CN111859801B - 失速型风力机翼型的设计方法 - Google Patents

失速型风力机翼型的设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种失速型风力机翼型的设计方法，该方法针对水平轴风力发电机叶片翼型，提出在翼型吸力面局部采用椭圆内凹廓线的翼型设计方法，以失速之前最大升阻比及失速之后最大升阻比为多目标函数，在DU97‑W‑300翼型基础上，翼型吸力面局部采用椭圆函数表达，并利用多目标模拟退火算法进行翼型局部廓线优化设计得到目标翼型。本发明设计出来的新翼型具有明显的延迟失速特性，其后失速气动性能明显提高，相比传统的水平轴风力发电机叶片翼型而言，该新翼型具有更优越的后失速气动性能，使得叶片能够在失速状态下也能产生较多的风能。

Description

失速型风力机翼型的设计方法
技术领域
本发明涉及水平轴风力机叶片大厚度翼型的设计领域，具体涉及一种失速型风力机翼型的设计方法。
背景技术
目前针对风力机叶片较大厚度翼型的研究，重点都是研究失速之前的气动性能，很少有学者研究失速之后翼型气动性能的提高。然而，由于水平轴风力机叶片大厚度翼型(例如最大相对厚度30％、40％等)通常运行在失速工况下。因此，提高失速工况下风力机叶片气动性能显得尤为重要。一般风力机翼型都是在一定设计攻角情况下设计出来的，失速之前翼型气动性能较好，但是失速之后翼型气动性能下降得较为厉害。现有技术中并没有采用一种独特的翼型吸力面廓线局部表达方法，进而改变翼型失速之后的流场分布。因此，需要改进现有技术中的翼型吸力面廓线，从而提高风力机叶片大厚度翼型失速之后的气动性能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种失速型风力机翼型的设计方法，通过本方法设计出来的翼型能够显著提高风力机叶片大厚度翼型失速之后的气动性能。
本发明解决上述技术问题所采用的方案是：
一种失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，包括：
S1：在原始翼型廓线的基础上，采用在吸力面局部使用椭圆函数生成内凹形状的廓线进行表征，并确定设计变量以及约束条件；
S2：综合考虑失速之前及失速之后翼型的气动性能，给定失速之前和失速之后的设计功角以及设计雷诺数，建立在光滑条件下翼型升阻比最大作为目标函数；
S3：以步骤S2中的目标函数为优化目标，并通过约束条件过滤不符合要求的廓线，给定优化算法对符合要求的延迟失速翼型廓线进行优化计算得到目标翼型廓线。
进一步地，步骤S1中的椭圆形函数的表达式为：
Figure GDA0003643482640000021
上式中，系数a＞b＞0，x为翼型在xoy平面横坐标，y为翼型xoy平面纵坐标，c，d为平面坐标偏移参数，θ为变换角度。
进一步地，步骤S1中以a、b、c、d及θ五个参数作为设计变量：X＝(a，b，c，d，θ)；
约束条件为：
将翼型局部椭圆控制函数两个系数进行如下约束：
Xmin≤X≤Xmax
设计变量约束范围为：
a b c d θ/°
最大值 0.0 0.0 0.0 0.0 -30.0
最小值 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0
。
进一步地，步骤S2中的目标函数的表达式为：
f(x)＝max(f1(x)，f2(x))
其中，f1(x)＝CL/CD，f2(x)＝C’L/C’D；
式中，CL为失速之前设计攻角在一定角度时的升力系数，CD为失速之前设计攻角在一定角度时的阻力系数；C’L为失速之后设计攻角在一定角度时的升力系数，C’D为失速之后设计攻角在一定角度时的阻力系数。
进一步地，步骤S2中，给定失速之前设计攻角为6°，失速之后的设计攻角为14°，设计雷诺数为Re＝3.0×106。
进一步地，步骤S3还包括：
(a)初始化设计变量，生成采用椭圆函数产生内凹形状的翼型廓线，通过约束条件过滤掉非延迟失速翼型廓线；
(b)调入符合要求的延迟失速翼型廓线，获取延迟失速翼型廓线上的数据点坐标信息；
(c)设置需要计算的翼型气动性能参数，对上述符合要求的一系列延迟失速翼型族，计算收敛后输出每个翼型廓线的数据点信息及其对应的气动性能参数
(d)对上述输出的翼型族及其对应的气动性能参数，通过目标函数计算适应度值；
(e)将上述四个步骤的计算模块耦合到模拟退火多目标进化算法中进行优化迭代，当满足迭代条件，则输出目标翼型廓线；若不满足迭代条件，则对翼型廓线进行自适应调整，回转执行步骤(a)。
进一步地，上述步骤(c)中气动性能参数包括设计攻角在一定角度范围内的升力系数以及阻力系数。
