國電聯(lián)合動力技術(shù)有限公司劉偉超/葉片設(shè)計所所長

　　謝謝兩位主持人，我是劉偉超，來自于國電聯(lián)合動力，主要做葉片相關(guān)工作，包括工藝設(shè)計，結(jié)構(gòu)設(shè)計等等，今天非常榮幸有機會站在這里跟大家有一個交流分享，我今天演講的題目基于多目標優(yōu)化的葉片一體化設(shè)計，從題目看出來包含兩部分內(nèi)容，第一部分葉片一體化設(shè)計，第二部分怎么樣通過多目標設(shè)計來體現(xiàn)一體化。很多專家對葉片增效，降本，質(zhì)量問題發(fā)表了很多意見。今天的題目也是從設(shè)計源頭來怎么樣考慮增效降本和質(zhì)量的問題。

　　我寫這個題目重要的原因，我認為現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)，大家更加關(guān)心的是怎么樣可以做的更加好，而不是誰可以做，現(xiàn)在看一下今天演講的內(nèi)容架構(gòu)，分5個部分，第一個部分是背景介紹，第二部分多目標一體化，第三部分樣本部篩選，第四部分是性能評價，第五部分對整個報告的總結(jié)，和現(xiàn)在做的工作一個介紹。

　　第一部分是背景介紹，背景介紹的部分主要通過對現(xiàn)在比較葉片設(shè)計流程的分析找出問題，并且提出解決方案的情況。現(xiàn)在看一下經(jīng)典葉片設(shè)計流程包括5個部分，氣動設(shè)計，結(jié)構(gòu)而且，工藝設(shè)計，設(shè)計輸出和設(shè)計輸入，工程師根據(jù)自己經(jīng)驗進行優(yōu)化，它是一個串聯(lián)的管理而不是并聯(lián)關(guān)系，由于這種特點造成什么樣的問題？第一它是人工試驗試錯的過程，第二而是一個局部尋優(yōu)，不是全局尋優(yōu)，在座有很多葉片公司  ，葉片廠的人對我下面描述的情景不會陌生，有三個重要的角色，結(jié)構(gòu)工程師，氣動工程師，工藝工程師，他們各自都有自己的怨言，為什么你做完結(jié)構(gòu)載荷做的那么大，我怎么去進行匹配，最愿望就是工藝工程師，他們會說氣動外形變化那么大，你讓我怎么保證沒有褶皺，你的主梁設(shè)計這么厚等等，這個是發(fā)生在實際工作中真實的場景，相信大家并不陌生。

　　我們怎么樣去解決這個問題，在方法論之前，我先給大家看一張圖片，在座有沒有人可以認的出，它是世界第二高峰，也是個人一個夢想，攀登它，征服它。那么怎么樣去有效攀登一座雪山，我們一般會這樣考慮問題，第一要確定目標，就是登頂，第二要想這個過程中，有哪些因素，或者變量是可控的，比如說選擇什么樣的登上路線，帶多少水，多少的食物，帶多少氧氣等等，第三部分是在整個登山過程中，我們的限制有哪些，比如說我們的體能，我們的預(yù)算等等，還有天氣。我想說這圖片的目的這個問題就是多目標優(yōu)化的問題。

　　什么是多目標優(yōu)化？先給大家介紹一個概念，多目標要找到一個解集，同時要找到解集的點分布規(guī)律，在解集找到最合適唯一的一個點，包含三要素：目標，變量，約束。通過第二部分多目標一體化的葉片設(shè)計思路方法，程序介紹，通過我們公司以此為背景說一下設(shè)計思路。

　　第二部分是多目標一體化葉片設(shè)計，首先先給大家展示2MW葉片設(shè)計的程序，第一部分是目標，第二部分約束，地三是變量，第四優(yōu)化驅(qū)動的模塊。我們  先說一下比較重要的目標，在做葉片設(shè)計的時候，一般會選三個目標，第一發(fā)電量最大化，第二葉根動態(tài)彎矩最小化，第三是重量一階質(zhì)量矩最小化，這個是關(guān)乎成本。我說一下我的約束條件，其實有很多在實際設(shè)計過程中有很多的約束條件，但是我例舉了四個對重要，第一是CPMAX，第二是CTRATED，第三最小相對厚度，第四是動態(tài)葉尖擾度。說完了優(yōu)化目標和約束條件，我們再說一下相對比較復(fù)雜的優(yōu)化變量。

　　這款葉片主要有7大變量，主要包括扭角分布，弦長分布，大梁分布，輔梁厚度分布，相對厚度分布，預(yù)彎分布，殼體增強厚度分布，通過因子和變量之間的排列組合，最后得到4萬1千280的響應(yīng)點，這個是非常龐大的數(shù)據(jù)，每一個點要做動態(tài)發(fā)電量，載荷，凈空等等工況的評估。問題來了，我們怎么要去削減這些點。我們通過添加約束對點有一些約束，我想說第二個問題對電量與響應(yīng)之間的敏感度做分析。

