基于人工蜂群算法的多目标结构优化风力涡轮叶片数值与实验对比研究

这篇综述创新性地采用人工蜂群算法（ABC）结合数字图像相关系统（DIC），对小尺度风力涡轮叶片进行多目标结构优化（质量与成本），并通过真空灌注成型技术制备原型。研究通过极端风速（42 m/s）下的实验验证，证明优化后的玻璃纤维（GFRP）和碳纤维（CFRP）复合材料叶片在结构性能与成本效益上均优于传统设计，为可再生能源技术提供了可扩展的优化框架。

　　

1 引言

风力涡轮叶片的结构优化是提升可再生能源效率的核心挑战。人工蜂群算法（ABC）因其高效的全局搜索能力，成为解决多目标优化问题的理想工具。本研究聚焦小尺度涡轮叶片（1.25 m长度），通过ABC算法同步优化质量与成本，并首次引入材料表征技术，结合数字图像相关系统（DIC）验证极端风速（42 m/s）下的结构响应。

2 材料与方法

2.1 叶片设计

基于前期气动优化模型（Blade Element Momentum理论），叶片采用渐变弦长设计（根区0.22 m至尖部收窄），扭转角从21.5°降至-0.26°，搭配S822至AQUILA翼型分布，最大功率系数（C_p）达0.486。

2.2 ABC算法

ABC算法模拟蜜蜂觅食行为，通过雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂协同搜索最优解。关键公式包括食物源初始化（式1）、新解生成（式2）和适应度评估（式3）。对比遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），ABC在离散变量（如复合材料层数）优化中展现出显著优势。

2.3 结构优化模型

选用玻璃纤维（GFRP，密度2000 kg/m³，成本4.1 /kg）和碳纤维（CFRP，密度1490kg/m³，成本15/kg），以单层0°铺层配置平衡强度与成本。约束条件包括最大应力（σ_max≤σ_allow）、应变（ε_max≤ε_allow）和叶尖挠度（δ_tip≤10%叶片长度）。

2.4 实验验证

通过真空灌注技术制备原型，采用DIC系统模拟42 m/s风载。静态测试包括挥舞方向（flapwise）和边缘方向（edgewise）弯曲试验，液压促动器施加点载荷（图3），同步监测应力-应变分布。

3 结果与讨论

优化后叶片质量降低24%（GFRP）至40%（CFRP），成本节约达67%。DIC数据显示，碳纤维叶片在极端载荷下应变集中区更小，印证其高比强度特性。研究首次揭示气动壳层脱粘（aerodynamic shell debonding）是叶片失效的初始机制，为健康监测（SHM）提供关键靶点。

4 结论

ABC算法与实验方法的结合，为小尺度涡轮叶片设计建立了可扩展的优化范式。未来工作可拓展至大尺度叶片，并整合3D打印技术（如AMIST项目）进一步降低平准化能源成本（LCOE）。