进一步地，模拟退火算法相关参数如下：种群数量为30，最大迭代数200，降温速率0.9，初始温度1000，结束温度0.001，链长220。
进一步地，将原始翼型吸力面在靠近50％弦长处用半椭圆形状生成内凹形状。
本发明的另一个目的是提供一种根据上述的失速型风力机大厚度翼型的设计方法优化设计得出的延迟失速型风力机叶片翼型。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：本发明方法针对水平轴风力发电机叶片翼型，提出在翼型吸力面局部采用椭圆内凹廓线的翼型设计方法，以失速之前最大升阻比及失速之后最大升阻比为多目标函数，在DU97-W-300翼型基础上，翼型吸力面局部采用椭圆函数表达，并利用多目标模拟退火算法进行翼型局部廓线优化设计，从而使得设计出来的新翼型具有明显的延迟失速特性，其后失速气动性能明显提高，相比传统的水平轴风力发电机叶片翼型而言，该新翼型具有更优越的后失速气动性能，使得叶片能够在失速状态下也能产生较多的风能；本发明方法可以推广应用到水平轴风力发电机叶片翼型上面，采用该新翼型替换传统的水平轴风力发电机叶片翼型，具有良好的社会价值和经济效益。
附图说明
图1为本发明实施例翼型优化设计的流程图；
图2为本发明实施例翼型吸力面局部半椭圆形状的示意图；
图3为本发明实施例ICEM优化延迟失速翼型网格划分的示意图；
图4为本发明实施例延迟失速WT-E-300新翼型廓线示意图；
图5为本发明实施例WT-E-300翼型升力系数；
图6为本发明实施例WT-E-300翼型阻力系数
图7为本发明实施例WT-E-300翼型升阻比。
具体实施方式
为更好的理解本发明，下面的实施例是对本发明的进一步说明，但本发明的内容不仅仅局限于下面的实施例。
鉴于现有技术中一般风力机翼型都是在一定设计攻角情况下设计出来的，失速之前翼型气动性能较好，但是失速之后翼型气动性能下降得较为厉害，本发明提供一种失速型风力机大厚度翼型的设计方法，本发明设计出来的翼型能够显著提高风力机叶片大厚度翼型失速之后的气动性能。
本发明在通用风力机专用翼型DU97-W-300(该翼型最大相对厚度为30％)的基础上，提出以设计工况条件下及失速工况条件下翼型升阻比最大为多目标函数的风力发电机叶片翼型优化设计方法，采用模拟退火多目标进化算法，实现水平轴风力发电机翼型吸力面局部廓线的控制与参数优化，并将翼型流体计算软件fluent耦合到该算法程序中，计算翼型的气动性能。最后，将优化设计出来的WT-E-300新翼型与风力发电机叶片常用的DU97-W-300翼型进行了气动性能对比分析。
具体地，本实施例的设计流程如图1所示，包括如下步骤：
S1：在原始翼型廓线的基础上，采用在吸力面局部使用椭圆函数生成内凹形状的廓线进行表征，并确定设计变量以及约束条件；
见图2，本发明在风力机叶片常用翼型DU97-W-300廓线1的基础上，将翼型吸力面靠近50％弦长处用半椭圆2内凹形状代替原廓线上该处的形状得到新的翼型廓线形状，其吸力面局部廓线椭圆表达式(1)所示：
Figure GDA0003643482640000051
式(1)中，a＞b＞0；x为翼型在xoy平面横坐标，y为翼型xoy平面纵坐标；选取适当的系数a，b取值，并通过平面坐标偏移c，d参数与旋转变换θ角度，可得如图2所示得翼型形状，该翼型廓线吸力面具有局部椭圆内凹型特性，能够有效提高翼型后失速气动性能。
确定设计变量
根据翼型吸力面廓线局部半圆椭圆函数表达的思想，通过控制椭圆函数a、b的系数便可得到叶片翼型吸力面局部廓线内凹形状，本发明选取翼型吸力面局部椭圆廓线控制函数a、b、c、d及θ五个参数作为设计变量：
X＝(a，b，c，d，θ) (2)
确定约束条件
为了使水平轴风力发电机叶片翼型吸力面局部椭圆廓线在可控制的范围内变化，将翼型局部椭圆控制函数两个系数进行如下约束：
Xmin≤X≤Xmax (3)
设计变量约束范围如表1所示：
表1设计变量范围
a b c d θ/°
最大值 0.0 0.0 0.0 0.0 -30.0
最小值 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0
。
S2：综合考虑失速之前及失速之后翼型的气动性能，给定失速之前和失速之后的设计功角以及设计雷诺数，建立在光滑条件下翼型升阻比最大作为目标函数；
综合考虑失速之前及失速后翼型的气动性能，本发明提出在翼型失速之前设计攻角为6°与失速后翼型设计攻角为14°工况下，在设计雷诺数为Re＝3.0×106，马赫数Ma＝0.15的条件下，以光滑条件下最大升阻比作为多目标函数：
