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湍流强度对S型风力机气动性能影响的研究 被引量：7
1
作者 祝魁 李国文 +2 位作者 王虎彬 张岩 王建明 《沈阳航空航天大学学报》 2012年第4期25-28,共4页
上游的建筑物、风力机群等会造成其下游一定空间范围内风场的速度、方向和湍流强度等参数的变化,这些参数变化会引起下游风力机气动性能的改变。其中的湍流强度指标是重要参数之一,本文即研究来流湍流强度对S型风力机气动性能的影响。利... 上游的建筑物、风力机群等会造成其下游一定空间范围内风场的速度、方向和湍流强度等参数的变化,这些参数变化会引起下游风力机气动性能的改变。其中的湍流强度指标是重要参数之一,本文即研究来流湍流强度对S型风力机气动性能的影响。利用fluent软件采用标准k-ε湍流模型和SIMPLE算法,数值模拟三种不同湍流强度对S型垂直轴风力机的性能影响。结果表明S型风力机风能利用性能随着来流湍流强度的增加而减小,在风力机处于湍流强度为10%的条件下,最大功率系数要比在低湍流强度0.2%下低50%左右。因此在实际风场中,欲增加风力机的气动性能,需要尽量减少风力机上游能够增强湍流强度的扰动物体。 展开更多
关键词 垂直轴风力机 savonius型叶轮 湍流强度 数值模拟
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基于PSO-BP神经网络的Savonius型叶轮阵列消波性能优化
2
作者 盛勇 宋瑞银 +3 位作者 杨状状 刘博宇 吴瑞明 任聪杰 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期160-168,共9页
为了提高Savonius型(S型)叶轮的消波性能,提出一种S型叶轮阵列装置。通过试验记录不同的叶轮间距和叶轮相对入水深度等5个参数下波浪经过叶轮阵列后的透射系数K_(t),建立基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)神经网络的S型叶轮阵列消... 为了提高Savonius型(S型)叶轮的消波性能,提出一种S型叶轮阵列装置。通过试验记录不同的叶轮间距和叶轮相对入水深度等5个参数下波浪经过叶轮阵列后的透射系数K_(t),建立基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)神经网络的S型叶轮阵列消波性能预测模型。将采用该模型与采用BP网络模型和GA-BP网络模型得到的平均绝对误差、均方根误差和决定系数R^(2)指标进行对比,结果表明,采用PSO-BP神经网络模型优化能得到误差更小、更精准的预测结果。当相邻叶轮间距分别为0.62 m和0.41 m、各叶轮入水深度分别为0.15 m、0.18 m和0.19 m时,S型叶轮阵列具有相对最佳的消波性能。 展开更多
关键词 savonius型叶轮 消波性能 粒子群优化(PSO)算法 反向传播(BP)神经网络
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一种新型带槽式Savonius叶轮参数多目标优化
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作者 杨状状 宋瑞银 +3 位作者 刘博宇 任聪杰 林躜 盛勇 《水电能源科学》 北大核心 2023年第12期203-206,共4页
为了提高Savonius型(S型)叶轮的捕能效率和消波效率,提出了一种新型的带导流槽结构的MBC型叶轮。通过数值模拟、试验测试及BP神经网络结合NSGA-Ⅱ的多目标优化算法优化MBC型叶轮的重叠率、间隙率、内外圆弧夹角、内圆弧半径、导流槽尺寸... 为了提高Savonius型(S型)叶轮的捕能效率和消波效率,提出了一种新型的带导流槽结构的MBC型叶轮。通过数值模拟、试验测试及BP神经网络结合NSGA-Ⅱ的多目标优化算法优化MBC型叶轮的重叠率、间隙率、内外圆弧夹角、内圆弧半径、导流槽尺寸等5个参数,对比分析了最优MBC型、S型和MB型叶轮的性能表现。结果表明,相关性能的预测值与实际值的误差小于10%,验证了所建立的预测模型的性能良好,得到的最优参数为重叠率0.136、间隙率0.003、内外圆弧夹角5.23°、内圆弧半径41.42 mm、导流槽尺寸2.83 mm;最优MBC型叶轮相较于传统S型叶轮,捕能效率、消波效率分别提升了35.8%、11.0%。 展开更多
关键词 savonius型叶轮 BP神经网络 NSGA-Ⅱ遗传算法 多目标优化
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重叠比对S型风力机气动性能影响的研究 被引量：2
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作者 祝魁 王建明 +2 位作者 谭永志 张晓新 郑耀辉 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期190-194,共5页
利用Fluent软件采用标准k-ε湍流模型和SIMPLE算法,对不同重叠比下S型垂直轴风力机进行二维数值模拟研究,发现在相同风轮迎风尺寸的情况下重叠比为0.50时风力机的性能最佳,相应的最大功率系数为0.261。
关键词 垂直轴风力机 savonius型叶轮 重叠比 数值模拟
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