CN111400834A - 风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置 - Google Patents
风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111400834A CN111400834A CN202010198663.4A CN202010198663A CN111400834A CN 111400834 A CN111400834 A CN 111400834A CN 202010198663 A CN202010198663 A CN 202010198663A CN 111400834 A CN111400834 A CN 111400834A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- airfoil
- wind generating
- generating set
- bezier curve
- aerodynamic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- UJCHIZDEQZMODR-BYPYZUCNSA-N (2r)-2-acetamido-3-sulfanylpropanamide Chemical compound CC(=O)N[C@@H](CS)C(N)=O UJCHIZDEQZMODR-BYPYZUCNSA-N 0.000 description 1
- 241001669680 Dormitator maculatus Species 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 239000011888 foil Substances 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Wind Motors (AREA)
Abstract
本发明公开了一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置，所述方法通过翼型的设计参数和自由Bezier曲线结合对翼型进行参数化设计，包括：S1、确定翼型的前缘、尾缘；S2、Bezier曲线造型方法构造压力面型线和吸力面型线；S3、将前缘、尾缘与压力面型线、吸力面型线结合形成完整的翼型造型；S4、基于上述翼型造型进行气动优化设计。本发明采用自由Bezier曲线对风力发电机组翼型进行造型，实现了风力发电机组翼型几何外形的参数化及风力发电机组翼型的自动优化设计，通用性好，优化效率高，进一步完善了翼型的气动设计体系。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电机叶片设计领域，特别是涉及一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置。
背景技术
风力发电机组叶片翼型气动性能的好坏，直接决定了叶片风能转换效率的高低。低速风力发电机组叶片采用薄而略凹的翼型；现代高速风力发电机组叶片采用流线型叶片，其翼型通常从NACA和Gottigen系列中选取，这些翼型的特点是阻力小，空气动力效率高，而且雷诺数也足够大。
早期的水平轴风力发电机组叶片普遍采用航空翼型，例如NACA44和NACA230系列翼型，因为它们具有最大升力系数高、桨距动量低和最小阻力系数低的特点。但是风力发电机组翼型与普通的航空翼型有不同的设计要求，主要表现在下面几方面：(1)普通航空翼型厚度都比较低，而风力发电机组翼型为了满足强度要求，需要翼型有较大的最大厚度；(2)航空翼型主要要求在失速角附近具有缓和的失速特性，而风力发电机组翼型要求在失速后的所有攻角下都有缓和的升力系数；(3)航空翼型一般按光滑表面计算，而风力发电机组翼型由于工作环境恶劣，可能出现翼型表面结冰或被空气中杂物破坏翼型表面而导致表面粗糙度发生变化的情况，因此，需要风力发电机组翼型具有低的粗糙度敏感性；(4)飞机一般要求在巡航马赫数和巡航升力下的翼型高升阻比，而风力发电机组要求翼型具有从小风速到大风速的所有速度范围内，直到最大升系数时的高升阻比；(5)航空翼型在满足巡航设计要求的情况下，要求翼型具有尽可能高的最大升力，而对于失速控制的风力发电机组则要求限制翼型的最大升力。
为了获得高性能风力发电机组，普通的航空翼型已经不能满足要求，必须专门设计符合风力发电机组工作条件的新翼型。为此，美国、瑞典，荷兰和丹麦等风能技术发达国家都在发展各自的翼型系列，其中美国可再生能源国家实验室(NREL)的S系列翼型和瑞4典的FFA-W系列翼型最具代表性。
1984年，在美国能源部的资助下，美国可再生能源实验室开展了风力发电机组翼型族的研究，到90年代，已经为各类风力发电机组发展了不同性能的，从根部到叶尖的，能适应结构要求的多个翼型族，这些翼型族是按照风力发电机组的大小及荷载控制类型分类的。应用效果表明，新翼型大大增加了风力发电机能量输出，对于不同类型的风力发电机组年发电量增加范围为10％-35％。
