雍 天,譚劍鋒,邢肖兵,楊宇霄,夏云松

(南京工業(yè)大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院,江蘇 南京 211800)

風(fēng)力機(jī)葉片作為風(fēng)電機(jī)組的核心部件,表面流體流動(dòng)非常復(fù)雜,尤其處于較高風(fēng)速和極端天氣下,風(fēng)力機(jī)葉片表面流體分離現(xiàn)象嚴(yán)重,風(fēng)力機(jī)失速導(dǎo)致功率持續(xù)下降。渦流發(fā)生器(VGs)能以較小的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)代價(jià),延緩或抑制葉片表面大規(guī)模的失速,提升風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能[1]。

為抑制流動(dòng)分離,近壁面須有足夠的動(dòng)量承受邊界層中的逆壓梯度。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已提出眾多流動(dòng)控制技術(shù)以重新激勵(lì)邊界層[2],其中無(wú)源渦流發(fā)生器憑借簡(jiǎn)單、經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于流動(dòng)控制。傳統(tǒng)的VGs是一種以某固定安裝角垂直放置在風(fēng)力機(jī)葉片吸力面的擾流器,基本原理為VGs產(chǎn)生的高能翼尖渦注入葉片邊界層內(nèi),與低能流體進(jìn)行能量交換,促使邊界層內(nèi)的流體提前轉(zhuǎn)換成湍流,憑借湍流流體的抗分離能力來(lái)抑制或延緩風(fēng)力機(jī)葉片表面流體的分離[3]。目前,試驗(yàn)與數(shù)值模擬研究已闡明VGs流動(dòng)機(jī)制和設(shè)計(jì)方法。Godard等[4]使用熱膜探頭和立體粒子圖像測(cè)速儀(PIV)對(duì)凸起進(jìn)行了風(fēng)洞測(cè)量,研究發(fā)現(xiàn):VGs反向旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)比同向旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)能更有效地傳遞自由流與近壁流之間的動(dòng)量。Muller-vahl等[5]觀察到減小VGs的展向間距會(huì)擴(kuò)大相鄰渦流的相互作用,進(jìn)一步推遲失速的發(fā)生,并顯著提高氣動(dòng)效率;VGs高度和弦向位置是決定氣動(dòng)性能的主要因素[3,5]。增大VGs高度使流向渦增強(qiáng),加速近壁流動(dòng),進(jìn)一步增大升力,且由于擾流器阻力大,也增加了低迎角時(shí)的阻力損失[6-7]。因此,VGs高度的選擇就成為升力增大和阻力損失之間的權(quán)衡。將VGs定位到下游太遠(yuǎn)處會(huì)導(dǎo)致早期突然失速,因?yàn)閂Gs很容易淹沒(méi)在尾緣分離泡中。Wang等[8]通過(guò)雷諾平均(RANS)模擬研究了雙排矩形VGs對(duì)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室(NREL) S809翼型流動(dòng)的影響,與單排VGs相比,雙排VGs可以進(jìn)一步抑制氣流分離,提高最大升力系數(shù)。

近年來(lái),眾多研究人員將VGs應(yīng)用于平板和風(fēng)力機(jī)翼型上,而不是在旋轉(zhuǎn)葉片上,但并未考慮VGs對(duì)三維葉片流動(dòng)的影響,原因在于VGs(約5 cm)和葉片(約100 m)的尺寸差異巨大,風(fēng)洞試驗(yàn)仍然是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。Troldborg等[9]通過(guò)RANS模擬對(duì)運(yùn)用了數(shù)據(jù)傳輸單元(DTU)的 10 MW葉片氣流和相關(guān)翼型氣流進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明:VGs和旋轉(zhuǎn)效應(yīng)之間存在復(fù)雜的相互作用。Martinez等[10]使用全分辨率RANS模擬研究10個(gè)桿式VGs控制的NREL第6階段葉片的氣流,結(jié)果表明:使用VGs時(shí),旋轉(zhuǎn)葉片的空氣動(dòng)力學(xué)性能略有改善。楊瑞等[11]對(duì)1.5 MW變槳距風(fēng)力機(jī)安裝VGs前后的功率試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明:安裝VGs后功率提升了28.8%,且安裝VGs可進(jìn)一步抑制變槳距風(fēng)力機(jī)失速,提高風(fēng)力機(jī)機(jī)組發(fā)電功率。Zhu等[12]使用基于RANS的剪切應(yīng)力傳輸模型(SST)、湍流動(dòng)能(k)-特定耗散率(ω)湍流模型研究沿葉片展向斜向布局VGs對(duì)NREL水平軸風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)特性的影響,結(jié)果表明:斜向布局VGs較于傳統(tǒng)布局方式能有效降低分離氣泡高度,抑制或延緩葉片的流動(dòng)分離,提升風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能。然而,上述研究并未考慮三維旋轉(zhuǎn)葉片斜向布局VGs,而VGs斜向布局優(yōu)化是一個(gè)多參數(shù)、多目標(biāo)的復(fù)雜過(guò)程,同時(shí)也是風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片流動(dòng)控制設(shè)計(jì)的難點(diǎn)。

