本發(fā)明屬于機械設備
技術領域：
，具體涉及一種考慮低噪聲特性的風力機葉片氣動形狀設計新方法，同時還涉及理論方法優(yōu)化設計出來的一種新型風力機葉片氣動外形。
背景技術：
：風能是一種可持續(xù)的綠色能源，其開發(fā)前景已經得到世界各國的重視。而風力機作為將風能轉化成電能的一種關鍵裝備，一直是各國學者研究的熱點。隨著兆瓦級風力發(fā)電機的應用，其葉片的長度也越來越長，由于受到離心力、氣動力及重力等交互作用的影響，使得風力機葉片的噪聲污染問題越來越受到關注。以往研究大都集中在低噪聲風力機翼型的設計及葉片的噪聲預測等方面，很少有對如何設計低噪聲風力機葉片進行研究。而設計低噪聲風力機葉片，需考慮的因素很多，例如：風速、葉片弦長分布、扭角分布、俯仰角及翼型型線等均會影響葉片的噪聲大小。技術實現(xiàn)要素：為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了低噪聲風力機葉片設計方法及低噪聲風力機葉片。本發(fā)明的方法所采用的技術方案是：1.一種低噪聲風力機葉片設計方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：構建葉片入流湍流噪聲模型；葉片流湍流噪聲頻域包括高頻和低頻兩個區(qū)域；對于葉片高頻域，葉片湍流聲壓級為：其中，ρ為空氣密度；c0為聲速；l為大氣湍流長度因子；△l為葉片翼段長度；為修正波動長度；ma為來流的馬赫數(shù)，是來流相對速度u與音速c0的比值；i為湍流密度；為高頻聲音方向函數(shù)；r為觀察者到聲源距離；湍流密度i是表面粗糙度z0和葉片距地面高度z的方程，風力機葉片沿展向不同位置的湍流密度為：式中γ為冪律系數(shù)，為γ＝0.24+0.096log10z0+0.016(log10z0)2；長度因子l為表面粗糙度z0和葉片距地面高度z的表達式：對于低頻域，葉片湍流聲壓級為：其中，kc為低頻域修正因子；步驟2：構建葉片翼型噪聲模型；包括翼型湍流邊界層尾緣噪聲模型及失速噪聲模型；翼型湍流邊界層尾緣噪聲是由湍流邊界層在壓力面產生的噪聲splp與在吸力面產生的噪聲spls之和：其中，尾緣噪聲是關于吸力面尾部邊界層相對厚度和壓力面尾部邊界層相對厚度的函數(shù)，與翼型的攻角α和來流的雷諾數(shù)re有關；st為斯特勞哈爾數(shù)，其中st1＝0.02ma-0.6，ma為馬赫數(shù)，stp、sts分別為壓力面斯特勞哈爾數(shù)和吸力面斯特勞哈爾數(shù)；為高頻聲音方向函數(shù)；r為觀察者到聲源距離；a為頻譜形狀函數(shù)；w1為振幅函數(shù)；△w1為聲壓級修正函數(shù)；△l為葉片翼段長度；失速噪聲為：式中，w2為振幅函數(shù)；b為頻譜形狀函數(shù)；步驟3：構建風力機空氣動力學模型；風力機后尾流旋轉時，來流風速在x、y方向的速度分量vx、vy為：其中，v0為風速，ω為風力機旋轉角速度(rad/s)，rb為葉素沿葉片展向位置，a、b為軸向誘導因子和周向誘導因子；葉素處的入流角φ和攻角α分別為：α＝φ-θ(11)葉素處的合成入流速度vrel為：應用動量理論，推導出風力機的推力與扭矩為：dm＝4πρωv0bf(1-af)r3dr(14)式中n表示風力機葉片數(shù)，r為葉片長度；應用葉素理論，推力和扭矩為：其中cn、ct分別為法向力系數(shù)和切向力系數(shù)；式15中的f1為法向力系數(shù)修正因子，式16中的f1為切向力系數(shù)修正因子：g＝exp[-0.125(nλ-21)]+0.1(18)其中λ為葉尖速比；聯(lián)立(6)～(9)，求出軸向誘導因子a和周向誘導因子b為：式中y1＝4fsin2φ/(σcnf1)，y2＝4fsinφcosφ/(σctf1)；σ＝nc/(2πr)，c表示葉片翼段弦長；步驟4：計算葉片氣動噪聲；步驟5：構建葉片氣動噪聲優(yōu)化數(shù)學模型；步驟5.1：構建目標函數(shù)f(x)；f(x)＝max(cp/spltotal)(21)其中，cp為風力機功率系數(shù)，spltotal為葉片氣動噪聲；風力機功率系數(shù)cp為：其中，p表示風力機功率；基于動量葉素理論，經過微積分變換，風力機功率系數(shù)另一種表達式為：葉片沿展向看作是由若干翼段組成，每個翼段噪聲計算采用葉片入流湍流噪聲計算公式及葉片翼型噪聲計算公式預測；對于第i個翼段，其噪聲計算公式為：其中，j表示不同噪聲源，包括葉片入流湍流噪聲、翼型尾緣噪聲及翼型失速噪聲；ka為加權過濾值(db)；則整個葉片噪聲聲壓級預測由若干翼段噪聲聲壓級或者功率級疊加：步驟5.2：設計變量及約束條件；選取葉片弦長及扭角沿葉片展向變化作為設計變量，其約束范圍為：弦長c/m扭角θ(°)最大值4.016.00最小值0.0-6.00對風力機葉根揮舞彎矩mflap及扭矩mt進行約束；其中，mflap,max表示風力機葉根揮舞彎矩的最大值，mt,max表示風力機葉根揮舞扭矩的最大值；步驟5.3：采用粒子群算法步驟5.1中的目標函數(shù)進行優(yōu)化。相對于現(xiàn)有技術，本發(fā)明的有益效果是：對于如何設計低噪聲葉片及怎樣降低風力機葉片噪聲具有重要的理論意義，所設計出來的新型葉片能夠有效的降低風電場周邊噪聲污染。附圖說明圖1：本發(fā)明實施例的方法中葉片噪聲計算流程圖；圖2：本發(fā)明實施例的方法中低噪聲葉片優(yōu)化流程圖；圖3：本發(fā)明實施例中優(yōu)化前后葉片弦長分布示意圖；圖4：本發(fā)明實施例中優(yōu)化前后葉片扭角分布示意圖；圖5：本發(fā)明實施例中新葉片外形效果圖；圖6：本發(fā)明實施例中優(yōu)化前后風力機噪聲頻譜分布示意圖；圖7：本發(fā)明實施例中優(yōu)化前后風力機功率系數(shù)分布示意圖。具體實施方式為了便于本領域普通技術人員理解和實施本發(fā)明，下面結合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步的詳細描述，應當理解，此處所描述的實施示例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。本發(fā)明基于風力機動力學模型及葉片噪聲計算理論，計算每個葉素的相對速度、雷諾數(shù)及馬赫數(shù)等關鍵參數(shù)，并將這些參數(shù)引入到葉片噪聲計算模型中，計算每個葉素的噪聲功率級或聲壓級，根據(jù)噪聲疊加原理，計算整個葉片的噪聲特性。提出一種低噪聲風力機葉片優(yōu)化設計方法，針對某實際3mw風力機葉片，以功率系數(shù)與噪聲比值最大為目標函數(shù)，以弦長及扭角分布為主要設計變量，約束葉根載荷。將動量葉素理論及噪聲計算程序植入粒子群算法中，通過不斷迭代求解最優(yōu)解，并對比分析優(yōu)化前后葉片噪聲及氣動特性。