丹麦RISφ国家实验室在90年代后期使用计算流体力学方法发展了RISφ-A1、RISφ-B1和RISφ-P三个翼型族，RISφ-A1系列翼型主要适合于被动失速控制风力发电机组和主动控制风力发电机组，但对粗糙敏感性比预期要高；RISφ-B1系列翼型用于变转速变矩控制的MW级风力发电机组，其相对厚度为15％-53％，具有高的最大升力系数，从而能使更细长的叶片保持高的气动效率；RISφ-P系列翼型用于变矩控制风力发电机组，并减少了对粗糙度的敏感性。
荷兰Delft大学在欧盟JOULE计划、荷兰能源与环境局等方面的资助下，发展了DU风力发电机组翼型族，形成了相对厚度15％到40％的DU翼型族，这种翼型的设计原则是：外圈翼型具有高升阻比，高的最大升力系数以及和缓的失速特性，对粗糙度不敏感和低噪音等性能。内圈翼型适当满足上述要求，重点是考虑几何兼容性及结构要求。与传统的翼型相比，DU翼型具有限制上表面厚度，低的粗糙敏感性的特点。
瑞典航空研究院在90年代设计了FFA-W3系列翼型，该翼型族包括19％到60％的多种厚度的不同翼型。FFA-W系列翼型的优点是在设计工况下具有较高的升力系数和升阻比，并且在非设计工况下具有良好的失速性能。
随着风力发电机组单机容量的不断增大，以及新的技术、工艺和材料的发展，现有商业化主流机型已经由原来的失速风力发电机组转变为变桨距型风力发电机组。为了满足变桨矩型风力发电机组的要求，新翼型必须体现以下特点：(1)适合于不同变桨型、变速型风力发电机组的薄翼型的开发；(2)随着风力发电机组大型化的发展，风电叶片根部的性能及其结构将有更高的要求，根部最大厚度将会扩大到65％以上；(3)钝后缘翼型的进一步研究，随着对风电叶片开发的深入，中等厚度的钝后缘翼型将得到重视；(4)随着风电叶片非定常气动性能研究的进一步深入，具有良好动态失速特性的翼型设计技术将会得到很大发展。
相比其它风能技术发达国家，我国在开发风力发电机组专用翼型方面还相当落后。目前，国内基本上还是采用传统的航空翼型进行风力发电机组设计。另外，也有一些研究单位在国外已有风力发电机组翼型基础上进行气动方面的研究，或者对这些翼型进行改进。但是，到目前为止我国还没有独立开发出适用于大型风力发电机组的翼型。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种可自动优化设计、通用性强、优化效率高的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，通过翼型的设计参数和自由Bezier曲线结合对翼型进行参数化设计，包括：
S1、确定翼型的前缘、尾缘：
根据翼型弦长Cx、切向弦长Ct确定翼型最前缘点、最尾缘点的坐标，结合前缘半径R1、尾缘半径R2确定翼型的前缘、尾缘；
S2、Bezier曲线造型方法构造压力面型线和吸力面型线：
以翼型前缘与前缘半尖角ω1的切点作为Bezier曲线的起点，由前缘几何角β1和前缘半尖角ω1通过tan(β1+ω1/2)＝y′(0)，确定Bezier曲线的特征多边形的第一条边P2P3的斜率y′(0)；以尾缘与尾缘半尖角ω2的切点作为Bezier曲线的终点，由尾缘几何角β2和尾缘半尖角ω2通过tan(β2+ω2/2)＝y′(1)，确定Bezier曲线的特征多边形的第二条边P1P3的斜率y′(1)；第一条边与第二条边相交于矢量点P3，由矢量点P1、P2、P3组成二次Bezier曲线的特征多边形；在二次Bezier曲线的基础上再进一步形成高次Bezier曲线；按照上述Bezier曲线造型方法分别构造压力面型线和吸力面型线；
S3、将前缘、尾缘与压力面型线、吸力面型线结合形成完整的翼型造型；
S4、基于上述翼型造型进行气动优化设计。
作为本发明进一步地改进，所述S2中，在二次Bezier曲线的基础上再进一步形成高次Bezier曲线包括：在矢量点P1、P3之间按照一定比例t(t≤1)确定矢量点P4，同理在P2、P3之间确定矢量点P5，由四个矢量点P1、P2、P4和P5组成的特征多边形确定了三次Bezier曲线；在P4、P5之间选择一点P6，由特征多边形P1 P4 P6 P5 P2确定的Bezier曲线，通过调节上述五个控制点改变叶型型线。
进一步地，所述S4中的气动优化设计，优化方法包括：选择翼型压力面型线、吸力面型线上各5个控制点坐标[cx(xi,yi)]为优化变量，选择翼型最大升阻比[Cl/Cd]为优化目标，同时对翼型最大厚度Cmax做约束即翼型满足既定弦厚比，选择梯度优化算法作为优化方法。
进一步地，所述S4中的气动优化设计，气动模型的建立采用CFD模拟软件，整体选择C型结构化网格来进行计算，计算时在翼型表面处加上了边界层网格，采取加密处理。
进一步地，气动模型中，采取有限体积法对二维可压缩积分形式的雷诺平均Navier-Stokes方程组进行求解；在控制方程中，采用二阶精度的Roe迎风离散格式对流通量项进行离散，采用二阶精度的中心差分格式对黏性通量项进行离散；采用隐式LU-SGS进行时间离散。
进一步地，气动模型中，湍流模型选择k-ω的两方程湍流模型进行数值模拟计算，在近壁面区域采用Wilcox的k-ω模型，在边界层边缘和自由剪切层采用k-ω模型计算，其间通过一个混合函数来过渡，属于积分到壁面的不可压缩/可压缩湍流的两方程涡粘性模式。
进一步地，所述S1中的翼型弦长Cx和切向弦长Ct根据动量叶素理论计算得到；所述翼型的设计参数包括除了包括：翼型弦长Cx、切向弦长Ct、前缘半径R1、尾缘半径R2、前缘半尖角ω1、尾缘半尖角ω2、前缘几何角β1、尾缘几何角β2；还包括：最大厚度Cmax；安装角λ。
