基于多参数影响下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力正交预测方法与流程

本发明涉及风力机叶片的气动性能优化领域，尤其涉及一种基于多参数影响下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力正交预测方法，适用于暴露大气环境中工作的风力机叶片。

背景技术：

随着世界范围内化石能源的紧缺，风能作为一种清洁的可再生能源在短短几十年内得到了大规模地利用，风能在能源结构中的比重越来越大。进入21世纪以来，在我国风电规模急速扩大的同时也面临着早期投入市场风力机的发电效率较低的问题。由于我国在风力机翼型族的研发设计方面较西方先进国家还存在着一定的差距，近年来我国的部分企业和科研人员逐渐走向一条通过改进叶片局部叶型来改善风力机气动性能的道路。为了能够更好地利用风能，人们已经对分离泡、开缝翼型、涡流发生器、合成射流、边界层吹吸气、增大翼型厚度等对风力机影响进行了实验研究和数值模拟。为了提高服役风力机的风能利用率，我国发电企业目前已经开始从加长片长度、加装叶尖小翼、采用锯齿尾缘等方面着手来提高叶片升力以及降低噪声的影响。但迄今为止尚未见有关基于多参数影响下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力正交预测方法的文献报道和实际应用。

技术实现要素：

本发明的构思基础是，正交设计方法是处理多因素试验的一种科学的试验方法，它利用正交表安排试验，只做较少次数的试验便可判断出较优的条件，若再对结果进行简单的统计分析，还可以更全面、更系统地掌握试验结果，做出正确判断，采用正交方法进行预测可以明确以下三个问题：

1.对指标的影响，哪个因素重要，哪个因素不重要；

2.每个因素以哪个水平为好；

3.各因素以什么样的水平搭配起来，指标最好。

本发明的目的是提供一种科学合理，适用性强，简单可靠，预测准确率高，效果佳的基于多参数影响下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力正交预测方法。

实现本发明目的采用的技术方案是：一种基于多参数影响下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力正交预测方法，其特征是，它包括以下步骤：

(1)风力机叶片升力受多参数共同作用，首先选定影响因素，恰当地给出各因素的水平变化范围，各因素的水平需要根据实际情况选择，风力机正常工作的来流风速一般为2-25m/s；

(2)根据正交表安排试验，安排试验时应遵循“均匀分散性，整齐可比”的原则，要求每一列中，不同的数字出现的次数相等，任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡，制定试验计划后进行试验；

(3)进行试验结果直观分析，得出较优的生产条件

step1:根据结果选则叶片升力最大的工况为最优工况；

step2:计算每一因素在不同水平条件下的风力机叶片升力平均值；

step3:计算各因素不同水平下的极差值，因素极差越大，对风力机叶片升力的影响越大，极差越小，对风力机叶片升力影响就越小，根据极差大小判断因素的重要程度；

step4:综合分析；

(4)进行试验结果的方差分析，区分因素水平变化引起的试验结果间的差异与误差波动引起的试验结果间的差异

step1:试验的误差分析

s误＝各因素(数据-平均值)²的和(1)

s误称为误差的偏差平方和，为消除数据个数的影响，可采用误差的平均偏差平方和v误表示：

f误称为误差的自由度，f误＝各条件下(数据个数-1)之和(3)

step2:试验的因素水平变化分析

s因＝因素各水平[重复数×(平均值-总平均值)²]之和(4)

s因称为因素的变动平方和，为消除数据个数的影响，可采用平均变动平方和v因表示：

f因称为因素的自由度，f因＝因素的水平数-1(6)

step3:总的偏差平方和及总自由度

s总＝各(数据-总平均)²之和＝s误+s因(7)

f总＝f误+s因＝试验数据总个数-1(8)

为了方便起见，也可(10)—(12)式进行计算：

s总＝各(数据)²之和-ct(10)

ct称为修正项：

step4:显著性检验

根据计算结果判断因素对指标影响的显著性，所谓显著，是指因素水平改变时，确使试验结果的真值有改变，比较v因与v误，计算两者比值f

查找f分布表，临界值记为fa，当f＞fa，就有(1-a)的把握说明该因素对指标有显著性影响，a值为显著性水平。

本发明提出的基于多参数影响下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力正交预测方法的优点体现在：

