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建立人工神经网络、径向基函数网络和支持向量回归机三种近似模型,结合蒙特卡洛方法与表征粗糙度参数随机特性的概率模型对风力机翼型气动性能进行不确定性分析。结果表明,支持向量回归机具有最佳预测精度。对于风力机翼型FX 63-137,最大升力系数对吸力面前缘粗糙度的敏感性明显高于压力面;对于吸力面或压力面,前缘粗糙带厚度对最大升力系数的影响稍大于其覆盖长度的影响。研究工作为风力机翼型的鲁棒性设计优化奠定了理论基础。 相似文献
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翼型气动优化设计的核心在于快速、准确的流动性能分析与快速、可靠的寻优算法。本文提出通过控制翼型表面预期流动分布,应用气动反问题方法,求解性能优化的翼型气动设计新方法。本文的翼型流动分析是基于位势流动与边界层积分方程的迭代解法。气动参数寻优采用了基于多变量搜索的加速POWELL算法,在确定的参数空间内,遍历搜索最佳性能点,可以保证最终优化解的全局性。气动反问题求解采用了壁面喷吸气模型。计算案例表明,本文方法的计算时间少,在流动不分离时具有与RANS同等计算精度,为快速开发低速风力机翼型提供了一个有效的设计方法。 相似文献
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将基于POD的降阶模型应用于风力机翼型的气动研究。首先应用CFD数值模拟得到一系列快照结果;应用基于本征正交分解(POD)的方法得到流场的一组基模态,认为对于所研究的问题,任一流场可以由这些基模态通过线性表达得到;对控制方程进行Galerkin投影,得到降阶模型,将离散求解N-S方程的问题转化为一组只有十几个自由度的常微分方程,从而减少计算时间,提高计算效率。并对二维翼型的绕流的定常和非定常问题进行了分析,计算结果表明,降阶模型可以较好地捕捉流动的特征,与直接CFD模拟相比计算精度相当,但大幅有效地提高了计算效率。 相似文献