f(x)＝max(f1(x)，f2(x)) (4)
f1(x)＝CL/CD (5)
f2(x)＝C’L/C’D (6)
式(5)中，CL为失速之前设计攻角在6°时的升力系数，CD为失速之前设计攻角在6°时的阻力系数；C’L为失速后设计攻角在14°时升力系数，C’D为失速后设计攻角在14°时的阻力系数。
S3：以步骤S2中的目标函数为优化目标，并通过约束条件过滤不符合要求的廓线，给定优化算法对符合要求的延迟失速翼型廓线进行优化计算得到目标翼型廓线；
为实现延迟失速翼型的集成耦合优化设计，编制四个模块化程序：延迟失速翼型廓线生成、ICEM自适应网格技术(如图3所示)、FLUENT数值计算及优化设计模块。通过编制数据接口程序将这四个模块耦合到模拟退火算法中进行优化迭代。具体的包括如下步骤：
(a)初始化变量，生成采用椭圆函数产生内凹形状的翼型廓线，并通过约束条件过滤掉非延迟失速翼型廓线；
(b)编制数据传递程序将符合要求的延迟失速翼型廓线数据文件调入到ICEM自适应网格划分模块中，ICEM自适应网格划分模块读入数据文件，并对延迟失速型翼型廓线自动生成结构化网格从而读取廓线上的数据点坐标信息，且将该数据点坐标信息输出FLUENT可读的网格格式；
(c)FLUENT计算模块调用步骤(b)输出的网格信息，设置需要计算的翼型气动性能参数，该气动性能参数包括设计攻角在一定角度范围内的升力系数以及阻力系数，对上述符合要求的一系列延迟失速翼型族，计算收敛后输出每个翼型廓线上的数据点信息及每个翼型对应的气动性能参数；
(d)对上述输出的翼型族数据及其对应的气动性能参数，通过目标函数计算适应度值；
(e)将上述(a)、(b)、(c)、(d)四个子程序模块耦合到模拟退火算法优化程序中进行优化迭代，从而进行线路规划、升温、恒温及降温等操作，模拟退火算法相关参数如下：种群数量为30，最大迭代数200，降温速率0.9，初始温度1000，结束温度0.001，链长220；当满足迭代条件，则输出目标翼型廓线；若不满足迭代条件，则对翼型廓线进行自适应调整，回转执行步骤(a)
通过模拟退火算法优化迭代，最终输出最大相对厚度为30％的延迟失速新翼型，取名WT-E-300，如图4所示。
为了验证该新翼型具有较高的气动性能，尤其是失速之后的气动性能。图5、图6和图7给出了新翼型WT-E-300与传统的DU97-W-300翼型的气动性能对比图。表2给出了WT-E-300翼型、DU97-W-300翼型的最大升力系数、最大升阻比及一定攻角范围内的平均气动数据。由图表可知：当攻角大于14°时，翼型处于失速状态，WT-E-300新翼型的气动性能优于DU97-W-300翼型，明显表现出延迟失速特性。新翼型WT-E-300的最大升力系数为1.581，相比DU97-W-300翼型增加了约6.0％；WT-E-300翼型的平均升力系数为1.262，而DU97-W-300翼型的平均升力系数为1.126，增加了12.1％；虽然WT-E-300新翼型的最大升阻比略有降低，但是其平均升阻比为37.128，而DU97-W-300翼型的平均升阻比为35.069，增加了5.9％。
表2翼型气动性能参数对比
Figure GDA0003643482640000071
Figure GDA0003643482640000081
注：括号内表示攻角位置或者范围，CL，max为最大升力系数，CL，aver为一定攻角范围内平均升力系数，L/D，max为最大升阻比，L/D，aver为一定攻角范围内平均升阻比。
以上所述是本发明的优选实施方式而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变动，这些改进和变动也视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，包括：
S1：在原始翼型廓线的基础上，采用在吸力面局部使用椭圆函数生成内凹形状的廓线进行表征，并确定设计变量以及约束条件；
S2：综合考虑失速之前及失速之后翼型的气动性能，给定失速之前和失速之后的设计功角以及设计雷诺数，建立在光滑条件下翼型升阻比最大作为目标函数；
S3：以步骤S2中的目标函数为优化目标，并通过约束条件过滤不符合要求的廓线，给定优化算法对符合要求的延迟失速翼型廓线进行优化计算得到目标翼型廓线；其中，该步骤具体包括：
(a)初始化设计变量，生成采用椭圆函数产生内凹形状的翼型廓线，通过约束条件过滤掉非延迟失速翼型廓线；
(b)调入符合要求的延迟失速翼型廓线，获取延迟失速翼型廓线上的数据点坐标信息；
(c)设置需要计算的翼型气动性能参数，对上述符合要求的一系列延迟失速翼型族，计算收敛后输出每个翼型廓线的数据点信息及其对应的气动性能参数
(d)对上述输出的翼型族及其对应的气动性能参数，通过目标函数计算适应度值；
(e)将上述步骤(a)-(d)的计算模块耦合到模拟退火多目标进化算法中进行优化迭代，当满足迭代条件，则输出目标翼型廓线；若不满足迭代条件，则对翼型廓线进行自适应调整，回转执行步骤(a)。
2.如权利要求1所述的失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，步骤S1中的椭圆形函数的表达式为：
Figure FDA0003674593610000011
上式中，系数a>b>0，x为翼型在xoy平面横坐标，y为翼型xoy平面纵坐标，c,d为平面坐标偏移参数，θ为变换角度。
3.如权利要求1所述的失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，步骤S1中以a、b、c、d及θ五个参数作为设计变量：X＝(a,b,c,d,θ)；
约束条件为：
将翼型局部椭圆控制函数两个系数进行如下约束：
Xmin≤X≤Xmax
设计变量约束范围为：
a：0-1，b：0-1，c：0-1，d：0-1，θ：-30-0°。
4.如权利要求1所述的失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，步骤S2中在光滑条件下翼型升阻比最大作为目标函数的表达式为：
f(x)＝max(f1(x),f2(x))；
其中，f1(x)＝CL/CD，f2(x)＝CL/C'D；
式中，CL为失速之前设计攻角在一定角度时的升力系数，CD为失速之前设计攻角在一定角度时的阻力系数；C'L为失速之后设计攻角在一定角度时的升力系数，C'D为失速之后设计攻角在一定角度时的阻力系数。
5.如权利要求1或4所述的失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，步骤S2中，给定失速之前设计攻角为6°，失速之后的设计攻角为14°，设计雷诺数为Re＝3.0×106。
6.如权利要求1所述的失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，上述步骤(c)中气动性能参数包括设计攻角在0-24°范围内的升力系数以及阻力系数。
7.如权利要求1所述的失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，模拟退火算法相关参数如下：种群数量为30，最大迭代数200，降温速率0.9，初始温度1000，结束温度0.001，链长220。
8.如权利要求1所述的失速型风力机翼型的设计方法，其特征在于，将原始翼型吸力面在靠近50％弦长处用半椭圆形状生成内凹形状。
9.一种根据权利要求1-8任意一项所述的失速型风力机翼型的设计方法优化设计得出的延迟失速型风力机叶片翼型。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112966338B (zh) * 2021-03-16 2022-04-29 湖北工业大学 一种基于抛物线函数的扁口分离翼型设计方法
CN114132483B (zh) * 2021-11-10 2024-06-07 大连海事大学 基于指数衰减曲线前缘变形的仿生机翼参数化变形方法

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2382872A1 (en) * 1999-08-25 2001-03-01 Forskningscenter Riso (Riso National Laboratory) Modified wind turbine airfoil
CN101458735A (zh) * 2008-12-31 2009-06-17 重庆大学 一种具有高升阻比的翼型
CN101615216A (zh) * 2009-07-28 2009-12-30 重庆大学 对翼型尾缘进行流线形增厚的方法
CN101886619A (zh) * 2010-07-07 2010-11-17 重庆大学 风力发电机叶尖专用翼型
CN101898644A (zh) * 2009-05-25 2010-12-01 丹麦技术大学 用来设计翼型的***与方法
CN102235325A (zh) * 2011-07-01 2011-11-09 重庆大学 基于翼型集成和混合尾缘改型的风力机叶尖翼型设计方法
CN102691631A (zh) * 2011-03-22 2012-09-26 通用电气公司 用于增加由风力涡轮机进行的能量捕获的***和方法