　　怎么分析？其實很簡單，利用我們之前整個優(yōu)化模塊，只需要把我的優(yōu)化驅(qū)動程序替換成敏感度分析驅(qū)動，我們有43個因子，4個條件等等，就構(gòu)成了敏感性程序和算法。這張圖有很多人可能不太懂，這種數(shù)學原理和算法，我想說一下，通過優(yōu)化敏感度分析之后，我們的結(jié)果是如何表征的，下面三張圖對因子一次項，二次項，交叉項敏感度的表述，紅值是表示正相關(guān)，  藍值是負相關(guān)。我們來看一下這款2MW葉片，各個因子和相應(yīng)之間是什么樣的？這個圖可以發(fā)現(xiàn)規(guī)律，從發(fā)電量和動態(tài)載荷角度來看，什么最敏感？是扭還是什么敏感？那么對于質(zhì)量來說，最敏感的參數(shù)是什么，是旋轉(zhuǎn)。我們再看一下對于這些優(yōu)化目標和響應(yīng)貢獻率最小是什么？應(yīng)該是輔梁厚度分布，還有相對厚度，還有最后一個不敏感是葉尖很小一般的扭角等等是相對不敏感的。大家會說這個跟我們設(shè)計經(jīng)驗基本吻合，我們的工作意義把各位  工作的經(jīng)驗量化了，他們之間誰高誰低，這個是有意義的。

　　做敏感分析目的是  什么？要削減43個因子，到底有多大的作用，通過敏感度的分析可以變成36個，從41280個變成34560個點，做完敏感度分析，下面就可以做正體，就是葉片多目標一體化的設(shè)計，這個是完整設(shè)計流程，36個因子，三萬多的的響應(yīng)點，通過這個過程得到什么結(jié)果？

　　這個圖是橫坐標年發(fā)電量，3萬多個點分布在其中，我們怎么樣找到自己想要的點，第一要給出最低發(fā)電量的要求，我們選擇了型號6828MWH，第二個要給最高一個載荷要求，選擇是7371恩HNM，剩下的點選三個重量最輕的點，三個電選出來之后，你為什么不直接選最輕的點，而是選三個，我們選出來，對點的設(shè)計進行詳細的計算和評估，所以我們要給一個余量，確保最后的設(shè)計得到一個最有效的結(jié)果。選出來點以后，這個點包含哪些信息，包含剛才提到其他變量，主梁，輔量等等，這個展示過程從國外某一家知名公司做的一個級別，第一弦長分布，它長這樣性能有什么不同，或者有什么優(yōu)勢？這部分以剛才那塊2MW設(shè)計葉片做了對比。

　　評價分三個部分，第一是發(fā)電量，第二是載荷，第三是重量，發(fā)電量分三張圖給大家講，因為離的很近，為了讓大家看清楚，我們的功率減去目標葉片的功率，我們發(fā)現(xiàn)同樣的規(guī)律在這張圖可以體現(xiàn)，最后要落實到優(yōu)化目標，年發(fā)電量，這張圖年均風速，縱坐標是年發(fā)電量，各個風場等級下，葉片從年發(fā)電量是有優(yōu)勢的。在座的各位會想這個不是很明顯，我相信個座有搞運維建設(shè)的朋友對這個數(shù)字特別敏感。

　　我們算一個帳，如果按照一個風場10萬千瓦，2000小時，20年，0.56元每度，0.37%，給業(yè)主帶來的增收就是828.8萬元，這個PPT做了兩百多個小時，所以這個數(shù)字千萬不要懷疑。全工況評估極限載荷降低5.54%，疲勞載荷降低1.47%，這些數(shù)據(jù)通過驗證過，實驗數(shù)據(jù)跟實際數(shù)據(jù)非常吻合。

　　通過多目標一體化的方法發(fā)電量提高0.37%，翁兩降低9.6%等等，最后說一下總結(jié)，對整個報告思路總結(jié)一下，提出現(xiàn)在優(yōu)化思路，人工試驗試錯，怎么解決？通過變量敏感度分析，程序自動尋優(yōu)化，全局尋優(yōu)化，最后形成葉片氣動結(jié)構(gòu)工藝一體化設(shè)計優(yōu)化平臺，方法和提升，目標提高發(fā)電量，減輕重量，降低成本，降低載荷。我們的工作絕不是止步與此，我們想把優(yōu)化平臺推廣到整機，我們會進入整機控制參數(shù)，整機零部件的設(shè)計參數(shù)，我們會提高我們的預(yù)算效率。我希望明年這個時候我還有機會把這些工作跟大家有一個分享。謝謝大家！