在工程實(shí)踐中,需對(duì)多個(gè)目標(biāo)變量進(jìn)行優(yōu)化,使其同時(shí)獲得最優(yōu)值。然而,多目標(biāo)之間彼此沖突,同時(shí)滿足多個(gè)目標(biāo)后達(dá)到最優(yōu)解的理想情況難以實(shí)現(xiàn)。為此,需協(xié)調(diào)多個(gè)目標(biāo),使其獲得綜合最優(yōu)解。遺傳算法優(yōu)化反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)模型可準(zhǔn)確構(gòu)建多參數(shù)與關(guān)聯(lián)指標(biāo)間的映射關(guān)系,適用于風(fēng)力機(jī)翼型優(yōu)化設(shè)計(jì)[13]、風(fēng)力機(jī)葉片鋪層優(yōu)化[14]、風(fēng)力機(jī)葉片故障診斷[15]等多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域。然而,此方法尚未應(yīng)用于風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局多目標(biāo)優(yōu)化。為此,本文針對(duì)VGs斜向布局優(yōu)化問(wèn)題,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)VGs氣動(dòng)性能模型,驗(yàn)證氣動(dòng)性能模型的可靠性,并耦合多目標(biāo)遺傳算法和氣動(dòng)性能模型,設(shè)計(jì)風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局優(yōu)化方法,解決VGs多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,進(jìn)一步提升風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能。

1 風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局試驗(yàn)方案

1.1 風(fēng)力機(jī)模型

本文研究的風(fēng)力機(jī)為美國(guó)太空總署(NASA Ames)研究中心NREL Phase VI水平軸風(fēng)力機(jī),葉片翼型、葉片半徑(R)、槳距角、輪轂高度、額定轉(zhuǎn)速、額定功率分別為S809、5.029 m、3°、12.2 m、72 r/min、20 kW,風(fēng)力機(jī)詳細(xì)參數(shù)可參考NREL實(shí)驗(yàn)報(bào)告[16]。

1.2 VGs模型

水平軸風(fēng)力機(jī)葉片為變弦長(zhǎng)、扭轉(zhuǎn),不同截面的迎角不同,流場(chǎng)特性亦不相同,因此葉片截面邊界層分離位置不同[17-18]。根據(jù)風(fēng)力機(jī)葉片各截面的壓力系數(shù)試驗(yàn)數(shù)據(jù),當(dāng)來(lái)流風(fēng)速≥13 m/s時(shí),0.467R～0.633R截面出現(xiàn)不同程度的流動(dòng)分離現(xiàn)象。為此,以失速風(fēng)速13 m/s為來(lái)流風(fēng)速開(kāi)展研究,在0.467R～0.633R范圍內(nèi)反向布置26對(duì)葉片,共52個(gè)微型NACA0012翼型VGs,VGs高度(h)為4.85 mm、長(zhǎng)度(l)為12.58 mm、節(jié)距(d)為4 mm、間距(λ)為35 mm、安裝角(β)為10.66°,幾何參數(shù)如圖1所示。

