一种叶片极限状态下多目标自动优化方法与流程

本发明涉及叶片优化方法领域，尤其是一种叶片极限状态下多目标自动优化方法。
背景技术：
：叶片在很多产品的重要部件，如风力电机、汽轮机、涡轮机、烟气轮机、膨胀机等；风机叶片由玻璃纤维复合材料制成，因为其重量轻，强度和刚度高，具有优异的抗疲劳和抗腐蚀性能。现有技术中专利号：cn201110276492.3、
专利名称：：一种基于结构拓扑优化的风力机叶片优化设计方法采用拓扑优化技术，针对叶片中起主要承载作用的腹板和梁帽结构，进行开孔设计，实现在保障叶片气动、结构性能的同时，降低叶片重量和载荷，以适应叶片大型化的发展方向。叶片材料影响叶片外部气动翼型中复合材料的结构设计，随着叶片尺寸的变大，玻璃纤维复合材料已不能满足强度要求，带来了如碳纤维复合材料这样的更轻和更坚固的材料的应用。由于碳纤维复合材料的材料成本远高于玻璃纤维复合材料，因此二者在复合层中的应用数量对制造成本具有显著的影响。现有技术中对于叶片的极限状态分析，主要集中在极限状态分析的单方面，未同时考虑叶片的成本和质量，导致优化效果不佳。因此，需要一种优化方法克服以上问题，将制造成本和总质量设定为多目标函数，优化叶片外部气动翼型中复合材料的结构设计，降低成本的同时提高叶片性能。技术实现要素：本发明的目的在于：本发明提供了一种叶片极限状态下多目标自动优化方法,多方面极限状态分析的同时优化复合材料每层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度，优化叶片外部气动翼型中复合材料的结构设计。本发明采用的技术方案如下：一种叶片极限状态下多目标自动优化方法，包括如下步骤：步骤1：建立叶片几何模型后添加复合材料结构属性，完成建立有限元模型，所述复合材料结构属性中的优化变量包括复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度；步骤2：根据极限状态下叶片极限强度、疲劳失效和临界变形分析建立约束方程组；步骤3：根据有限元模型构建叶片复合材料结构的质量和成本多目标函数后，结合约束方程组构建叶片复合材料优化设计模型；步骤4：根据上述优化设计模型采用遗传算法并行计算，进行叶片结构优化和迭代获取最优解。优选地，所述步骤1包括如下步骤：步骤1.1：绘制几何模型后进行网格划分，构建叶片有限元基本模型；步骤1.2：基于上述有限元基本模型添加材料属性、设置翼型和扭转角度：将叶片结构分解为根部、外壳和抗剪腹板后，添加上述结构的材料属性，并设置叶片外壳形成不同半径处的翼型和叶片根部到叶尖的扭转角度；步骤1.3：基于上述有限元模型完成设定优化变量、计算空气动力载荷和设定边界条件，完成建立有限元模型；所述优化变量包括复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度；所述空气动力载荷计算公式如下：其中，p为加载于叶片表面风压，ρ为空气密度，v为风速，cp为风载系数；所述边界条件设定如下：叶片根部外圆边界6个自由度。优选地，所述步骤2包括如下步骤：建立叶片极限强度分析对应的约束方程：其中，σmax为最大应力，σy为材料强度，γn为失效结果的局部安全系数，γf为载荷的局部安全系数，γm为材料的局部安全系数；建立疲劳失效分析对应的约束方程：其中，r为复合材料的抗疲劳系数，β为复合材料的抗疲劳系数，n为用循环应力次数。建立临界变形分析对应的约束方程：γnw(tp,mq,as)＜0.05l其中，l为叶片长度，w为尖端的偏转值，tp为复合材料每层厚度，mq为复合材料类型，as为加强纤维方向角度，p＝1，2…7，q＝1，2，3，4，5，s＝1，2，3…15。