基于径向基神经网络的风力机叶片铺层优化

• 作者: 张兰挺 赵清鑫
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基神经网络 遗传算法 结构性能 优化 铺层参数 风力机叶片
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 229-234
• 页数: 6页
• 分类号: TK83
• 语种: 中文

摘要

采用混合均匀试验设计法细化铺层参数,确定试验方案,仿真叶片的Tsai-Wu失效因子和最大位移;根据分析结果,构建具有预测能力的径向基神经网络模型,通过计算网络预测值与仿真分析值误差、均方差与均方根值,验证网络模型的可靠性;在完成训练的径向基神经网络中应用遗传算法,径向基神经网络预测值作为遗传算法的输入,对铺层角度、±x°铺层厚度比例和铺层顺序进行迭代求解,获得优化的铺层参数组合.实例表明:优化后叶片的刚度、强度得到改善,验证了方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张兰挺		25	67	5.0	7.0
2	赵清鑫		1	0	0.0	0.0