Thiết kế và phân tích khí động lực học cho cánh quạt gió quy mô lớn

Science China Press., Co. Ltd. - Tập 57 - Trang 466-472 - 2011
TongGuang Wang1, Long Wang1, Wei Zhong1, BoFeng Xu1, Li Chen2
1College of Aerospace engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China
2China Aerodynamics Research and Development Center, Mianyang, China

Tóm tắt

Kết hợp các chiến lược tinh chỉnh điều khiển và mật độ khoảng cách động, một thuật toán NSGA-II đã được điều chỉnh dựa trên thuật toán phân loại không bị chiếm ưu thế nhanh và di truyền nhằm mục tiêu phát triển một thuật toán thiết kế tối ưu đa mục tiêu mới cho cánh quạt gió. Là một ví dụ, cánh quạt gió 1,5 MW hiệu suất cao đã được thiết kế với mục tiêu tối ưu hóa sản xuất năng lượng hàng năm cao nhất và khối lượng cánh quạt tối thiểu. Một mô hình tỉ lệ 1/16 của cánh quạt này đã được thử nghiệm trong một hầm gió 12 m × 16 m và kết quả thử nghiệm đã xác nhận hiệu suất cao của nó. Hơn nữa, cả phương pháp động học chất lỏng tính toán (CFD) và phương pháp vòng tự do (FVM) đều được áp dụng để tính toán hiệu suất khí động học, và kết quả nhất quán với dữ liệu thử nghiệm. Để đầy đủ, CFD và FVM đã được sử dụng để phân tích cấu trúc vết, và những kết quả tốt và nhất quán đã được thu được giữa chúng.

Từ khóa

#cánh quạt gió #thuật toán NSGA-II #tối ưu hóa đa mục tiêu #hiệu suất khí động học #phương pháp CFD #phương pháp FVM