本發(fā)明提供的一種低噪聲風力機葉片設計方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：構建葉片入流湍流噪聲模型；葉片入流湍流噪聲主要是葉片與氣流相互作用產生的渦形成的，葉片流湍流噪聲頻域包括高頻和低頻兩個區(qū)域；對于葉片高頻域，葉片湍流聲壓級為：其中，ρ為空氣密度；c0為聲速；l為大氣湍流長度因子；△l為葉片翼段長度；為修正波動長度；ma為來流的馬赫數(shù)，是來流相對速度u與音速c0的比值；i為湍流密度；為來自聲音傳播方向的影響因子；r為觀察者到聲源距離；湍流密度i是表面粗糙度z0和葉片距地面高度z的方程，風力機葉片沿展向不同位置的湍流密度為：式中γ為冪律系數(shù)，為γ＝0.24+0.096log10z0+0.016(log10z0)2；長度因子l為表面粗糙度z0和葉片距地面高度z的表達式：對于低頻域，葉片湍流聲壓級為：其中，kc為低頻域修正因子；步驟2：構建葉片翼型噪聲模型；包括翼型湍流邊界層尾緣噪聲模型及失速噪聲模型；翼型湍流邊界層尾緣噪聲是由湍流邊界層在壓力面產生的噪聲splp與在吸力面產生的噪聲spls之和：其中，尾緣噪聲是關于吸力面尾部邊界層相對厚度和壓力面尾部邊界層相對厚度的函數(shù)，與翼型的攻角α和來流的雷諾數(shù)re有關；st為斯特勞哈爾數(shù)，其中st1＝0.02ma-0.6，ma為馬赫數(shù)，stp、sts分別為壓力面斯特勞哈爾數(shù)和吸力面斯特勞哈爾數(shù)；為高頻聲音方向函數(shù)；r為觀察者到聲源距離；a為頻譜形狀函數(shù)；w1為振幅函數(shù)；△w1為聲壓級修正函數(shù)；△l為葉片翼段長度；當攻角增大時，邊界層將發(fā)生分離，吸力面區(qū)域的湍流渦將增大，當湍流渦變成尾跡產生分離流噪聲。隨著攻角增大到一定程度，邊界層發(fā)生大規(guī)模分離，翼型完全失速，此時失速噪聲為最主要噪聲；失速噪聲為：式中，w2為振幅函數(shù)；b為頻譜形狀函數(shù)；步驟3：構建風力機空氣動力學模型；由于葉片噪聲計算模型中相關參數(shù)，如：雷諾數(shù)、馬赫數(shù)及邊界層厚度等于風力機動量葉素理論有關，必須將兩者結合計算噪聲大小。由動量理論可知，風力機后尾流旋轉時，來流風速在x、y方向的速度分量vx、vy為：其中，v0為風速，ω為風力機旋轉角速度(rad/s)，rb為葉素沿葉片展向位置，a、b為軸向誘導因子和周向誘導因子；葉素處的入流角φ和攻角α分別為：α＝φ-θ(11)葉素處的合成入流速度vrel為：應用動量理論，推導出風力機的推力與扭矩為：dm＝4πρωv0bf(1-af)r3dr(14)式中n表示風力機葉片數(shù)，r為葉片長度；應用葉素理論，推力和扭矩為：其中cn、ct分別為法向力系數(shù)和切向力系數(shù)；式15中的f1為法向力系數(shù)修正因子，式16中的f1為切向力系數(shù)修正因子：g＝exp[-0.125(bλ-21)]+0.1(18)其中λ為葉尖速比；聯(lián)立(6)～(9)，求出軸向誘導因子a和周向誘導因子b為：式中y1＝4fsin2φ/(σcnf1)，y2＝4fsinφcosφ/(σctf1)；σ＝bc/(2πr)，c表示葉片翼段弦長；步驟4：計算葉片氣動噪聲；請見圖1，整個葉片氣動噪聲計算為：將風力機葉片沿展向劃分若干葉素，將翼型噪聲計算模型應用到每個葉素上；針對每個葉素，基于動量葉素理論求得相對速度和馬赫數(shù)；翼型噪聲與一定初始條件有關(例如：雷諾數(shù)、馬赫數(shù)、攻角及尾緣上下表面邊界層厚度等)，翼型的邊界層參數(shù)通過rfoil軟件計算，對于葉片噪聲計算，通過控制葉片扭角及弦長來計算葉片展向翼型族的氣動特性及壓力面和吸力面的邊界層厚度，從而控制葉片翼段的氣動性能及噪聲值。