基于并行遗传算法的低风速高性能风力机叶片优化设计

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根据美国可再生能源实验室提出的适用于低风速的翼型S822、S823建立初始叶片,并采用遗传算法在基于叶素-动量理论计算结果的基础上对叶片的弦长和安装角进行优化,最后采用CFD方法对设计点进行深入计算分析验证。数值研究结果证明,采用这种方法设计的风力机叶片在低风速下具备较好的气动性能。 Based on the proposed low-wind-speed airfoils S822 and S823 proposed by the United States Renewable Energy Laboratory, the initial blades were established and the chord length and installation angle of the blades were optimized by genetic algorithm based on the calculation of the valence-momentum theory. Finally, CFD method is used to verify the design points in-depth. Numerical results show that the wind turbine blades designed by this method have good aerodynamic performance at low wind speeds.
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