优选地，所述步骤3包括如下步骤：步骤3.1：计算多目标函数中的总重量：通过有限元模型分析各叶片组成部分的质量，将各组成部分质量求和获取叶片复合材料结构的总质量；步骤3.2：计算多目标函数中的总成本：根据叶片的所有三个部分的层厚度、对应复合材料单位质量成本、剪切腹板中玻璃纤维复合材料和碳纤维复合材料的分配，构建成本函数：其中，w1、w2、w3为根部、剪切网格和外壳的体积加权系数，t1为根部中的碳纤维增强塑料层的厚度，t2-t6为抗剪腹板中的混合材料层厚度，t7为外壳中的玻璃纤维增强塑料层的厚度，f(mq)为玻璃纤维增强塑料层和碳纤维增强塑料层的单位体积成本；步骤3.3：基于步骤3.1和3.2，将优化变量关联叶片不同部位的变量：将复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度分别对应与叶片不同部位的复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维角度进行关联；步骤3.4：设定变量上下边界：复合材料每层厚度上限、下限对应为tp-upp和tp-low；复合材料类型设置值为玻璃纤维复合材料或者碳纤维复合材料；加强纤维角度为离散值；步骤3.5：根据步骤3.4所述的多目标函数，将在极限状态下叶片总质量和总成本输入多目标函数，由极限强度、疲劳失效、临界变形分析所得的性能响应输入约束方程组，构建针对叶片复合材料结构设计的优化模型。优选地，所述步骤4包括如下步骤：根据上述模型采用遗传算法并行计算，进行迭代求解：随机产生组成一组候选种群，根据叶片极限状态下三个不同的约束条件，并行计算每个种群中单个个体的适应度，根据适应度获取最优候选种群即获取该迭代循环下最优候选种群对应的叶片设计，约束条件为：n＝10(1-r)/β≥1.1n0γnw(tp,mq,as)＜0.05ltp-low≤tp≤tp-upp其中，n0是初始叶片的许用循环数；重复进行迭代过程，直到最小化目标函数。优选地，所述步骤3.3的关联如下：t1与根部一个相同的层厚度相关联；t2-t6与抗剪腹板中的层厚度相关联；t7与外壳中一个相同的层厚度相关联；加强纤维方向角度a1-a15与根部、抗剪腹板和外壳中的层的取向角相关联；复合材料类型m1-m5与抗剪腹板中的层材料类型相关联。优选地，所述步骤3.2的玻璃纤维增强塑料层和碳纤维增强塑料层的单位体积成本取值如下：综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：1.本发明采用在极端风载作用下的风机叶片整体的极限强度、疲劳失效和临界变形分析，通过并行计算克服计算难度大的问题，考虑多方面的外部载荷，利于提高优化效果；2.本发明能够处理极限状态分析的三个方面的同时控制三个优化变量：复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度，以优化结构性能；3.本发明根据优化的变量和极限状态分析，构建质量和成本多目标，实现叶片复合材料结构设计的质量和成本多目标优化过程，通过优化变量和极限状态分析优化叶片外部气动翼型中复合材料结构设计，降低设计成本，提高叶片性能，延长叶片的使用寿命；4.本发明通过变量关联，有效地减少优化器处理变量的数量，同时采用并行计算，克服了多方面极限状态分析带来的计算难度大的问题，提高优化效率；5.本发明根据市场上玻璃纤维增强塑料层和碳纤维增强塑料层的成本不同的特点，使用比率成本来代替真实成本，扩大了优化方法的使用范围；6.本发明由于优化变量为离散值，因此采用遗传算法进行进化计算，优化效果佳。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本发明的结构构造和叶片上载荷状态的示意图；图2为本发明的叶片的外框架和抗剪腹板的示意图；图3为本发明的应力分布图；图4为本发明的叶片有限元模型的一种典型弯折方式示意图；图5为本发明的迭代优化流程图；图6为本发明的优化过程中叶片成本的收敛历史示意图；图7为本发明的优化过程中叶片总质量的收敛历史示意图；图8为本发明的叶片变形示意图和应力分布图；附图标记：1-外壳，2-轮毂中心，3-根部，4-风载荷，5-腹板。