优化形状基于matlab遗传算法求解机翼形状优化问题含Matlab源码 2393期

Posted 2023-03-06 海神之光

⛄一、翼型型线的形状优化设计

1 数学模型
翼型外形廓线为前圆后尖、表面光滑的流线型图形，对翼型型线进行形状优化，必须对其几何特性进行分析。在分析并集成已有风力机常用翼型型线的基础上， 提出基于Jouko w ski保角变换的通用翼型型线表征形式。相比传统的翼型表征方式，其易于优化和扩展构成翼型型线的新形式。由通用翼型型线表达方程的解析特性，将翼型形状优化问题转化为几何参数优化问题，对表征翼型廓线的形状函数的控制系数在某些法则的约束下进行优化。基于Jouko w ski保角变换理论,复平面上一偏心圆z…通过保角变换式：


2 翼型型线形状优化模型
影响风力机翼型性能的指标很多，包括气动、结构、声学等不同学科的要求。由风轮动量-叶素理论可知，翼型的升阻比大小直接影响风轮的功率利用系数。风力机叶片工作在大气对流层自然条件下，叶片翼型表面易受外界条件污染或损坏而变得粗糙，且叶片表面制造误差也会造成翼型型线轮廓发生变化，增加翼型表面粗糙度；相关研究表明，随着翼型前缘粗糙程度的增加，风力机性能下降高达30%以上[8]，所以，翼型的粗糙度敏感特性是风力机翼型设计的重要指标之一。同时，较大的升力系数有助于在设计叶尖速比下降低叶片的弦长，达到降低叶片工作时载荷的作用。此外，翼型非设计工况性能、兼容特性以及特殊风场位置的声学性能要求，都应充分考虑。

2.1设计变量
通过对通用翼型型线表征方程的解析构成形式分析的基础上，并综合考虑翼型形状函数的控制系数对翼型设计空间覆盖特性和型线自由度特性的影响，选取翼型形状函数p(0)的第29项系数作为优化设计的变量，确定设计变量为：

2.2目标函数
主要设计目标以风能利用系数最大作为评判标准，其他影响因素如升力系数以及结构学科和声学学科的性能要求则通过相应约束条件加以控制。在相应雷诺数Re和马赫数Ma叶片翼型运行工况下，以光滑翼面条件下，翼型在设计攻角α的升阻比最大作为目标函数之一：

⛄二、部分源代码

%初始化
% p0=[0.0155 0.296632 0.060015 -0.4515 0.296632 -0.06055 0.453 0 0.001260 0 7.36]; %%NACA 0012
p0=[0.0216 0.3445 0.07912 -0.6448 0.17 -0.033797 0.6748 0 0 0 0]; %%NACA 2411
range=[0.0015 0.025 0.015 -0.01 0.02 -0.015 0.075 0 0 -0.175 0.05];
%range=[0.02 0.023 0.32 0.37 0.077 0.08 -0.63 -0.65 0.15 0.19 -0.02 -0.05 0.6 0.75 0 0 0 0 -4.55 -4.9 15 15.1];
%求解器参数
Npanel=200;
uinf=1;
AOA=5*pi/180;
genNo=20; %代数
%
[cloriginal,clfittest,fittest]=GAairfoil(genNo,p0,range,uinf,AOA,Npanel);
%绘图和制图
fprintf(’ Original Cl= %f \\n Optimized Cl= %f \\n’,cloriginal,clfittest)
figure
graphCl(fittest,Npanel,uinf,5,‘k’);
graphCl(p0,Npanel,uinf,5,‘r’);
legend(‘优化后’,‘原始的’)
xlabel(‘AOA’)
ylabel(‘Cl’)
line([-100 100],[0,0],‘color’,‘k’,‘LineWidth’,1)
line([0,0],[-10 10],‘color’,‘k’,‘LineWidth’,1)
title(‘升力系数与迎角’)
grid on

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张石强1,陈进,Peter Eecen,程江涛,陆群峰.基于多目标遗传算法的风力机翼型形状优化[J].太阳能学报. 2011,32(08)

3 备注
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