丁勇钢
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张兴
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宋梦譞
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陈凯
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吴兵恒
工程热物理学报
本文以某款带预弯的2 MW风电叶片为基础,引入叶片后掠形式造型曲线,研究后掠曲线对理论年发电量AEP及叶片根部变桨载荷Mz的影响.进而将后掠曲线的起始点位置、叶尖部最大后掠值及其一阶导数值作为造型曲线的优化变量,理论年发电量AEP最大、叶片根部变桨载荷Mz最小作为优化目标,采用非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)来进行多目标优化,寻找最优后掠曲线设计.后掠曲线采用三阶多项式造型,叶片功率系数CP、理论年发电量AEP采用动量叶素理论(BEM)计算,叶片根部的动态载荷采用GH Bladed软件进行评估.
关键词:
水平轴风力机
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叶片
,
后掠
,
优化设计
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BEM
,
Bladed
,
NSGA-Ⅱ
马志超
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张用兵
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郭万涛
,
鲁先孝
材料开发与应用
采用Matlab编程,利用经典梁理论和夹层板理论构建了弹性模量、压缩强度等材料参数与泡沫夹芯复合材料弯曲刚度和压缩强度的关系,利用传递矩阵法构建了纵波声速、衰减系数、损耗因子等材料参数与泡沫夹芯复合材料水中插入损失的关系.在此基础上,利用NSGA-Ⅱ多目标优化算法开展了力学与水声综合设计,初步获得了实用的泡沫夹芯复合材料力学与水声性能综合设计方法.
关键词:
泡沫夹芯复合材料
,
弯曲刚度
,
压缩强度
,
插入损失
,
NSGA-Ⅱ
,
综合设计
陈幸开
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谢怀勤
,
王国星
玻璃钢/复合材料
doi:10.3969/j.issn.1003-0999.2010.05.014
根据经实验验证的玻璃钢(GFRP)拉挤工艺过程数学模型,以数值模拟结果为样本数据,建立反向传播(BP)神经网络,得到拉挤工艺参数(固化温度、拉挤速度)与GFRP固化度间非线性相关关系.采用神经网络结合带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)解决拉挤过程中固化炉温度和拉挤速度多目标优化问题,得到了拉挤优化问题的Pareto最优解集.实验结果表明,优化后的工艺参数能有效提高生产率,降低固化炉温度,效果显著.
关键词:
玻璃钢
,
拉挤
,
数值模拟
,
神经网络
,
NSGA-Ⅱ
,
多目标优化
