【摘 要】
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风力机叶片设计的目标多样性使得传统单一目标设计方法无法满足设计要求,大型风力机的高发电量与大负载之间的矛盾必须得到平衡。为此,以年发电量最大和叶片质量最轻为优化设
【机 构】
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上海理工大学能源与动力工程学院,上海理工大学上海市动力工程多相流动与传热重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51176129);上海市教育委员会科研创新(重点)(13ZZ120,13YZ066);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(博导类)(20123120110008);上海市研究生创新基金(JWCXSL1402)资助项目
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风力机叶片设计的目标多样性使得传统单一目标设计方法无法满足设计要求,大型风力机的高发电量与大负载之间的矛盾必须得到平衡。为此,以年发电量最大和叶片质量最轻为优化设计目标,通过多目标遗传算法设计5 MW大型风力机叶片,得到Pareto分布优化解集。与美国可再生能源实验室（National Renewable Energy Laboratory,NREL）设计的5 MW风力机叶片比较,结果表明,Pareto优化解集均一定程度优于参考叶片,年发电量最大提高量为3.3%,最大质量减少量为8.7%,其中优化设计叶片
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