遗传算法对风力机叶片气动外形进行优化设计

资 源 简 介

遗传算法对风力机叶片气动外形进行优化设计

详 情 说 明

遗传算法在风力机叶片气动优化中的应用 风力机叶片的气动外形设计直接影响风能捕获效率，传统方法依赖经验或计算流体力学（CFD）反复验证，耗时且难以全局寻优。遗传算法通过模拟生物进化机制，为这一复杂问题提供了高效解决方案。

核心实现逻辑 参数化建模：将叶片几何参数（如弦长分布、扭角分布）编码为染色体，避免直接处理高维CFD数据； 适应度函数：以风能利用系数（Cp）或年发电量（AEP）作为评价指标，结合CFD/Bladed等工具量化气动性能； 进化操作：通过选择、交叉、变异算子迭代优化，保留高Cp值的个体，最终收敛至帕累托前沿。

技术优势 并行性：可同时评估多个叶片设计方案，大幅缩短优化周期； 鲁棒性：对多峰、非线性目标函数表现出色，避免陷入局部最优； 可扩展性：易于结合代理模型（如Kriging）降低CFD计算代价。

典型应用场景包括：低风速区专用叶片设计、降低载荷的被动气动控制优化等。未来趋势将聚焦于与深度学习结合的混合优化框架开发。