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基于约束主导混合粒子群算法的风力机叶片优化方法研究
引用本文:程珩,张水明,权龙. 基于约束主导混合粒子群算法的风力机叶片优化方法研究[J]. 机械工程学报, 2015, 0(1): 176-181
作者姓名:程珩  张水明  权龙
作者单位:1. 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室太原 030024; 太原理工大学机械电子工程研究所太原 030024
2. 比亚迪股份有限公司深圳 518119
基金项目:国家自然科学基金,山西省科技攻关(20140321018-02)资助项目。
摘    要:为提高叶片在额定风况和低速风况下的功率系数,研究叶片各叶素处的气动外形参数分布。针对风力机通常运行在低风速风况下,而叶片的优化模型很少考虑该因素的影响,建立基于叶素动量理论和Wilson理论的带低风速功率系数的非线性约束优化模型。由于在处理约束条件的惩罚函数法中罚因子难以确定,而导致算法过早陷入局部解的早熟现象,提出一种结合可行性约束主导处理方法的混合粒子群算法。该算法基于粒子群优化和模拟退火理论,采用可行性约束主导在退火概率突跳下对不可行约束解进行随机生存选择,使种群保持多样性,从而朝更优方向进化,解决了非线性约束条件难以处理和种群易陷入局部解的问题。以1.5 MW风力机叶片为研究对象,建立非线性约束优化模型,对该算法进行了验证。研究成果表明该方法可以有效地处理优化模型的非线性约束,避免优化过程陷入早熟,提高了叶片在额定风速和低风速区域的功率系数。为非线性约束处理方法的研究提供了一种很好的理论分析途径。

关 键 词:约束主导  混合粒子群  模拟退火  低风速  不可行度

Optimization Method for Wind Turbine Blade Based on Dominanted-constraint Hybrid Particle Swarm
CHENG Hang,ZHANG Shuiming,QUAN Long. Optimization Method for Wind Turbine Blade Based on Dominanted-constraint Hybrid Particle Swarm[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2015, 0(1): 176-181
Authors:CHENG Hang  ZHANG Shuiming  QUAN Long
Affiliation:CHENG Hang;ZHANG Shuiming;QUAN Long;Key Laboratory of Advanced Transducers and Intelligent Control Systems of Ministry of Education,Taiyuan University of Technology;Research Institute of Mechatronics Engineering,Taiyuan University of Technology;BYD Company Limited;
Abstract:
Keywords:dominanted-constraint  hybrid particle swarm  simulated annealing  low wind velocity  infeasibility degree*
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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