进一步地，所述风力发电机组为低风速风力发电机组。
另一方面，本发明还公开了一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计模型，采用上述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法建立。
再一方面，本发明还公开了一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计装置，其特征在于：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法。
通过采用上述技术方案，本发明至少具有以下优点：
1、本发明采用自由Bezier曲线对风力发电机组翼型进行造型，实现了风力发电机组翼型几何外形的参数化及风力发电机组翼型的自动优化设计，通用性好，优化效率高，进一步完善了翼型的气动设计体系。
2、本发明改变了传统方法对设计经验的依赖，缩短了设计周期，减小了工作量，提高了工作效率。
附图说明
上述仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，以下结合附图与具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1是翼型设计参数图；
图2是本发明实施例的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法流程图；
图3是Bezier曲线造型方法示意图；
图4是翼型Bezier曲线造型图；
图5是翼型整体C型结构化网格图；
图6是翼型表面边界层网格划分处理情况图；
图7是翼型尾缘及尾迹处边界层网格的划分情况图；
图8是翼型几何外形优化前后对比图。
具体实施方式
本发明提供了一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其整体设计理念在于通过翼型的设计参数和自由Bezier曲线结合对翼型进行参数化设计，通过采用自由Bezier曲线对风力发电机组翼型进行造型，实现了风力发电机组翼型几何外形的参数化及风力发电机组翼型的自动优化设计。
其中，翼型的设计参数，如图1所示，包括：翼型弦长(轴向弦长)Cx；切向弦长Ct；前缘半径R1；尾缘半径R2；前缘半尖角ω1，决定了对来流的敏感程度，即变工况性能；尾缘半尖角ω2，影响尾迹；前缘几何角(几何进口角)β1，与进口气流角相关；尾缘几何角(几何出口角)β2，与出口气流角相关；还包括：最大厚度Cmax，与叶型的强度有关；安装角λ。
其中，自由Bezier曲线，设Bj,k(t)(j＝0,1,2,…..k)是一组K次Bernstein基函数，控制顶点为pj(j＝0,1,2,…..k)，则相对应的K次Bezier曲线定义为：
式中：
由定义可得Bezier曲线具有几何不变性、变差缩减性。几何不变性指Bezier曲线的位置和形状只与其特征多边形顶点的位置有关，它不依赖于坐标系的选择；变差缩减性是指平面内任意直线与p(t)交点的个数不多于该直线与其特征多边形的交点个数，该性质反映了Bezier曲线比特征多边形所在的折线更光顺。
基于上述翼型的设计参数和自由Bezier曲线结合对翼型进行参数化设计，如图2所示，本实施例中风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法包括：
S1、确定翼型的前缘、尾缘：
根据动量叶素理论计算得到翼型弦长Cx、切向弦长Ct确定翼型最前缘点、最尾缘点的坐标，结合前缘半径R1、尾缘半径R2确定翼型的前缘、尾缘；前缘和尾缘设计时可采用圆形、椭圆形等设计。
S2、Bezier曲线造型方法构造压力面型线和吸力面型线：
通过式子
当t＝0时，P′(0)＝n(P1-P0)；当t＝1时，P′(1)＝n(Pn-Pn-1)，说明Bezier曲线的起点和终点的切线方向和特征多边形的第一条边及最后一条边的走向一致。因此，结合图3所示，本实施例以翼型前缘与前缘半尖角ω1的切点作为Bezier曲线的起点，由前缘几何角β1和前缘半尖角ω1通过tan(β1+ω1/2)＝y′(0)，确定Bezier曲线的特征多边形的第一条边P2P3的斜率y′(0)；以尾缘与尾缘半尖角ω2的切点作为Bezier曲线的终点，由尾缘几何角β2和尾缘半尖角ω2通过tan(β2+ω2/2)＝y′(1)，确定Bezier曲线的特征多边形的第二条边P1P3的斜率y′(1)；第一条边与第二条边相交于矢量点P3，由矢量点P1、P2、P3组成二次Bezier曲线的特征多边形；此曲线唯一确定，不可调节。
为了得到自由度更大的高次Bezier曲线，在矢量点P1、P3之间按照一定比例t(t≤1)确定矢量点P4，同理在P2、P3之间确定矢量点P5，由四个矢量点P1、P2、P4和P5组成的特征多边形便确定了三次Bezier曲线。在此曲线上，控制点P4、P5只能在各自所在的直线P1P3、P2P3上移动，限制了Bezier曲线的可调空间。