1.采用正交方法安排试验，对多参数共同作用下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力进行预测，不仅能够得到单一因素对风力机叶片升力的影响，还能得到多因素共同作用下的最优方案；

2.对叶片表面带微小圆柱的水平轴风力机叶片升力进行直观分析与方差分析，可以得到不同参数影响的重要性大小，同时还可以区分试验结果间的差异变化原因；

3.采用正交方法预测叶片表面带微小圆柱的水平轴风力机叶片升力，可以用最少的试验次数得到最优的方案，简单易行，同时降低了研究时可能出现较大误差的几率，使预测结果更准确。

4.方法科学合理，适用性强，效果佳。

附图说明

图1为一种基于多参数影响下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力正交预测方法流程图；

图2为风力机叶片表面安装微小圆柱示意图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明进行详细说明：

参照图1和图2，本发明的基于多参数影响下的叶片表面带微小圆柱的风力机叶片升力正交预测方法，包括下述步骤：

(1)风力机叶片升力受多参数共同作用，首先选定影响因素，给出各因素的水平变化范围，各因素的水平需要根据实际情况选择。影响风力机叶片升力的因素有：几何参数：圆柱直径、圆柱距叶表距离、圆柱距前缘距离，以及叶片几何参数如风力机叶片前缘形状、曲率和表面粗糙度；气动参数：来流风速、空气密度；其他因素如沙尘雨雪天气等。

(2)根据正交表安排试验，安排试验时应遵循“均匀分散性，整齐可比”的原则，要求每一列中，不同的数字出现的次数相等；任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。制定试验计划后进行试验。

(3)进行试验结果直观分析，得出较优的生产条件。

step1:根据结果选则风力机叶片升力最好的工况为最优工况。

step2:计算每一因素在不同水平条件下的风力机叶片升力平均值。

step3:计算各因素不同水平下的极差值，因素极差越大，对风力机叶片升力的影响越大，极差越小，对风力机叶片升力影响就越小。根据极差大小判断因素的重要程度。

step4:综合分析。

(4)进行试验结果的方差分析。区分因素水平变化引起的试验结果间的差异与误差波动引起的试验结果间的差异。

step1:试验的误差分析

s误＝各因素(数据-平均值)²的和(1)

s误称为误差的偏差平方和。为消除数据个数的影响，可采用误差的平均偏差平方和v误表示：

f误称为误差的自由度，f误＝各条件下(数据个数-1)之和(3)

step2:试验的因素水平变化分析

s因＝因素各水平[重复数×(平均值-总平均值)²]之和(4)

s因称为因素的变动平方和。为消除数据个数的影响，可采用平均变动平方和v因表示：

f因称为因素的自由度，f因＝因素的水平数-1(6)

step3:总的偏差平方和及总自由度

s总＝各(数据-总平均)²之和＝s误+s因(7)

f总＝f误+s因＝试验数据总个数-1(8)

为了方便起见，也可(10)—(12)式进行计算：

s总＝各(数据)²之和-ct(10)

ct称为修正项：

step4:显著性检验

根据计算结果判断因素对指标影响的显著性，所谓显著，是指因素水平改变时，确使试验结果的真值有改变，比较v因与v误，计算两者比值f

查找f分布表，临界值记为fa，当f＞fa，就有(1-a)的把握说明该因素对指标有显著性影响。a值为显著性水平。

具体实施例：

参照图2，本发明以三个因素，每个因素取四个水平为例对风力机叶片表面安装小圆柱后的叶片升力进行研究。为了简化计算，选取naca0015翼型作为研究对象，通过数值模拟的方法来探究叶表不同位置设置微小圆柱对风力机翼型升力的影响规律：

(1)选择对风力机叶片升力影响较大的圆柱直径d、圆柱与叶表间距l和圆柱距叶片前缘距离x/c这三个因素进行研究，圆柱直径变化范围为0.02m、0.03m、0.04m和0.05m，圆柱与叶表间距变化范围为0.03m、0.04m、0.05m和0.06m，圆柱距叶片前缘距离变化范围为0、0.1、0.2和0.3。