根據(jù)風(fēng)力機(jī)VGs設(shè)計(jì)和布置原則,定義0.467R處VGs弦向安裝位置(J)、VGs沿葉片展向布局傾斜度(K)為待優(yōu)化參數(shù)變量,初始取值范圍分別為0.1C～0.5C、0.05C～0.45C(C為葉片對(duì)應(yīng)截面弦長(zhǎng)),VGs斜向布局參數(shù)模型如圖2所示。

圖2 VGs斜向布局參數(shù)模型Fig.2 Oblique layout parameter model for vortex generators

1.3 最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)

為保證VGs斜向布局參數(shù)在其取值范圍內(nèi)均勻取值,獲取準(zhǔn)確的訓(xùn)練、預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù),關(guān)鍵在于選用合適的設(shè)計(jì)方法。最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)優(yōu)化了隨機(jī)拉丁超立方設(shè)計(jì)的均勻性,使因子和響應(yīng)的擬合更加精確、真實(shí)。最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)能使所有的試驗(yàn)點(diǎn)盡量均勻地分布在設(shè)計(jì)空間內(nèi),因此相較于拉丁超立方設(shè)計(jì)具有非常好的空間填充性和均勻性[16],2種方法的對(duì)比如圖3所示。

圖3 兩種方法對(duì)比Fig.3 Comparison between the two methods

影響VGs斜向布局流動(dòng)控制效果的關(guān)鍵因素為J和K,為保證每個(gè)自變量在其取值范圍內(nèi)均勻取值,獲取準(zhǔn)確的訓(xùn)練、預(yù)測(cè)樣本數(shù)據(jù),運(yùn)用最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)表安排試驗(yàn)方案。在確保訓(xùn)練效果的前提下共確定25組試驗(yàn)方案,采用計(jì)算流體力學(xué)(CFD)和滑移網(wǎng)格技術(shù),計(jì)算得到VGs斜向布局控制下風(fēng)力機(jī)的推力和扭矩,部分試驗(yàn)仿真結(jié)果如表1所示。

2 風(fēng)力機(jī)VGs多目標(biāo)優(yōu)化方法

2.1 風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局氣動(dòng)性能模型

采用CFD方法可較精確計(jì)算風(fēng)力機(jī)VGs氣動(dòng)性能,但龐大的計(jì)算量限制了其在VGs斜向布局優(yōu)化中的應(yīng)用。為此,本文將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局氣動(dòng)性能模型代替CFD方法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型如圖4所示。優(yōu)化目標(biāo)為風(fēng)力機(jī)的推力和扭矩,變量為0.467R處VGs弦向安裝位置(J)和VGs斜向布局傾斜度(K)。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型Fig.4 Structural model for BP neural network

隱含層中神經(jīng)元的數(shù)量直接影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模效果,按照式(1)進(jìn)行隱含層神經(jīng)元數(shù)量的計(jì)算選擇。

n2=2n1+1

(1)

式中:n2為隱含層神經(jīng)元數(shù);n1為輸入神經(jīng)元數(shù)。

以表1中的25組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本,根據(jù)最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)自變量和待優(yōu)化因變量設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),設(shè)置隱含層的神經(jīng)元數(shù)量為5,處理輸入層的參數(shù)采用mapminmax函數(shù),隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用S型正切函數(shù)tansig,輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用S型對(duì)數(shù)函數(shù)logsig,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)為trainlm,訓(xùn)練次數(shù)為2 000,學(xué)習(xí)速率為0.1,訓(xùn)練目標(biāo)為1×10-4。建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局氣動(dòng)性能模型。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣泛的算法,但是也存在著學(xué)習(xí)收斂速度慢、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不易確定等缺點(diǎn)。為此,采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BP)獲取最佳的權(quán)值和閾值,建立更加精確的風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局氣動(dòng)性能模型?；贛atlab Sheffield遺傳算法工具箱,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。設(shè)置遺傳算法運(yùn)行參數(shù):種群大小300、最大遺傳代數(shù)300、變量的二進(jìn)制位數(shù)10、交叉概率0.7、變異概率0.01、代溝0.95。