最后，再將各葉素上的噪聲進行疊加，從而計算出整個葉片的噪聲功率級或聲壓級。步驟5：構建葉片氣動噪聲優(yōu)化數(shù)學模型；隨著兆瓦級風力機的普遍應用，葉片長度越來越長，所產生的噪聲也越來越大，風力機噪聲污染問題變得尤為重要。因此有必要設計低噪聲風力機葉片，從而最大限度地降低風力機的噪聲。步驟5.1：構建目標函數(shù)f(x)；風力機葉片性能考慮的因素很多，除功率特性之外，還包括氣動性能、噪聲及結構等不同學科的要求。本發(fā)明主要考慮風力機具有較高的功率特性及較低的噪聲，建立以風力機功率系數(shù)與葉片氣動噪聲的比值最大為目標函數(shù)：f(x)＝max(cp/spltotal)(21)其中，cp為風力機功率系數(shù)，spltotal為葉片氣動噪聲；風力機功率系數(shù)cp為：其中，p表示風力機功率；基于動量葉素理論，經過微積分變換，風力機功率系數(shù)另一種表達式為：葉片沿展向看作是由若干翼段組成，每個翼段噪聲計算采用葉片入流湍流噪聲計算公式及葉片翼型噪聲計算公式預測；對于第i個翼段，其噪聲計算公式為：其中，j表示不同噪聲源，包括葉片入流湍流噪聲、翼型尾緣噪聲及翼型失速噪聲；ka為加權過濾值(db)；則整個葉片噪聲聲壓級預測由若干翼段噪聲聲壓級或者功率級疊加：由式(1)～(7)可知，葉片噪聲聲壓級與馬赫數(shù)ma的高次冪成正比，而馬赫數(shù)隨著葉片展向位置變化而變化。因此，準確預測每個葉片翼段馬赫數(shù)大小顯得尤為重要?；谌~素動力理論，求出軸向誘導因子a和周向誘導因子b，便可計算每個葉片翼段相對速度vrel。這樣，葉片各翼段馬赫數(shù)便可求出。步驟5.2：設計變量及約束條件；風力機葉片的氣動形狀決定了風力機的捕風效率及噪聲，而葉片的幾何參數(shù)(翼型、葉片長度、弦長、扭角及厚度等)直接構成了葉片的曲面形狀。選取某實際3mw風力機葉片作為優(yōu)化對象，該葉片相關參數(shù)如表1所示。其中，du翼型族及naca64-xxx翼型族的氣動參數(shù)均采用rfoil軟件計算，然后通過外插值法求得大攻角范圍內的氣動值。表1某3mw實際風力機葉片參數(shù)翼型系列du翼型族；naca64-xxx翼型族葉片長度(m)54最大弦長(m)3.7最大扭角(°)15.82功率控制類型變槳距俯仰控制額定功率(mw)3額定轉速(rpm)13.7風力機葉片數(shù)3最佳葉尖速比10風速及旋轉方向8m/s,迎風順時針噪聲觀察者距葉片水平距離40m對于實際葉片，由于所采用的翼型族及沿葉片展向位置分布已經確定，葉片厚度可根據(jù)插值的方法確定，故葉片沿展向厚度分布通常可不作為葉片優(yōu)化設計變量。因此，選取葉片弦長及扭角沿葉片展向變化作為設計變量。為了保證葉片具有氣動性能及表面曲率光滑連續(xù)性，弦長及扭角沿葉片展向分布分別選取關鍵的8個點作為控制變量，采用樣條曲線來控制弦長及扭角的展向分布變化。其取值范圍控制在如下不等式中。表2給出了設計變量的約束范圍。ximin≤xi≤ximaxi＝1,2(26)表2葉片設計變量的約束范圍弦長c/m扭角θ(°)最大值4.016.00最小值0.0-6.00此外，兆瓦級風力機工作時，葉根處的彎矩和扭矩很大。葉根載荷的增加會直接影響葉片的強度及疲勞壽命。因此，需對風力機葉根揮舞彎矩及扭矩進行約束。