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。实施例1大型水平轴风力发电机叶片极限状态下多目标自动优化设计方法过程如下：第一步：使用计算机建立风力发电机叶片几何模型，添加复合材料结构属性，建立有限元模型，具体步骤为：如图1所示，叶片包括根部3、外壳1和抗剪腹板5三部分，分别具有碳纤维增强塑料、玻璃纤维增强塑料和两者的混合物；创建几何建模在samcef有限元软件中进行。图3和图8为本发明的应力分布图，红色元素(左)和红色张量箭头(右)表示高应力(去色之后不明显，因此采用矩形框突出)，图8还示意了叶片变形；图4为本发明的叶片有限元模型的一种典型弯折方式示意图；叶片长40米，额定功率为2兆瓦；叶片根部和后部的螺旋翼分别为圆形和nrels-809；为简化模型，忽略翼型沿叶片的扭曲分布。碳纤维复合材料比玻璃纤维复合材料具有更轻和更强的材料性能，但碳纤维复合材料的单位体积成本比玻璃纤维复合材料贵十倍。剪切腹板防止剪切变形并且对叶片的弯曲模式具有最大的影响。尤其剪切腹板是由碳纤维复合材料和玻璃纤维复合材料层构成。碳纤维复合材料和玻璃纤维复合材料的材料特性如下表所示：材料属性玻璃纤维复合材料碳纤维复合材料e/gpa5690υ0.170.042σxt/mpa14471500σxc/mpa14471500σyt/mpa5140σyc/mpa206246σzt/mpa5140σzc/mpa206246σxy/mpa9393σyz/mpa6868σxz/mpa6868ρ/kg/m315001250cost/m3110根部，表面和抗剪腹板的层数分别为20，20和10。叶片的设计变量复合材料层厚度、加强纤维方向角度和复合材料类型(碳纤维复合材料或玻璃纤维复合材料)。为简单起见，根部中的所有层厚度都是相同的，并且外壳中的所有层厚度也是相同的；加强纤维方向角度为0°，±45°和90°；由于该叶片模型共有50层复合材料，每层有三个设计参数(复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度)，设计变量总数可达150。为了减少设计变量的数量，考虑了实际制造条件，复合材料的对称性，并应用了设计变量链接方法，有效地减少优化器必须处理的设计变量的数量，总设计变量从150减少到27。对风力发电机负载状态的分析旨在验证涡轮机是否能够在适当的安全范围内承受负载的作用；在本实施例中模拟极限状态，空气动力载荷可以简化为风压p，风载荷如图1所示，风压p计算如下：其中，p为加载于叶片表面风压，ρ为空气密度，v为风速，cp为风载系数，其取值分别为1.293kg/m3，50m/s，2.0。为了确保安全设计，负载和材料的不确定性和变化的值通过方程式中定义的局部安全系数考虑在内，细节如下：fd＝γffk其中，fd为内部总载荷的设计值，γf为载荷的局部安全系数，fk为载荷的特征值；其中，fd为材料的设计值，fk为材料特性的特征值，γm为材料的局部安全系数。第二步：进行极限状态下叶片极限强度、疲劳失效、临界变形分析，建立约束方程组，具体步骤为：通过计算上述载荷条件下的最大应力来估算叶片的极限强度。关于极限强度的约束通过使用最大应力σmax与材料强度σy与部分安全系数的比率来表示：其中，γf为载荷的局部安全系数，γm为材料的局部安全系数，γn为失效结果的局部安全系数，γf、γm、γn取值分别为1.35、1.3、0.9。应力约束被简化为下面方程式中的形式。该方程结合tsai-wu的失效准则后可得：风力涡轮机通常是疲劳失效需要着重考虑的设备，其许多部件(尤其是叶片)的设计常常由疲劳失效的相关参数决定。