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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)申請的專利一種基于可壓縮流動原理的大型及超大型風電機組設計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120257861B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510747784.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于可壓縮流動原理的大型及超大型風電機組設計方法是由張明明;許諾;溫禎龍;廖唯良;鄧燕飛;馮宇;秦彩燕;張炳夫;喻錦程;王夷飛設計研發完成，并于2025-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于可壓縮流動原理的大型及超大型風電機組設計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于可壓縮流動原理的大型及超大型風電機組設計方法，包括：構造高葉尖速比CP?λ曲線，將最大風能捕獲效率CPmax對應的最優葉尖速比λopt大幅增加，整體拓寬CP?λ曲線；設計葉片參數優化；采用高模量、低密度碳纖材料，采用基于仿生結構開發的結構特性優化設計方法，執行葉片結構設計優化；采用仿貓頭鷹鋸齒尾緣降噪技術和設計方法，對葉片主要氣動聲源—葉尖尾緣噪聲進行抑制；構建整機氣動?伺服?彈性耦合模型，采用多學科優化設計和基于模型的系統工程方法，子系統進行聯合建模與系統化協同優化設計。本發明實現了高效、高可靠、低成本優勢的大型及超大型風電機組設計。

本發明授權一種基于可壓縮流動原理的大型及超大型風電機組設計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于可壓縮流動原理的大型及超大型風電機組設計方法，其特征在于，包括： CP-λ曲線的高葉尖速比設計：構造高葉尖速比CP-λ曲線，首先對機組工作時CP-λ曲線進行設計，將最大風能捕獲效率CPmax對應的最優葉尖速比λopt提高一倍，并拓寬CP-λ曲線的周期； 可壓縮流動條件下葉片設計：設計最佳翼型、葉片幾何外形，涉及葉片弦長、扭角、厚度參數優化，使優化后的葉片更好地適應可壓縮流態； 葉片結構設計：采用高模量、低密度碳纖材料，同時采用基于仿生結構開發的結構特性優化設計方法，執行葉片結構設計優化； 可壓縮流動下葉片仿生降噪設計：采用仿貓頭鷹鋸齒尾緣降噪技術和設計方法，對葉片主要氣動聲源—葉尖尾緣噪聲進行抑制； 整機系統化協同設計：構建整機氣動-伺服-彈性耦合模型，采用多學科優化設計和基于模型的系統工程方法，對風機塔架、輪轂、主軸、傳動鏈、發電機、控制、偏航及變槳這些子系統進行聯合建模與系統化協同優化設計； 優化葉片的方法包括： 第一步，根據上述高葉尖速比CP-λ曲線設計需求，同時考慮當地風電場風資源和風載荷狀況，作為定制化設計的輸入條件； 第二步，基于Isight軟件搭建自動化設計平臺，實現翼型和葉片耦合建模，并利用高精度CFD計算，建立翼型-葉片氣動訓練集； 第三步，基于翼型-葉片氣動訓練集，搭建智能化尋優平臺，訓練克里金代理模型，直至滿足精度要求，再結合NSGA-Ⅱ優化算法，在已訓練好的代理模型中進行多目標尋優，最終輸出最佳葉片幾何外形參數； 葉片結構設計優化方法包括： 第一步，確定主梁位置和截面參數，主梁沿葉片展向布置于最大厚度線，覆蓋葉片葉根至葉尖過渡區；其中主梁截面完整覆蓋截面腹板結構，葉根區域需額外增加強度以抵抗葉根彎矩； 第二步，確定所需材料特性與材料應用空間，采用混合碳纖維方式實現葉片強度增加、質量下降需求，并根據仿生特性在優化階段進一步提升材料適用度； 第三步，確定葉片腹板相關參數，基于葉片幾何與主梁參數進行設計；設置2～3個腹板，分別位于主梁前緣側和后緣側，腹板間距由葉片截面高度與選取材料特性決定，腹板厚度由剪切載荷與抗剪強度決定；葉片腹板相關參數包含腹板位置、腹板間距、腹板結構形式； 第四步，確定葉片鋪層參數，由揮舞方向極限彎矩和材料許用應力計算主梁鋪層數；然后計算鋪層角度，主梁0°鋪層為主，葉根區域插入±45°層以抵抗扭轉載荷；葉片鋪層參數包含鋪層角度、鋪層厚度、鋪層位置信息； 第五步，確定腹板內部填充芯材、夾心層參數和腹板端部與主梁的連接方式； 第六步，在初步確定基本參數的基礎上，根據優化算法確定適應度函數、明確約束條件，基于葉片質量最小原則建立優化算法的設計變量與優化變量，分析葉片的結構內特性、所受載荷分布情況及應力大小，進而根據強度準則對鋪層厚度的結構參數進行優化；基于以上設計建立葉片結構模型，采用有限元分析優化碳纖維葉片結構設計，通過疲勞試驗臺模擬全生命周期載荷，驗證碳纖葉片的抗疲勞特性； 可壓縮流動下葉片仿生降噪設計方法包括： 第一步，結合鋸齒尾緣模化與代理模型方法，通過高精度CFD計算不同風速、葉片參數、鋸齒結構參數和整機運行參數對應的葉片流場與聲場數據； 第二步，采用上述流場與聲場數據作為驅動訓練神經網絡模型，以構建不同來流、仿生結構、葉片和整機運行影響下的葉片噪聲預測模型； 第三步，根據上述預測模型對鋸齒結構參數進行葉片降噪優化設計； 整機系統化協同設計的方法包括： 第一步，系統建模與參數定義，以MBSE方法為基礎，構建整機系統架構模型，定義葉片、輪轂、主軸、塔架、齒輪箱、發電機、控制系統、偏航系統和變槳系統這些子系統之間的接口、依賴與功能關系；建立模型層次結構，實現從需求層到物理層的完整映射； 第二步，建立氣動-伺服-彈性耦合模型，在MBSE系統模型驅動下，構建整機氣動-彈性-控制耦合模型，集成葉片柔性、塔架振動、主軸扭轉以及發電機與控制系統之間的相互影響；模型參數化處理，以支持后續MDO流程中對關鍵設計變量的統一管理與優化迭代； 第三步，定義設計變量和優化目標，通過系統建模明確可調設計參數；基于多目標協同優化，目標函數包含年發電量最大化、結構質量最小化、疲勞載荷最小化和控制響應性能最優； 第四步，設置典型和極限載荷工況，并在MDO流程中用于評價各設計組合在多情境下的動態響應、峰值應力與疲勞累積損傷； 第五步，整機協同優化設計，采用MDO方法，在MBSE提供的系統參數約束與接口一致性保障下，通過多目標優化算法進行設計空間探索與收斂；各子系統參數在統一模型中共同演化，實現設計變量間的動態耦合調整；控制策略參數與結構參數協同尋優，以平衡氣動性能、載荷控制和可靠性； 第六步，驗證系統一致性與模型反饋，優化完成后將最優解回填至MBSE系統模型，自動驗證各子系統約束一致性與系統接口兼容性，確保優化結果可工程實現；如存在沖突或設計違規，通過MBSE模型追蹤問題來源，快速進行結構重構與再優化； 第七步，輸出最終設計方案，輸出滿足協同優化目標的整機關鍵部件配置參數與控制設定，為整機樣機制造與工程實現提供數字化設計依據。

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