(2)根据试验要求选用l16(4⁵)正交表，表头设计及试验方案如表1所示，第四列没有安排因素。选用fluent软件进行模拟，并按照正交方案设计的工况进行计算。

表1l16(4⁵)正交表

(3)进行试验直观分析

step1:按照16次试验结果可知，2号试验叶片升力系数最高，为1.464。试验条件为a1b2c2

step2:计算每一因素在不同水平下的平均升力系数

step3:计算各因素不同水平的极差值

r1＝|1.26175-1.18575|＝0.076

r2＝|1.3915-1.09225|＝0.29925

r3＝|1.28825-1.125|＝0.16325

step4:综合分析。

根据极差大小，可知弦长比对叶片升力影响最大，取二水平最好。圆柱截面与叶片表面距离影响较小，应取二水平最好。而圆柱直径影响最小，说明改变圆柱直径对结果影响不大，从试验结果看取四水平最好，但是一水平与四水平差别较小。考虑到圆柱直径采用一水平时可以减轻重量、便于安装，经综合分析叶片升力最大的模式为a4b2c2和a1b2c2，模式a4b2c2是16次试验中未做过的试验，因此需要对a4b2c2条件进行试验。试验结果表明a4b2c2条件下的叶片升力系数为1.327，小于a1b2c2的升力系数1.4648，因此最终确定a1b2c2为升力最大时的圆柱安装模式。

(4)进行试验结果的方差分析。

step1:试验的误差分析

计算误差的偏差平方和可用正交表中未安排因素的空白列计算。本例中用第四列的ι4，ιι4，ιιι4，ιιιι4的平均值分别与之差平方和的四倍计算s空，因为没有安排因素，所以计算s空的偏差平方和中，也就没有因素水平间的差异造成的偏差，该列仅仅反应了试验误差的大小，因此

f误＝空列水平数-1＝4-1＝3

step2:试验的因素水平变化分析

因素a的偏差平方和

同样可求出sb＝0.218125sc＝0.0551

自由度fa＝fb＝fc＝4-1＝3

step3:总的偏差平方和及总自由度

f总＝16-1＝15

step4:显著性检验

采用单因素试验的方差分析方法进行显著性检验，计算v因与v误的比值，而后与f分布表的临界值进行比较。根据以上计算结果可分别计算va,vb,vc以及v误，

由计算结果可知，va与v误相差不大，说明他们的偏差中，由因素水平变化的影响部分很小，其偏差实际上主要是由误差干扰造成的。将sa与s误合并在一起，用以估计误差影响的大小，而且误差的自由度越大，进行显著性检验时越灵敏。

s误′＝sa+s误＝0.01825

f误′＝fa+f误＝6

检验余下因素b、c的显著性：

因素b的自由度fb＝3，s误′的自由度f误′＝6，查a＝0.01显著性水平的f分布表，f0.01(3,6)＝9.78：

fb＝23.9＞f0.01(3,6)＝9.78

所以，有1-0.01的把握说因素b是显著的，即为高度显著的影响。

因素c的自由度fc＝3，s误′的自由度f误′＝6，查a＝0.05显著性水平的f分布表，f0.05(3,6)＝4.76：

fc＝6.05＞f0.05(3,6)＝4.76

所以，有1-0.01的把握说因素c有高度显著的影响。

a)通过本例的方差分析可知：弦长比对叶片升力有高度显著的影响，取二水平最好。圆柱截面与叶片表面距离对叶片升力也有较高显著影响，应取二水平最好。

b)圆柱直径对叶片升力影响不大，综合考虑圆柱直径、弦长比与圆柱截面与叶片表面距离三因素的影响，以及减轻圆柱重量、便于安装等因素，升力最大时的圆柱安装模式为a1b2c2。即选用圆柱直径d＝0.02m，弦长比＝0.1，圆柱截面与叶片表面距离l＝0.04m。