【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及新能源，特別涉及一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法。
技術介紹
1、深海地區(水深大于200米)中蘊藏著極為豐富的礦產資源，是未來人類發展的關鍵，其中油氣資源超過380億噸是陸上探明儲量的四倍，海底稀土是陸上稀土儲量的800倍。深海觀測是開發深海資源的基礎，然而深海觀測設備的供電問題是限制深海觀測的瓶頸問題。相比陸基供電和船基供電，利用深海當中的原位能源對各類深海觀測裝置進行分布式供電，可以大幅度降低深海監測成本，并可以實現在任意海域進行深海長時間連續觀測。相比海洋中存在的其他能量形式(鹽差能，溫差能，生物質能等)，深海海流能具備更高的能量密度和更廣闊的分布范圍。但是由于深海的流速極低，加之深海的環境惡劣，不具備安裝輔助啟動裝置的條件。因此相較安裝在淺海地區的海流能水輪機，深海海流能水輪機不但需要較高的轉化效率，還需要良好的自啟動能力。
2、計算流體力學技術和水洞實驗是優化水輪機結構的關鍵技術，但是每次實驗需要耗費一定成本，難以支撐大規模的優化流程，因此，如何快速、高效的對水輪機結構進行優化是亟待解決的技術問題。
技術實現思路
1、鑒于此，本專利技術提供一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法。
2、具體而言，包括以下的技術方案：
3、一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，包括：
4、基于環境參數、水輪機設計參數，確定水輪機優化變量、第一輪次優化區間及優化目標；
5、基于葉素-動量理論，建立所述水輪機優化變量與
6、通過多目標優化算法得到所述水輪機優化變量的第一輪次最優解集，所述第一輪次最優解集為第二輪次優化區間；
7、根據水輪機設計參數、水輪機優化變量及第二輪次優化區間，基于最優拉丁超立方試驗設計方法隨機抽取取樣點，得到每個取樣點對應的水輪機結構，并對所述水輪機結構進行cfd流體動力學計算或者水洞實驗，并根據cfd流體動力學計算或者水洞實驗結果建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第二代理模型；
8、通過多目標優化算法得到所述水輪機優化變量的第二輪次最優解集。
9、優選的，水輪機優化變量包括：葉尖速比、最大相對彎度、最大相對彎度的相對位置、最大相對厚度、最大相對厚度的相對位置、弦長、扭角；
10、優化目標包括：能量利用系數和啟動力矩系數。
11、優選的，基于葉素-動量理論，建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的計算模型，包括：
12、根據所述水輪機優化變量、第一輪次優化區間，基于預先設置的翼型數據庫和翼型數據調用模型，得到第一升力系數數據庫和第一阻力系數數據庫；
13、根據預設相對流速角和預設扭角，獲得預估攻角；
14、根據所述預估攻角，在所述第一升力系數數據庫和所述第一阻力系數數據庫中查找獲得預估第一升力系數和第一阻力系數；
15、根據所述預估第一升力系數和第一阻力系數，根據葉素-動量理論計算獲得軸向誘導因子和周向誘導因子；
16、根據所述軸向誘導因子和周向誘導因子計算得到扭角新值，選擇所述預設扭角和所述扭角新值之間的最大值對所述預設扭角進行更新，根據更新后的所述預設扭角對所述預估攻角進行更新，根據更新后的所述預估攻角得到確定的第一升力系數和第一阻力系數；
17、根據所述確定的第一升力系數和第一阻力系數，根據葉素-動量理論計算獲得所述優化目標。
18、優選的，根據所述水輪機優化變量、第一輪次優化區間，基于預先設置的翼型數據庫和翼型數據調用模型，得到第一升力系數數據庫和第一阻力系數數據庫，包括：
19、獲取攻角預設范圍，根據其他水輪機優化變量及第一輪次優化區間，基于預先設置的翼型數據庫和翼型數據調用模型，得到攻角預設范圍內的第一升力系數和第一阻力系數；
20、利用viterna-corrigan公式將所述攻角預設范圍內的第一升力系數和第一阻力系數拓展為全攻角范圍內的第一升力系數和第一阻力系數；
21、利用升阻力系數代理模型，根據所述全攻角范圍內的第一升力系數和第一阻力系數，得到第一升力系數數據庫和第一阻力系數數據庫。
22、優選的，根據計算結果建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第一代理模型，包括：利用isight軟件，選擇徑向基函數神經網絡建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第一代理模型。
23、優選的，通過多目標優化算法得到所述水輪機優化變量的第一輪次最優解集，包括：基于nsga-ⅱ多目標優化算法在第一輪次優化空間內對第一代理模型進行尋優，獲得所述水輪機優化變量的帕累托最優解集。
24、優選的，根據水輪機設計參數、水輪機優化變量及第二輪次優化區間，基于最優拉丁超立方試驗設計方法隨機抽取取樣點，包括：根據所述取樣點得到實驗設計表格。
25、優選的，得到每個取樣點對應的水輪機結構，并對所述水輪機結構進行cfd流體動力學計算或者水洞實驗，包括：
26、根據所述水輪機結構建立水輪機模型，對所述水輪機模型進行網格離散化，采用速度進口-壓力出口的邊界條件，并監測水輪機模型的扭矩和轉速，以獲得所述優化目標的cfd流體動力學計算結果；
27、在實驗設計表格中填充每個取樣點對應的優化目標的cfd流體動力學計算結果。
28、優選的，根據cfd流體動力學計算或者水洞實驗結果建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第二代理模型，包括：利用isight軟件，選擇徑向基函數神經網絡建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第二代理模型。
