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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明公开了基于全信息自适应合作博弈理论的风力机翼型优化方法，涉及风力机叶片翼型优化设计技术领域，该方法包括：步骤1：基于parsec参数法在原始翼型上进行拟合，得到初始设计变量值，修改翼型的几何外形；步骤2：计算翼型的极惯性矩；步骤3：计算翼型年发电量；步骤4：建立翼型约束条件：对翼型厚度t进行约束，并保证优化后的翼型年发电量比原始翼型发电量高；基于初始设计变量值计算设计变量的上下限；步骤5：建立翼型的目标函数：基于步骤2，设置优化目标函数；步骤6：基于全信息自适应合作博弈方法，弈对设计变量和目标函数进行划分、收益函数计算、非劣解的筛选，得到pareto最优解集。本发明优化后的翼型具有良好的发电性能和颤振性能。
主权项：1.一种基于全信息自适应合作博弈理论的风力机翼型优化方法，其特征在于，包括：步骤1：基于parsec参数法在原始翼型上进行拟合，得到初始设计变量值x0，修改翼型的几何外形；步骤2：计算翼型的极惯性矩；在极惯性矩计算过程中，首先建立极惯性矩与几何外形的关系，然后计算翼型的面积和质心坐标；平移坐标系，使坐标原点和质心重合，根据平行轴原理，求出翼型相对于质心轴系的惯性矩，得到翼型的极惯性矩；步骤3：计算翼型年发电量；步骤4：建立翼型约束条件：对翼型厚度t进行约束，并保证优化后的翼型年发电量比原始翼型发电量高，基于初始设计变量值x0计算设计变量的上下限；即：厚度约束条件t1≤t≤t2翼型年发电量约束条件AEPoptAEPori式中，t1为翼型厚度的下限，t2为翼型厚度的上限，AEPopt为优化后的截面年发电量，AEPori为原截面年发电量；步骤5：建立翼型的目标函数：基于步骤2和步骤3，设置目标函数为： f1x＝1If2x＝106AEP其中，I为翼型的极惯性矩，AEP为年发电量；步骤6：基于全信息自适应合作博弈方法，对设计变量和目标函数进行划分、收益函数计算、非劣解的筛选，最后得到一个pareto最优解集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 基于全信息自适应合作博弈理论的风力机翼型优化方法
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