叶片结构中复合材料的抗疲劳表现可由下方程计算：n＝10(1-r)/β≥1.1n0其中，r为复合材料的抗疲劳系数，n0为初始叶片的许用循环数,β为复合材料的抗疲劳系数，n为用循环应力次数。通过叶片的尖端偏转估计临界偏转，当载荷施加在叶片的迎风面上时，它会向襟翼方向偏转，并且尖端的偏转达到最大值。临界偏转的约束表明，尖端的偏转值w必须小于叶片长度l的5％：γnw(tp,mq,as)＜0.05l其中，l为叶片长度，w为尖端的偏转值，tp为复合材料每层厚度，mq为复合材料类型，as为加强纤维方向角度，p＝1，2…7，q＝1，2，3，4，5，s＝1，2，3…15。第三步：构建风机叶片复合材料结构的质量和成本多目标函数，建立优化设计模型，具体步骤为：本实例中的多目标是总质量和成本。总质量直接从samcef批处理文件的结果中获得，是现有技术，在此不进行赘述。成本是包含叶片的所有三个部分的层厚度和剪切腹板中玻璃纤维复合材料和碳纤维复合材料的分配的函数，由下等式计算：其中，w1、w2、w3为根部、剪切网格和外壳的体积加权系数，t1为根部中的碳纤维增强塑料层的厚度，t2-t6为抗剪腹板中的混合材料层厚度，t7为外壳中的玻璃纤维增强塑料层的厚度，f(mq)为玻璃纤维增强塑料层和碳纤维增强塑料层的单位体积成本；最终的多目标优化问题规划如下：最小化：成本+总质量；服从于：n＝10(1-r)/β≥1.1n0γnw(tp,mq,as)＜0.05ltp-low≤tp≤tp-uppmq∈{1,2}as∈{-45,0,45,90}其中，p＝1，2…7，q＝1，2，3，4，5，s＝1，2，3…15。第四步：结合有限元分析结果，采用遗传算法并行计算，进行叶片结构优化与迭代，实现最优求解，具体步骤为：将samcef集成到本发明优化软件算法中极大地减少了设计优化期间所需的迭代计算的手动工作量，如图5所示。输入文件中定义的设计变量映射到blade.dat。然后本发明算法程序控制exe.cmd来执行samcef。执行后，samcef将输出提取到out.dat。最后，本发明算法控制后处理命令，以读取输出文件中的必要信息，如最大应力、质量、尖端偏转等。迭代过程重复进行，直到最小化目标函数，同时满足所有的约束条件。由于设计变量都是离散的并且约束的灵敏度不可用，因此选择进化算法作为优化器，这是从生物进化模型中模仿到的一类直接的概率搜索和优化算法。这种计算范式的主要代表是遗传算法，进化策略和进化编程。进化算法参数如下表所示。下表总结了设计变量和目标的模拟最佳值和初始值：设计变量初始设计最优设计设计变量初始设计最优设计m121a4450m211a5-4590m321a6090m411a74545m521a8-4545t12.602.00a99090t21.501.05a104590t31.501.00a11-450t40.800.70a129045t50.800.75a13450t61.301.10a149090t72.602.05a15090a1-450cost384.5292.8a245-45mass6381.14925.3a3900obj.6765.65218.1从表中可以看出，剪切腹板中的材料全部收敛到玻璃纤维复合材料层，表明由于碳纤维复合材料层的成本是玻璃纤维复合材料层的十倍，优化器选择了玻璃纤维复合材料层来满足约束条件，尽管碳纤维复合材料层比玻璃纤维复合材料层更轻，强度更高。上表还显示所有层厚度均显著减小：外壳的外层的厚度减少了21.2％，显著降低叶片的总质量。同时，大部分加强纤维方向角度的设计变量的绝对值都减小，例如根部的a1，a3，a4和外壳中的a11，a12，a13，从±45°减小到0°，从90°减少到45°或0°。该结果与在极限状态分析期间根部和外壳主要承受拉伸/压缩应力的现实一致，并且具有较低纤维角度的复合层可承受较大的拉伸/压缩载荷。