为了解决这一问题，在P4、P5之间选择一点P6，这样特征多边形P1 P4 P6 P5 P2所确定的Bezier曲线具有很高的自由度，通过调节上述五个控制点可以在很大程度上改变叶型型线，同理，压力面的型线利用上述方法构造出来。完整的翼型以及控制点分布如图4所示，吸力面/压力面分别可以通过5个控制点自由调节，为下一步气动优化工作打下良好的基础。按照所述Bezier曲线造型方法分别构造压力面型线和吸力面型线。
S3、将前缘、尾缘与压力面型线、吸力面型线结合形成完整的翼型造型；
S4、基于上述翼型造型进行气动优化设计。
(1)网格划分技术
采用CFD模拟软件，计算网格在前处理软件中进行网格划分，整体选择C型结构化网格来进行计算。网格划分情况如图5所示：
为了能较好地捕捉到翼型表面边界层的流动情况，消除网格带来的影响，计算时在翼型表面处加上了边界层网格(附面层网格)，采取加密处理。表面边界层网格的划分情况如图6及图7所示。
采取有限体积法对二维可压缩积分形式的雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程组进行求解。在控制方程中，采用二阶精度的Roe迎风离散格式对流通量项进行离散，采用二阶精度的中心差分格式对黏性通量项进行离散。采用隐式LU-SGS(lower-upper symmetricGauss-Seidel)进行时间离散。
湍流模型选择k-ω(带SST壁面函数)的两方程湍流模型进行数值模拟计算，在近壁面区域采用Wilcox的k-ω模型，在边界层边缘和自由剪切层采用k-ω模型计算，其间通过一个混合函数来过渡，属于积分到壁面的不可压缩/可压缩湍流的两方程涡粘性模式。
(2)优化方法
以NACA4418翼型为基础进行风机翼型的气动优化设计，选择翼型压力面\吸力面型线各5个控制点坐标[cx(xi,yi)]为优化变量，选择翼型最大升阻比[Cl/Cd]为优化目标，同时对翼型最大厚度Cmax做约束即翼型满足既定弦厚比实施优化设计，采用梯度优化算法。
优化前后的翼型几何外形对比图如图8所示。
优化结果：
| 参数 | 物理意义 | 优化前 | 优化后 | 优化率％ |
| Cl/cd | 升阻比 | 85.71 | 89.91 | 4.9 |
从优化目标变化表中，可以直观的看出优化率高达4.9％，达到了优化的目标。
上述风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法可适用于任何机型的叶片翼型气动设计，尤其适用于低风速风力发电机组，此时根据低风速风场特性，依据上述方法建立高效低风速风力发电机组叶片翼型气动优化模型即可。
本实施例还提供了一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计装置，一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法。
综上所述，本发明采用自由Bezier曲线对风力发电机组翼型进行造型，实现了风力发电机组翼型几何外形的参数化和风力发电机组翼型的自动优化设计，进一步完善了翼型的气动设计体系。其中，Bezier曲线的曲率连续，满足风力发电机组叶片翼型设计的需要，可以保证整条曲线的光顺，且其与翼型前缘、后缘连接过渡光顺。本发明改变了传统方法对设计经验的依赖，缩短了设计周期，减小了工作量，提高了工作效率。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或修饰，均落在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其特征在于，通过翼型的设计参数和自由Bezier曲线结合对翼型进行参数化设计，包括：
S1、确定翼型的前缘、尾缘：
根据翼型弦长Cx、切向弦长Ct确定翼型最前缘点、最尾缘点的坐标，结合前缘半径R1、尾缘半径R2确定翼型的前缘、尾缘；
S2、Bezier曲线造型方法构造压力面型线和吸力面型线：
以翼型前缘与前缘半尖角ω1的切点作为Bezier曲线的起点，由前缘几何角β1和前缘半尖角ω1通过tan(β1+ω1/2)＝y′(0)，确定Bezier曲线的特征多边形的第一条边P2P3的斜率y′(0)；以尾缘与尾缘半尖角ω2的切点作为Bezier曲线的终点，由尾缘几何角β2和尾缘半尖角ω2通过tan(β2+ω2/2)＝y′(1)，确定Bezier曲线的特征多边形的第二条边P1P3的斜率y′(1)；第一条边与第二条边相交于矢量点P3，由矢量点P1、P2、P3组成二次Bezier曲线的特征多边形；在二次Bezier曲线的基础上再进一步形成高次Bezier曲线；按照上述Bezier曲线造型方法分别构造压力面型线和吸力面型线；
S3、将前缘、尾缘与压力面型线、吸力面型线结合形成完整的翼型造型；
S4、基于上述翼型造型进行气动优化设计。
2.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其特征在于，所述S2中，在二次Bezier曲线的基础上再进一步形成高次Bezier曲线包括：
在矢量点P1、P3之间按照一定比例t(t≤1)确定矢量点P4，同理在P2、P3之间确定矢量点P5，由四个矢量点P1、P2、P4和P5组成的特征多边形确定了三次Bezier曲线；在P4、P5之间选择一点P6，由特征多边形P1P4P6P5P2确定的Bezier曲线，通过调节上述五个控制点改变叶型型线。