CN103047079A (zh) * 2012-12-22 2013-04-17 中国科学院工程热物理研究所 一种高效低载水平轴风力机叶片专用翼型及其设计方法
CN103277245A (zh) * 2013-06-14 2013-09-04 中国科学院工程热物理研究所 一族大厚度钝尾缘风力机翼型及其设计方法
CN104317992A (zh) * 2014-10-11 2015-01-28 重庆工商大学 风力机翼型正设计方法及风力机翼型族
CN104612892A (zh) * 2014-12-30 2015-05-13 中国科学院工程热物理研究所 一种风力机翼型的多学科优化设计方法
CN105404743A (zh) * 2015-11-25 2016-03-16 湖北工业大学 B样条与曲率光滑连续性结合的风力机翼型设计方法
CN105868470A (zh) * 2016-03-29 2016-08-17 湖北工业大学 一种风力机翼型与叶片外形参数一体化设计方法
CN109145506A (zh) * 2018-09-20 2019-01-04 中国科学院工程热物理研究所 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
CN109190283A (zh) * 2018-09-20 2019-01-11 中国科学院工程热物理研究所 一种考虑高湍流自由来流效应的风力机翼型气动优化方法
CN109460566A (zh) * 2018-09-20 2019-03-12 中国科学院工程热物理研究所 一种风力机叶片内侧厚翼型的气动稳健优化设计方法
CN109783912A (zh) * 2018-12-29 2019-05-21 湖北工业大学 一种升力型垂直轴风力发电机叶片翼型优化设计方法
EP3543108A1 (en) * 2018-03-22 2019-09-25 Facebook, Inc. Automatic airfoil and wing design based on dynamic modeling of structural and aerodynamic performance
CN111400834A (zh) * 2020-03-20 2020-07-10 国电联合动力技术有限公司 风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110052400A1 (en) * 2009-08-31 2011-03-03 Sarbuland Khan Horizontal axis wind turbine (HAWT)
JP5297558B1 (ja) * 2011-10-12 2013-09-25 三菱重工業株式会社 風車翼及びこれを備えた風力発電装置ならびに風車翼の設計方法
CN104863799A (zh) * 2015-04-17 2015-08-26 湖北工业大学 一种利用贝塞尔函数曲线的风力机翼型设计方法
CN105787212B (zh) * 2016-03-29 2019-03-01 湖北工业大学 一种抗气动弹性变形的风力机翼型设计方法

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2382872A1 (en) * 1999-08-25 2001-03-01 Forskningscenter Riso (Riso National Laboratory) Modified wind turbine airfoil
CN101458735A (zh) * 2008-12-31 2009-06-17 重庆大学 一种具有高升阻比的翼型
CN101898644A (zh) * 2009-05-25 2010-12-01 丹麦技术大学 用来设计翼型的***与方法
CN101615216A (zh) * 2009-07-28 2009-12-30 重庆大学 对翼型尾缘进行流线形增厚的方法
CN101886619A (zh) * 2010-07-07 2010-11-17 重庆大学 风力发电机叶尖专用翼型
CN102691631A (zh) * 2011-03-22 2012-09-26 通用电气公司 用于增加由风力涡轮机进行的能量捕获的***和方法
CN102235325A (zh) * 2011-07-01 2011-11-09 重庆大学 基于翼型集成和混合尾缘改型的风力机叶尖翼型设计方法
CN103047079A (zh) * 2012-12-22 2013-04-17 中国科学院工程热物理研究所 一种高效低载水平轴风力机叶片专用翼型及其设计方法