成本和质量的减少率分别为23.8％和22.8％。解决方案稳步收敛到最佳状态；图6和图7分别显示了成本和质量的收敛历史。本发明提出了一个较强鲁棒性的自动优化方法，优化基于极限状态分析的水平轴风力发电机叶片的多目标结构，通过进行极限强度分析，获得了叶片的关键区域。优化碳纤维复合材料层和玻璃纤维复合材料层的复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度以降低总成本和质量。从结果中可以看出，考虑到成本差异较大，选择玻璃纤维复合材料层作为抗剪腹板材料，这在本设计案例中是合理的。考虑到保守性和不确定性，最优结果表明所提出的优化方法改善了风力发电机叶片的结构性能。同样的过程可以应用于结合流程集成和设计优化工具和电脑辅助工程设计工具的其他工业设计和优化问题。综上，本发明采用在极端风载作用下的风机叶片整体的极限强度、疲劳失效和临界变形分析，同时控制三个优化变量：复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度，根据优化的变量和极限状态分析，构建质量和成本多目标，实现叶片复合材料结构设计的质量和成本多目标优化过程，通过优化变量和极限状态分析优化叶片外部气动翼型中复合材料结构设计，降低设计成本，提高叶片性能，延长叶片的使用寿命。实施例2基于实施例1，步骤3.3的变量关联如下：t1与根部一个相同的层厚度相关联；t2-t6与抗剪腹板中的层厚度相关联；t7与外壳中一个相同的层厚度相关联；加强纤维方向角度a1-a15与根部、抗剪腹板和外壳中的层的取向角相关联；复合材料类型m1-m5与抗剪腹板中的层材料类型相关联，细节如下：根部，表面和抗剪腹板的层数分别为20，20和10。叶片的设计变量复合材料层厚度、加强纤维方向角度和复合材料类型(碳纤维复合材料或玻璃纤维复合材料)。为简单起见，根部中的所有层厚度都是相同的，并且外壳中的所有层厚度也是相同的；加强纤维方向角度为0°，±45°和90°；由于该叶片模型共有50层复合材料，每层有三个设计参数(复合材料层厚度、复合材料类型和加强纤维方向角度)，设计变量总数可达150。根部，抗剪腹板和外壳中的层数分别由层1至20，层21至30和层31至50表示。由于层压板的对称性和出于简化的考虑，t1与根部一个相同的层厚度相关联；t2至t6与抗剪腹板中的层厚度相关联；t7与外壳中一个相同的层厚度相关联；a1至a15与根部、剪切腹板和外壳中的层的取向角相关联；最后，m1至m5与抗剪腹板中的层材料类型相关联。因此，为了减少设计变量的数量，考虑了实际制造条件，复合材料的对称性，并应用了设计变量链接方法，有效地减少优化器必须处理的设计变量的数量，总设计变量从150减少到27。通过变量关联，有效地减少优化器处理变量的数量，同时采用并行计算，克服了多方面极限状态分析带来的计算难度大的问题，提高优化效率。步骤3.2：计算多目标函数中的总成本：根据叶片的所有三个部分的层厚度、对应复合材料单位质量成本、剪切腹板中玻璃纤维复合材料和碳纤维复合材料的分配，构建成本函数：其中，w1、w2、w3为根部、剪切网格和外壳的体积加权系数，t1为根部中的碳纤维增强塑料层的厚度，t2-t6为抗剪腹板中的混合材料层厚度，t7为外壳中的玻璃纤维增强塑料层的厚度，f(mq)为玻璃纤维增强塑料层和碳纤维增强塑料层的单位体积成本；比起现有的仅考虑质量目标函数或者成本目标函数，本申请实现质量和成本的多目标，优化两者。步骤3.2的玻璃纤维增强塑料层和碳纤维增强塑料层的单位体积成本取值如下：根据市场上玻璃纤维增强塑料层和碳纤维增强塑料层的成本不同的特点，使用比率成本来代替真实成本，扩大了优化方法的使用范围。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12