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摘要:
为改善小型风力机随机湍流工况适应性,以NACA0012翼型为研究对象,采用非嵌入式概率配置点法,获得随机湍流工况下小型风力机叶片翼型运行攻角分布规律;在气动优化中耦合层流分离预测,基于Transition SST模型、拉丁超立方试验设计、Kriging模型和带精英策略非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ进行高湍流低雷诺数风力机翼型气动优化.结果 表明,优化翼型叶片平均风能捕获效率分别提高3.01%和4.76%,标准差分别降低4.76%和14.93%,优化翼型湍流适应性增强.该方法将翼型设计与湍流风况相匹配,为湍流工况低雷诺数翼型及小型风力机设计提供参考.
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风力机
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基于遗传算法的低雷诺数高升力翼型的优化设计
雷诺数
翼型
遗传算法
气动优化设计破
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 随机湍流工况低雷诺数风力机翼型优化研究
来源期刊 计算力学学报 学科 工学
关键词 风力机翼型 低雷诺数 随机湍流 多目标优化 代理模型
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 664-671
页数 8页 分类号 O357.5|TK83
字数 5806字 语种 中文
DOI 10.7511/jslx20180726002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐新姿 湘潭大学机械工程学院 30 139 7.0 10.0
2 彭锐涛 湘潭大学机械工程学院 31 69 5.0 6.0
3 李鹏程 湘潭大学机械工程学院 3 1 1.0 1.0
4 陆鑫宇 湘潭大学机械工程学院 3 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
风力机翼型
低雷诺数
随机湍流
多目标优化
代理模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算力学学报
双月刊
1007-4708
21-1373/O3
大16开
大连市甘井子区凌工路2号(大连理工大学校内)
8-180
1983
chi
出版文献量(篇)
3087
总下载数(次)
2
总被引数(次)
46175
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
教育部留学回国人员科研启动基金
英文译名:the Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars, State Education Ministry
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导