Tài liệu tham khảo

Par J, Kima J, Shina Y, et al. 3 MW class offshore wind turbine development. Curr Appl Phys, 2010, 10: 307–310 Griffin D A, Zuteck M D. Scaling of composite wind turbine blades for rotors of 80 to 120 meter diameter. J Solar Energy Eng, 2001, 123: 310–319 Kim T, Lee S, Kim H, et al. Design of low noise airfoil with high aerodynamic performance for use on small wind turbines. Sci China Tech Sci, 2010, 53: 75–79 Wata J, Faizal M, Talu B, et al. Studies on a low Reynolds number airfoil for small wind turbine applications. Sci China Tech Sci, 2011, 54: 1684–1688 Wang S Y, Yin X Z. A numerical method to simulate the coupled oscillations of flexible structures in flowing fluids. Chin Sci Bull, 2010, 55: 3880–3888 Wood D H. Dual purpose pesign of small wind turbine blades. Wind Eng, 2004, 28: 511–528 Sale D, Jonkman J, Musial W. Development of a hydrodynamic optimization tool for stall-regulated hydrokinetic turbine rotors. In: ASME 2009 28th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering, 2009. 901–906 Schreck S. The NREL full-scale wind tunnel experiment. Wind Energy, 2002, 5: 199–212 Yi S H, Tian L F, Zhao Y X, et al. Aero-optical aberration measuring method based on NPLS and its application. Chin Sci Bull, 2010, 55: 3545–3549 He L, Yi S H, Zhao Y X, et al. Visualization of coherent structures in a supersonic flat-plate boundary layer. Chin Sci Bull, 2011, 56: 489–494 Dai J C, Hu Y P, Liu D S, et al. Calculation and characteristics analysis of blade pitch loads for large scale wind turbines. Sci China Tech Sci, 2010, 53: 1356–1363 Sørensen N N, Michelsen J A, Schreck S. Navier-Stokes predictions of the NREL phase VI rotor in the NASA Ames 80-by-120 wind tunnel. Wind Energy, 2002, 5: 151–169 Duque E P N, Burklund M D, Johnson W. Navier-Stokes and comprehensive analysis performance predictions of the NREL phase VI experiment. J Solar Energy Eng, 2003, 125: 457–467 Pape A L, Lecanu J. 3D Navier-Stokes computations of a stall-regulated wind turbine. Wind Energy, 2004, 7: 309–324 Troldborg N, Larsen G C, Madsen H A, et al. Numerical simulations of wake interaction between two wind turbines at various inflow conditions. Wind Energy, 2010, doi: 10.1002/we.433 Ivanell S, Sørensen JN, Mikkelsen R, et al. Analysis of numerically generated wake structures. Wind Energy, 2009, 12: 63–80 Ivanell S. Numerical computation of wind turbine wakes. Ph.D. Thesis. Stockholm: KTH Mechanics, Royal Institute of Technology, 2009 Benjanirat S, Sankar L N. Evaluation of turbulence models for the prediction of wind turbine aerodynamics. AIAA 2003-0517, 2003 Johansen J, Sørensen N N, michelsen J A, et al. Detached-eddy simulation of flow around the NREL phase VI blade. Wind Energy, 2002, 5: 185–197 Sanderse B, Pijl S P, Koren B. Review of computational fluid dynamics for wind turbine wake aerodynamics. Wind Energy, 2011, doi: 10.1002/we.458 Langtry R B, Gola J, Menter F R. Predicting 2D airfoil and 3D wind turbine rotor performance using a transition model for general CFD codes. AIAA-2006-395, 2006 Zahle F, Sørensen N N, Johansen J. Wind turbine rotor-tower interaction using an incompressible overset grid method. Wind Energy, 2009, 12: 594–619 Madsen H A, Bak C, Døssing M, et al. Validation and modification of the blade element momentum theory based on comparisons with actuator disc simulations. Wind Energy, 2010, 13: 373–389 Wang T, Coton F N. Prediction of the unsteady aerodynamic characteristics of horizontal axis wind turbines including three-dimensional effects. Proc Inst Mech Eng A: J Power Energy, 2000, 214: 385–400 Coton F N, Wang T, Galbraith R A McD. An examination of key aerodynamic modelling issues raised by the NREL blind comparison. Wind Energy, 2002, 5: 199–212 van Garrel A. Development of a wind turbine aerodynamics simulation module. ECN-C—03-079, 2003 Sant T, Van Kuik G, Van Bussel G J W. Estimating the angle of Attack from blade pressure measurements on the NREL phase VI rotor using a free wake vortex model: Axial conditions. Wind Energy, 2006, 9: 549–577 Gupta S, Leishman J G. Comparison of momentum and vortex methods for the aerodynamic analysis of wind turbines. In: Proceedings of the 24th ASME Wind Energy Symposium, Reno, NV, 2005. 10–13 Deb K, Agrawal S, Pratab A, et al. A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective: NSGA-II. Evol Comput, 2002, 6: 182–197 Srinivas N, Deb K. Multi-objective optimization using non-dominated sorting in genetic algorithms. Evol Comput, 1994, 2: 221–248 Deb K. An effcient constraint handling method for genetic algorithms. Comput Method Appl Mech Eng, 2000, 186: 311–338 Deb K, Goel T. Controlled elitist non-dominated sorting genetic algorithms for better convergence. In: Proceedings of First International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization, Zurich, Switzerland, 2001. 67–81 Luo B, Zheng J H, Xie J L, et al. Dynamic crowding distance — A new diversity maintenance strategy for MOEAs. In: Proceedings of the IEEE international conference on natural computation. NJ: IEEE Press, 2008. 580–585 Deb K, Agrawal R B. Simulated binary crossover for continuous searchspace. Complex Syst, 1995, 3: 115–148 Dai C H, Tang R Y, Wang T G. Prediction of aerodynamic performance of a horizontal-axis rotor in condition of wind shear. In: Proceedings of Asian and Pacific Wind Energy Conference, 1988 Lindenburg C. Aeroelastic Analysis of the LMH64-5 Blade Concept. New York: Addison-Wesley, 2003 IEC 61400-1 Wind turbines —Part 1: Design requirements. IEC, 2005 Wang L, Wang T G, Luo Y. Improved non-dominated sorting genetic algorithm NSGA-II in multi-objective optimization studies of wind turbine blades. Appl Math Mech, 2011, 32: 739–748 Lamb H. Hydrodynamics. Cambridge: Cambridge University Press, 1932 Ananthan S, Leishman J G, Ramasamy M. The role of filament stretching in the free-vortex modeling of rotor wakes. Ann Forum Proc-Am Helicopter Soc, 2002, 58: 2005–2022 Ramasamy M, Leishman J G. A generalized model for transitional blade tip vortices. J Am Helicopter Soc, 2006, 51: 92–103 Roura M, Cuerva A, Sanz-Andres A, et al. A panel method free-vortex code for aeroelastic rotor predictions. Wind Energy, 2010, 13: 357–371 Grouse G L, Leishman J G. A new method for improved rotor free-vortex convergence. In: 31st AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, Reno, NV, 1993