(yōu)化方案下0.467R截面分離渦略微增強(qiáng),0.55R截面分離渦基本消失,0.633R截面分離渦明顯減弱,表明優(yōu)化后VGs產(chǎn)生的翼尖渦(高能流體)與低能流體進(jìn)行了更加有效的能量交換,促進(jìn)了葉片邊界層內(nèi)流體從層流到湍流的轉(zhuǎn)捩,利用湍流較強(qiáng)的抗分離能力,使葉片表面大部分區(qū)域的流動(dòng)分離得到進(jìn)一步抑制或延緩,風(fēng)力機(jī)整體氣動(dòng)性能進(jìn)一步提升,突出VGs優(yōu)化的較好成效.

圖9 葉片截面速度跡線

為進(jìn)一步驗(yàn)證VGs優(yōu)化后的流動(dòng)控制成效及優(yōu)化方法的可行性,結(jié)合VGs流動(dòng)控制機(jī)理,對(duì)比葉片中性面0.55R截面的壓力系數(shù)分布,如圖10所示.其中,Cp為風(fēng)力機(jī)葉片截面的表面壓力系數(shù),x/c為葉片截面沿弦向的無(wú)量綱化.相較于原始方案,VGs優(yōu)化方案下,0.55R截面失速位置后移最明顯,上翼面負(fù)壓增大最顯著,上下壓差明顯增加,Cp-x/c曲線的環(huán)幅增大,使得截面翼型升力系數(shù)顯著提升.由此說(shuō)明風(fēng)力機(jī)VGs優(yōu)化方法能有效提升本文風(fēng)力機(jī)整體的氣動(dòng)性能.本文探討優(yōu)化前后渦流發(fā)生器流動(dòng)控制成效與風(fēng)力機(jī)的氣動(dòng)性能,優(yōu)化前后結(jié)構(gòu)應(yīng)力分布的有限元分析將在后續(xù)研究中開展.

圖10 葉片中性面壓力系數(shù)

4 結(jié)論

(1) 建立遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器氣動(dòng)性能模型,氣動(dòng)模型預(yù)測(cè)值和模擬仿真值的誤差小于1%,誤差均方根值小于 1.697 895 N·m,表明本文氣動(dòng)模型的準(zhǔn)確性.

(2) 建立耦合魚群算法的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器優(yōu)化方法,優(yōu)化后的風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器高度為 4.85 mm,長(zhǎng)度為12.58 mm,安裝角度為10.66°,對(duì)應(yīng)風(fēng)力機(jī)推力、轉(zhuǎn)矩仿真值與預(yù)測(cè)值的誤差均小于5%,表明優(yōu)化方法的準(zhǔn)確性.

(3) 優(yōu)化渦流發(fā)生器方案風(fēng)力機(jī)的推力為 2 158.320 N,功率為8.502 kW,相比原渦流發(fā)生器方案推力下降0.875%,功率提升1.711%,風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能進(jìn)一步提升,表明風(fēng)力機(jī)渦流發(fā)生器優(yōu)化方法的有效性.

致謝感謝江蘇省高?！扒嗨{(lán)工程”優(yōu)秀青年骨干教師項(xiàng)目的資助.