3.根据权利要求1或2所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其特征在于，所述S4中的气动优化设计，优化方法包括：
选择翼型压力面型线、吸力面型线上各至少5个控制点坐标[cx(xi,yi)]为优化变量，选择翼型最大升阻比[Cl/Cd]为优化目标，同时对翼型最大厚度Cmax做约束即翼型满足既定弦厚比，选择梯度优化算法作为优化方法。
4.根据权利要求1或2所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其特征在于，所述S4中的气动优化设计，气动模型的建立采用CFD模拟软件，整体选择C型结构化网格来进行计算，计算时在翼型表面处加上了边界层网格，采取加密处理。
5.根据权利要求4所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其特征在于，气动模型中，采取有限体积法对二维可压缩积分形式的雷诺平均Navier-Stokes方程组进行求解；在控制方程中，采用二阶精度的Roe迎风离散格式对流通量项进行离散，采用二阶精度的中心差分格式对黏性通量项进行离散；采用隐式LU-SGS进行时间离散。
6.根据权利要求4所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其特征在于，气动模型中，湍流模型选择k-ω的两方程湍流模型进行数值模拟计算，在近壁面区域采用Wilcox的k-ω模型，在边界层边缘和自由剪切层采用k-ω模型计算，其间通过一个混合函数来过渡，属于积分到壁面的不可压缩/可压缩湍流的两方程涡粘性模式。
7.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其特征在于，所述S1中的翼型弦长Cx和切向弦长Ct根据动量叶素理论计算得到；所述翼型的设计参数包括除了包括：翼型弦长Cx、切向弦长Ct、前缘半径R1、尾缘半径R2、前缘半尖角ω1、尾缘半尖角ω2、前缘几何角β1、尾缘几何角β2；还包括：最大厚度Cmax；安装角λ。
8.根据权利要求1所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法，其特征在于，所述风力发电机组为低风速风力发电机组。
9.一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计模型，其特征在于，采用权利要求1-8任一项所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法建立。
10.一种风力发电机组叶片翼型气动优化设计装置，其特征在于：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至8任意一项所述的风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010198663.4A CN111400834A (zh) | 2020-03-20 | 2020-03-20 | 风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010198663.4A CN111400834A (zh) | 2020-03-20 | 2020-03-20 | 风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111400834A true CN111400834A (zh) | 2020-07-10 |
Family
ID=71431060
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010198663.4A Pending CN111400834A (zh) | 2020-03-20 | 2020-03-20 | 风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111400834A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111859801A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-30 | 湖北工业大学 | 失速型风力机翼型的设计方法 |
| CN113297775A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-08-24 | 上海尚实能源科技有限公司 | 一种叶轮机械叶片气动模型的建模方法 |
| CN114021277A (zh) * | 2021-11-02 | 2022-02-08 | 华北电力大学 | 一种风力机动态气动特性的评价方法及*** |
| CN114692344A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-07-01 | 广东海洋大学 | 一种基于计算机辅助的风力发电机优化设计方法及*** |