2.2 耦合多目標(biāo)遺傳算法的風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局優(yōu)化模型

針對(duì)風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,其數(shù)學(xué)模型可以表示為

(2)

調(diào)用gamultiobj函數(shù)求解上述多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,設(shè)置多目標(biāo)遺傳算法運(yùn)行參數(shù):最優(yōu)前端個(gè)體系數(shù)0.3、種群大小100、最大進(jìn)化代數(shù)200、停止代數(shù)200、適應(yīng)度函數(shù)偏差1×10-100。風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局優(yōu)化流程如圖5所示。

圖5 風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局優(yōu)化流程Fig.5 Optimization process of wind turbine vortex generators in oblique layout

3 結(jié)果與討論

3.1 風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局氣動(dòng)性能模型驗(yàn)證

根據(jù)最優(yōu)拉丁超立方試驗(yàn)的結(jié)果,建立輸出層為推力和扭矩的3層(3-5-1)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將表1中的20組參數(shù)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),剩下的5組作為測(cè)試數(shù)據(jù)。通過(guò)遺傳算法編碼,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值編碼為種群中的每個(gè)個(gè)體,經(jīng)過(guò)一系列的選擇、交叉和變異操作,獲得最優(yōu)的初始權(quán)值和閾值。在最優(yōu)初始權(quán)值和閾值下,GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及預(yù)測(cè)結(jié)果如圖6所示。由圖6可以看出:經(jīng)過(guò)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到推力測(cè)試樣本的仿真誤差為2.52%,扭矩測(cè)試樣本的仿真誤差為10.63%。由此可以看出,運(yùn)用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局參數(shù)具有較好的預(yù)測(cè)能力,為VGs沿葉片展向布局方式選取提供了新的模型參考。

圖6 GA-BP訓(xùn)練、預(yù)測(cè)樣本與試驗(yàn)值對(duì)比Fig.6 Comparative analysis of GA-BP training, predictive, and tested values

采用平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)和均方誤差(MSE)來(lái)評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。MAPE可以用來(lái)評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度,MAPE數(shù)值越小,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度越高;用MSE來(lái)評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的變化,均方誤差越小,模型的預(yù)測(cè)結(jié)果越好。MAPE和MSE的計(jì)算分別如式(3)和(4)所示。

(3)

(4)

結(jié)果表明:輸出層為推力和扭矩的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練和迭代后,每組數(shù)據(jù)的MAPE均不超過(guò)5%,MSE分別達(dá)到8.589 3×10-5和9.120 1×10-5,均滿足收斂要求,表明該模型具有較好的預(yù)測(cè)效果。

GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、分析和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的多元回歸分析結(jié)果如圖7所示。由圖7可知:該模型的輸出值與試驗(yàn)值具有較好的相關(guān)性。訓(xùn)練樣本的相關(guān)系數(shù)(R)分別達(dá)到0.999 89和0.999 85,說(shuō)明模型良好可靠。

圖7 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元回歸分析Fig.7 Multiple regression analysis of GA-BP neural network

5組試驗(yàn)方案中風(fēng)力機(jī)推力和扭矩的CFD計(jì)算結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值如表2所示。表2中YT1、YM1分別為風(fēng)力機(jī)推力與扭矩的CFD計(jì)算值,YT2、YM2分別為風(fēng)力機(jī)推力與扭矩的預(yù)測(cè)值。由表2可知:CFD計(jì)算值與模型預(yù)測(cè)值的誤差均小于1%,表明預(yù)測(cè)合理。

表2 風(fēng)力機(jī)VGs 5組試驗(yàn)方案的仿真結(jié)果與預(yù)測(cè)值

通過(guò)式(5)計(jì)算仿真值與預(yù)測(cè)值差值的均方根(RMS),得到風(fēng)力機(jī)推力和扭矩仿真值與預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)差值的均方根分別為0.749 79 N和6.844 39 N·m。

(5)

誤差與均方根均較小,表明兩者的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建合理,風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局氣動(dòng)性能模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)可信度高。