其中，mflap,max表示風力機葉根揮舞彎矩的最大值，mt,max表示風力機葉根揮舞扭矩的最大值；步驟5.3：采用粒子群算法步驟5.1中的目標函數(shù)進行優(yōu)化。采用粒子群算法對本發(fā)明提出的目標函數(shù)進行優(yōu)化，其相關參數(shù)如下：學習因子c1、c2均為0.5，權重系數(shù)w取0.9，變量個數(shù)16，種群大小50，最大迭代次數(shù)200。低噪聲葉片具體優(yōu)化設計線路如圖2所示：以功率系數(shù)與噪聲的比值最大為目標函數(shù)，葉片弦長和扭角分布為設計變量，并進行相應的載荷約束；將粒子群變量通過樣條曲線插值得到葉片弦長及扭角分布；將葉片噪聲計算流程圖(圖1)引入到葉片優(yōu)化設計流程圖中，計算風力機功率系數(shù)及氣動噪聲；更新目標函數(shù)，計算適應度值；然后根據(jù)適應度值再更新相應的粒子群參數(shù)，判斷是否滿足優(yōu)化終止條件(在迭代400步后滿足最大目標函數(shù)值，即終止優(yōu)化，輸出最優(yōu)解)，若否則繼續(xù)迭代，直至輸出最優(yōu)值。將葉片噪聲計算模型、風力機功率計算模型耦合到粒子群算法中計算目標函數(shù)，通過不斷迭代求解，滿足收斂條件，最終輸出新葉片幾何參數(shù)，如圖3和4所示。由圖可知，相比原始葉片，優(yōu)化后葉片弦長，先變窄而后變寬；而扭角分布沿展向變化整體變大。圖5給出了優(yōu)化后新葉片的三維效果圖。圖6給出了優(yōu)化前后葉片噪聲特性對比。在頻率域為20-500hz范圍內，優(yōu)化后的葉片噪聲聲壓級要比某實際3mw葉片?。辉陬l域為500-2000hz范圍內，優(yōu)化后的葉片噪聲略大；在頻域為2000-10000hz范圍內，優(yōu)化后的葉片噪聲較小。整體來說，新葉片噪聲比原葉片噪聲要小。將噪聲聲壓級隨頻率變化分布疊加，求出總的噪聲值，如表2所示，新葉片總的噪聲為40.772db，相比原葉片，降低了約4.2db，降幅為9.3％。圖7為葉片優(yōu)化前后風力機功率系數(shù)隨葉尖速比變化分布情況。當葉尖速比小于10.5時，優(yōu)化后的風力機功率系數(shù)比原風力機略大；當葉尖速比大于10.5時，優(yōu)化后的風力機功率系數(shù)比原風力機略小。結合表2可知：新風力機最大功率系數(shù)為0.456(葉尖速比為9.5)，而原始風力機最大功率系數(shù)為0.445(葉尖速比為10)，提高了約2.5％。以某實際3mw風力機葉片為例，對該葉片弦長及扭角分布進行優(yōu)化設計，優(yōu)化結果表明：相比原始風力機葉片，優(yōu)化后的新葉片總的噪聲為40.772db，降低了約9.3％；新風力機最大功率系數(shù)為0.456，而原風力機最大功率系數(shù)為0.445，提高了約2.5％；同時葉根載荷也得到有效控制。本發(fā)明方法對于如何設計低噪聲葉片及怎樣降低風力機葉片噪聲具有重要的指導作用。應當理解的是，本說明書未詳細闡述的部分均屬于現(xiàn)有技術。應當理解的是，上述針對較佳實施例的描述較為詳細，并不能因此而認為是對本發(fā)明專利保護范圍的限制，本領域的普通技術人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明權利要求所保護的范圍情況下，還可以做出替換或變形，均落入本發(fā)明的保護范圍之內，本發(fā)明的請求保護范圍應以所附權利要求為準。當前第1頁12