| CN115841548A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-03-24 | 陕西空天信息技术有限公司 | 一种叶片模型的计算机辅助生成方法及*** |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010133587A1 (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-25 | Lm Glasfiber A/S | Method of manufacturing a wind turbine blade having predesigned segment |
| CN102996511A (zh) * | 2012-12-13 | 2013-03-27 | 清华大学 | 曲率连续的可控扩散叶型的cad辅助设计方法 |
| CN103942366A (zh) * | 2014-03-24 | 2014-07-23 | 北京航空航天大学 | 基于四段有理Bézier曲线表示的曲率连续的翼型及其生成方法 |
| WO2014163680A1 (en) * | 2013-03-10 | 2014-10-09 | Rivers Jonathan M | Attachment feature of a gas turbine engine blade having a curved profile |
| CN104392075A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-03-04 | 中国飞机强度研究所 | 一种翼型参数化建模方法 |
| CN109779971A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-05-21 | 上海交通大学 | 基于曲率控制的高负荷压气机叶型径向积叠造型优化方法 |
-
2020
- 2020-03-20 CN CN202010198663.4A patent/CN111400834A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010133587A1 (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-25 | Lm Glasfiber A/S | Method of manufacturing a wind turbine blade having predesigned segment |
| CN102996511A (zh) * | 2012-12-13 | 2013-03-27 | 清华大学 | 曲率连续的可控扩散叶型的cad辅助设计方法 |
| WO2014163680A1 (en) * | 2013-03-10 | 2014-10-09 | Rivers Jonathan M | Attachment feature of a gas turbine engine blade having a curved profile |
| CN103942366A (zh) * | 2014-03-24 | 2014-07-23 | 北京航空航天大学 | 基于四段有理Bézier曲线表示的曲率连续的翼型及其生成方法 |
| CN104392075A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-03-04 | 中国飞机强度研究所 | 一种翼型参数化建模方法 |
| CN109779971A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-05-21 | 上海交通大学 | 基于曲率控制的高负荷压气机叶型径向积叠造型优化方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 付炜嘉: "旋翼桨尖涡高精度数值模拟与流动控制研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)工程科技Ⅱ辑(月刊)》 * |
| 刘诗汉，马虎: "航空涡轮叶片叶身造型参数化设计", 《兵工自动化》 * |
| 周文明，秦明，代海涛，丁勇钢，常慧英: "风力机翼型自由Bezier造型方法及优化", 《经济发展方式转变与自主创新——第十二届中国科学技术协会年会》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111859801A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-30 | 湖北工业大学 | 失速型风力机翼型的设计方法 |
| CN111859801B (zh) * | 2020-07-16 | 2022-07-19 | 湖北工业大学 | 失速型风力机翼型的设计方法 |
| CN113297775A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-08-24 | 上海尚实能源科技有限公司 | 一种叶轮机械叶片气动模型的建模方法 |
| CN114021277A (zh) * | 2021-11-02 | 2022-02-08 | 华北电力大学 | 一种风力机动态气动特性的评价方法及*** |