3.2 風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局多目標(biāo)優(yōu)化

利用已完成訓(xùn)練的2個(gè)GA-BP模型建立VGs斜向布局參數(shù)與風(fēng)力機(jī)推力和扭矩之間的非線性函數(shù)T(X)和M(X),基于非線性函數(shù)編寫(xiě)目標(biāo)函數(shù)的M文件,使用命令行方式調(diào)用gamultiobj函數(shù),求解風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,進(jìn)行風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局的多目標(biāo)優(yōu)化。圖8為第1前端個(gè)體分布情況,橫坐標(biāo)為優(yōu)化目標(biāo)1,即VGs斜向布局下風(fēng)力機(jī)的扭矩;縱坐標(biāo)為優(yōu)化目標(biāo)2,即VGs斜向布局下風(fēng)力機(jī)的推力。同時(shí),工作區(qū)中返回了函數(shù)gamultiobj,得到Pareto解x及x對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值,結(jié)果如表3所示。

表3 Pareto最優(yōu)解

圖8 第1前端個(gè)體分布Fig.8 First pareto front individual distribution

由圖8可以看出:第1前端個(gè)體的Pareto最優(yōu)解分布均勻,全面考量風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能與目標(biāo)函數(shù)的約束條件,選取圖中標(biāo)記點(diǎn)為滿足目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解,對(duì)應(yīng)最優(yōu)解的組為表3中第25組解。風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局多目標(biāo)優(yōu)化獲得的VGs斜向布局參數(shù)組合:0.467R處VGs弦向安裝位置(J)為0.287C,0.633R處VGs弦向安裝位置(J)為0.470C,VGs斜向布局傾斜度(K)為0.183C,對(duì)應(yīng)的風(fēng)力機(jī)推力為2 174.892 N,扭矩為1 217.58 N·m。

3.3 優(yōu)化后風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能分析

將多目標(biāo)遺傳算法求解優(yōu)化的風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局參數(shù)組合進(jìn)行氣動(dòng)建模與CFD數(shù)值模擬仿真分析。風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局流動(dòng)控制下的推力和扭矩CFD仿真值分別為2 189.426 N和1 225.186 N·m,多目標(biāo)遺傳算法尋優(yōu)值與CFD仿真值的誤差分別為0.664%和0.621%,誤差均小于1%,表明耦合多目標(biāo)遺傳算法的VGs斜向布局優(yōu)化合理。

對(duì)風(fēng)力機(jī)VGs原始方案(弦向安裝位置均為0.200C)與VGs斜向布局優(yōu)化方案進(jìn)行有限元分析,不同工況下的功率特性如表4所示。由表4可知:VGs斜向布局優(yōu)化方案風(fēng)力機(jī)的推力較VGs原始方案僅增大1.864%,而風(fēng)力機(jī)功率卻提升了9.963%。因此,多目標(biāo)遺傳算法能有效解決風(fēng)力機(jī)VGs多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,滿足略微增大氣動(dòng)載荷的前提下,有效提升風(fēng)力機(jī)輸出功率的要求。

表4 不同工況下風(fēng)力機(jī)功率特性

圖9為葉片截面速度跡線。由圖9可知:在VGs原始方案流動(dòng)控制下,隨著沿葉片展向位置的后移,葉片截面的分離渦呈先減小后增大趨勢(shì)。在VGs斜向布局優(yōu)化方案流動(dòng)控制下,隨著沿葉片展向位置的后移,葉片截面的分離渦呈減小趨勢(shì)。相較于VGs原始方案,VGs斜向布局優(yōu)化方案下的0.467R截面分離渦略微增強(qiáng),此截面VGs弦向安裝位置由原始方案0.200C處后移至優(yōu)化方案0.287C處,因VGs布局于下游,對(duì)尾緣分離泡抑制較弱,但0.550R截面分離渦明顯減弱,0.633R截面分離渦基本消失,原因在于此區(qū)域VGs定位于流動(dòng)分離點(diǎn)附近,更符合扭轉(zhuǎn)變截面葉片VGs流動(dòng)控制原則,葉片表面大部分區(qū)域的分離渦得到重新附著,邊界層分離得到進(jìn)一步的抑制或延緩,風(fēng)力機(jī)整體氣動(dòng)性能進(jìn)一步提升,因此VGs斜向布局優(yōu)化方案具有較好的抑制葉片表面氣流分離效果。