CN103277245A (zh) * 2013-06-14 2013-09-04 中国科学院工程热物理研究所 一族大厚度钝尾缘风力机翼型及其设计方法
CN104317992A (zh) * 2014-10-11 2015-01-28 重庆工商大学 风力机翼型正设计方法及风力机翼型族
CN104612892A (zh) * 2014-12-30 2015-05-13 中国科学院工程热物理研究所 一种风力机翼型的多学科优化设计方法
CN105404743A (zh) * 2015-11-25 2016-03-16 湖北工业大学 B样条与曲率光滑连续性结合的风力机翼型设计方法
CN105868470A (zh) * 2016-03-29 2016-08-17 湖北工业大学 一种风力机翼型与叶片外形参数一体化设计方法
EP3543108A1 (en) * 2018-03-22 2019-09-25 Facebook, Inc. Automatic airfoil and wing design based on dynamic modeling of structural and aerodynamic performance
CN109145506A (zh) * 2018-09-20 2019-01-04 中国科学院工程热物理研究所 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
CN109190283A (zh) * 2018-09-20 2019-01-11 中国科学院工程热物理研究所 一种考虑高湍流自由来流效应的风力机翼型气动优化方法
CN109460566A (zh) * 2018-09-20 2019-03-12 中国科学院工程热物理研究所 一种风力机叶片内侧厚翼型的气动稳健优化设计方法
CN109783912A (zh) * 2018-12-29 2019-05-21 湖北工业大学 一种升力型垂直轴风力发电机叶片翼型优化设计方法
CN111400834A (zh) * 2020-03-20 2020-07-10 国电联合动力技术有限公司 风力发电机组叶片翼型气动优化设计方法、模型及装置

Non-Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
垂直轴风力机翼型气动优化设计;梁昌平等;《航空计算技术》;20160925(第05期);全文 *
基于CFD技术与遗传算法的风力机大厚度翼型优化设计;汪泉等;《水电能源科学》;20200619(第06期);全文 *
基于Fluent的风力机叶片翼型气动性能数值计算;吴友健等;《节能》;20200125(第01期);全文 *
基于复合形法的垂直轴风力机翼型优化设计;曲建俊等;《可再生能源》;20110615(第03期);全文 *
基于多点攻角的风力机翼型优化设计;汪泉等;《哈尔滨工程大学学报》;20161201(第11期);全文 *
基于多目标遗传算法的风力机翼型形状优化;张石强等;《太阳能学报》;20110828(第08期);全文 *
基于改进的粒子群算法的风力机叶片优化设计;杨从新等;《新技术新工艺》;20131025(第10期);全文 *
基于最大风能利用系数的风力机翼型设计;程江涛等;《机械工程学报》;20101220(第24期);全文 *
基于翼型集成和混合式尾缘改型理论的风力机叶尖翼型设计;陆群峰等;《太阳能学报》;20130428(第04期);全文 *
基于自适应模拟退火遗传算法的风力机翼型优化设计;刘华威等;《可再生能源》;20180620(第06期);全文 *
基于连续攻角的风力机翼型整体气动性能提高的优化设计;汪泉等;《机械工程学报》;20170731(第13期);全文 *
水平轴风力机翼型设计与动态失速数值模拟;赵旭等;《太阳能学报》;20090328(第03期);全文 *
翼型集成理论与B样条结合的风力机翼型优化设计方法研究;陈进等;《太阳能学报》;20141028(第10期);全文 *
雷诺数对粗糙表面翼型气动性能的影响;李仁年等;《南京航空航天大学学报》;20111015(第05期);全文 *
风力机专用翼型发展现状及其关键气动问题分析;陈培等;《电网与清洁能源》;20090225(第02期);全文 *
风力机翼型转捩与失速特性的数值计算;李志敏等;《山东电力高等专科学校学报》;20130215(第01期);全文 *

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