| CN114021277B (zh) * | 2021-11-02 | 2024-07-23 | 华北电力大学 | 一种风力机翼型动态气动特性的评价方法及*** |
| CN114692344A (zh) * | 2022-06-02 | 2022-07-01 | 广东海洋大学 | 一种基于计算机辅助的风力发电机优化设计方法及*** |
| CN114692344B (zh) * | 2022-06-02 | 2022-09-02 | 广东海洋大学 | 一种基于计算机辅助的风力发电机优化设计方法及*** |
| CN115841548A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-03-24 | 陕西空天信息技术有限公司 | 一种叶片模型的计算机辅助生成方法及*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111400834A (zh) | 风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置 | |
| CN104612892B (zh) | 一种风力机翼型的多学科优化设计方法 | |
| CN104408260B (zh) | 一种潮流能水轮机叶片翼型设计方法 | |
| CN112507471B (zh) | 一种大攻角范围条件下垂直轴风力机翼型设计方法 | |
| CN109145506B (zh) | 一种高气动性能低噪声水平风力机外侧翼型的优化设计方法 | |
| CN104405596B (zh) | 一种风力发电机组低风速翼型族 | |
| CN113569360B (zh) | 一种风力机叶片抗颤振翼型簇设计方法 | |
| Castelli et al. | Numerical investigation of laminar to turbulent boundary layer transition on a NACA 0012 airfoil for vertical-axis wind turbine applications | |
| CN104863799A (zh) | 一种利用贝塞尔函数曲线的风力机翼型设计方法 | |
| CN109918778B (zh) | 一种霜冰条件下风力机钝尾缘翼型优化设计方法 | |
| CN104317992A (zh) | 风力机翼型正设计方法及风力机翼型族 | |
| CN105302983A (zh) | 一种基于相对弯度的风力机翼型非对称钝尾缘设计方法 | |
| Zhang et al. | Design and research of high-performance low-speed wind turbine blades | |
| CN105298912A (zh) | 鼓包前缘进口导向器叶片 | |
| Shubham et al. | Aerodynamic and aeroacoustic investigation of vertical axis wind turbines with different number of blades using mid-fidelity and high-fidelity methods | |
| CN113742861B (zh) | 一种适用于风力发电机风洞试验的叶片模型优化设计方法 | |
| Tan et al. | Coupling bionic design and numerical simulation of the wavy leading-edge and seagull airfoil of axial flow blade for air-conditioner | |
| CN105787217B (zh) | 一种飞机用波纹翼型的优化设计方法 | |
| CN112861321B (zh) | 一种对具有串列静子叶型的轴流压气机进行端壁造型的方法 | |
| Balasubramanian et al. | Novel curvature-based airfoil parameterization for wind turbine application and optimization | |
| CN113486512A (zh) | 一种功能梯度变厚度叶片模型的颤振分析方法 | |
| Yan et al. | Vorticity dynamics diagnosis of the internal flow field in a high-load counter-rotating compressor | |
| Yunhao et al. | Low-speed wind turbine design based on Wilson theory | |
| Congedo et al. | Optimizing of a wind turbine rotor by CFD modeling | |
| CN113586164B (zh) | 一种适用于中等推力航空发动机高负荷高压涡轮转子叶片 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200710 |