29、優選的，通過多目標優化算法得到所述水輪機優化變量的第二輪次最優解集，包括：基于nsga-ⅱ多目標優化算法在第二輪次優化空間內對第二代理模型進行尋優，獲得所述水輪機優化變量的帕累托最優解集。
30、本專利技術提供的技術方案的有益效果至少包括：
31、本申請對水輪機優化變量進行第一輪優化和第二輪優化，第一輪次最優解集為第二輪次優化區間，第一輪優化基于葉素-動量理論，建立水輪機優化變量與優化目標之間的計算模型，并根據計算結果建立水輪機優化變量與優化目標之間的第一代理模型，通過多目標優化算法得到水輪機優化變量的第一輪次最優解集，第二輪優化基于cfd流體動力學計算或者水洞實驗結果建立水輪機優化變量與優化目標之間的第二代理模型，通過多目標優化算法得到水輪機優化變量的第二輪次最優解集，本申請可以以極小的成本進行大規模尋優，獲得兼具效率和自啟動能力的深海水輪機水動力構型。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，
3.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，基于葉素-動量理論，建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的計算模型，包括：
4.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，根據所述水輪機優化變量、第一輪次優化區間，基于預先設置的翼型數據庫和翼型數據調用模型，得到第一升力系數數據庫和第一阻力系數數據庫，包括：
5.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，根據計算結果建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第一代理模型，包括：利用Isight軟件，選擇徑向基函數神經網絡建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第一代理模型。
6.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，通過多目標優化算法得到所述水輪機優化變量的第一輪次最優解集，包括：基于NSGA-Ⅱ多目標優化算法在第一輪次
7.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，根據水輪機設計參數、水輪機優化變量及第二輪次優化區間，基于最優拉丁超立方試驗設計方法隨機抽取取樣點，包括：根據所述取樣點得到實驗設計表格。
8.根據權利要求7所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，得到每個取樣點對應的水輪機結構，并對所述水輪機結構進行CFD流體動力學計算或者水洞實驗，包括：
9.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，根據CFD流體動力學計算或者水洞實驗結果建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第二代理模型，包括：利用Isight軟件，選擇徑向基函數神經網絡建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第二代理模型。
10.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，通過多目標優化算法得到所述水輪機優化變量的第二輪次最優解集，包括：基于NSGA-Ⅱ多目標優化算法在第二輪次優化空間內對第二代理模型進行尋優，獲得所述水輪機優化變量的帕累托最優解集。
...【技術特征摘要】
1.一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，
3.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，基于葉素-動量理論，建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的計算模型，包括：
4.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，根據所述水輪機優化變量、第一輪次優化區間，基于預先設置的翼型數據庫和翼型數據調用模型，得到第一升力系數數據庫和第一阻力系數數據庫，包括：
5.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，根據計算結果建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第一代理模型，包括：利用isight軟件，選擇徑向基函數神經網絡建立所述水輪機優化變量與所述優化目標之間的第一代理模型。
6.根據權利要求1所述的一種深海水輪機的多輪次多目標設計方法，其特征在于，通過多目標優化算法得到所述水輪機優化變量的第一輪次最優解集，包括：基于nsga-ⅱ多目標優化算法在第一輪次優化空間內對第一代理模型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張大禹，郭朋華，胡橋，王子航，王逸遠，吳熙，趙佳麗，王琛，柯培偉，范航科，呂增輝，李沐雨，朱駿琪，程奕鑫，張媛，
申請(專利權)人：西安交通大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。