圖9 葉片截面速度跡線Fig.9 Velocity trace at blade section

通過(guò)VGs產(chǎn)生的誘導(dǎo)渦增強(qiáng)邊界層內(nèi)流體的能量,抵抗由逆壓梯度產(chǎn)生的流動(dòng)分離,實(shí)現(xiàn)控制邊界層流動(dòng)分離。為了更直觀地觀察渦量分布狀況,用ANSYS軟件對(duì)帶VGs風(fēng)力機(jī)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行后處理?？紤]到葉片段0.467R～0.633R極易發(fā)生流動(dòng)分離,故選取在13 m/s來(lái)流風(fēng)速時(shí)對(duì)上述優(yōu)化方案進(jìn)行渦流分析,圖10顯示了VGs產(chǎn)生的誘導(dǎo)渦在流體流動(dòng)中的變化。由圖10可知:在VGs原始方案中,VGs尾緣處存在2個(gè)反向誘導(dǎo)渦,且在此截面中誘導(dǎo)渦的最大渦量為936 m2/s2;在VGs優(yōu)化方案中,VGs尾緣存在2個(gè)同向誘導(dǎo)渦,且誘導(dǎo)渦的最大渦量為1 034 m2/s2,VGs優(yōu)化方案在流動(dòng)控制中產(chǎn)生的誘導(dǎo)渦更明顯,渦量相較于VGs原始方案增大了10.47%。相比于VGs原始方案,VGs優(yōu)化方案能產(chǎn)生更大的誘導(dǎo)渦,優(yōu)化后的VGs對(duì)葉片邊界層流動(dòng)分離具有明顯的抑制作用[19]。

圖10 VGs中性面渦量分布云圖Fig.10 Cloud images of neutral vorticity distribution in vortex generators

為進(jìn)一步驗(yàn)證VGs斜向布局優(yōu)化后的流動(dòng)控制成效及優(yōu)化方法的可行性,對(duì)比葉片中性面0.550R截面的壓力系數(shù)分布,結(jié)果如圖11所示。由圖11可知:在VGs原始方案下,吸力面的壓力平臺(tái)出現(xiàn)在0.5倍弦長(zhǎng)處,即0.5C處發(fā)生邊界層分離。在VGs斜向布局優(yōu)化方案下,吸力面的壓力平臺(tái)出現(xiàn)在0.6倍弦長(zhǎng)處,即0.6C處發(fā)生邊界層分離。相較于原始方案,VGs斜向布局優(yōu)化方案下,0.550R截面失速位置后移最明顯,上翼面負(fù)壓區(qū)域增幅最顯著,使得截面翼型升力系數(shù)提升最多,原因在于VGs產(chǎn)生更多的高能流體從外部對(duì)流到近壁流內(nèi),重新激勵(lì)邊界層,從而使邊界層更能抵抗逆壓梯度,抑制邊界層分離的發(fā)生[20]。

圖11 葉片中性面壓力系數(shù)Fig.11 Pressure coefficient of blade neutral surface

4 結(jié)論

1)建立遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局氣動(dòng)性能模型,模型預(yù)測(cè)值和模擬仿真值的誤差與均方根均較小,表明氣動(dòng)模型準(zhǔn)確性較高。

2) 構(gòu)建耦合多目標(biāo)遺傳算法的風(fēng)力機(jī)VGs斜向布局優(yōu)化方法,優(yōu)化后的風(fēng)力機(jī)VGs沿葉片展向的布局方式:0.467R處VGs弦向安裝位置(J)為0.287C,0.633R處VGs弦向安裝位置(J)為0.470C,VGs斜向布局傾斜度(K)為0.183C。

3)VGs斜向布局優(yōu)化方案風(fēng)力機(jī)的推力為2 189.426 N,功率為9.238 kW,相比原VGs方案,功率提升9.963%,推力僅增大1.864%,表明VGs斜向布局優(yōu)化方法和方案的有效性。