仿鸮翼多尺度消音特征的风力机叶片降噪机理研究

基本信息
批准号:51765062
项目类别:地区科学基金项目
资助金额:36.00
负责人:陈坤
学科分类:
依托单位:新疆大学
批准年份:2017
结题年份:2021
起止时间:2018-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:巴吾东•依不拉音,熊宗慧,万晓静,罗建清,哈丽毕努•艾合买提,宁伟,吕世鹏,涂雪滢
关键词:
仿生鸮翼气动性风力机叶片气动噪声
结项摘要

The blades are key components of wind turbine, and the aerodynamic performance and noise problems of blades are important for wind power technology development.Traditional method of noise reduction is efficient for mechanical noise, but the aerodynamic noise. With the millions of years of evolution, the creature has optimized ability to adapt to natural selection. Therefore, the project will study the noise suppression characteristics and airfoil of wing based on bionic principle. Based on airfoil and structure of wing, the boundary layer separation and vortex problem of blade has been optimized, and a new bionic blade has been design. Meanwhile, the project will analysis the influence of airfoil and.structure for aerodynamic parameter. The effect between aerodynamic noise of bionic blade and aerodynamic active controlling will been studied with theory analysis, numerical simulation and model experiment to explore the noise reduction mechanism. The research may provide a new method for noise reduction and aerodynamic improvements of wind turbine.

叶片是风力机运行的关键部件,其在工作中的气动性能及噪声问题是风电技术高效、环保发展的重要问题。传统的降噪方法对于降低机械噪声卓有成效,但在降低气动噪声方面成效不显著。而生物经过亿万年进化,具有许多优秀的能力。因此,本项目基于仿生学思想,研究鸮类翅膀的消音特征及其翼型的气动特性,以鸮翼的翼型和翼缘结构为模板,优化风力机叶片的边界层分离及涡流问题,设计一种新型高效低噪声仿生风力机叶片。从单元及多元耦合角度分析翼型与结构对于风力机叶片气动参数的影响。通过理论分析、数值模拟与模型实验等方法,分析仿生结构对风力机叶片气动性能及气动噪声的综合影响。为改善风力机叶片气动性能,降低风力机叶片的气动噪声提供新的方法与思路。

项目摘要

随着风力机向着大型化及高叶尖速比的方向发展,其关键部件叶片的气动噪声问题日益突出。而鸮类具备的静音飞行的能力,为改善风力机叶片气动噪声提供了有效的思路。项目以雕鸮为生物模本,基于其高效且静音飞行的功能特性与原理,以翅膀所具有的消音特征为模仿对象,采用多元耦合优化设计方法设计具有高效低噪声特性的仿生风力机叶片,并采用增材制造加工方法制造叶片模型。项目通过理论分析、数值模拟与模型实验等方法,分析多元多尺度仿生消音特征对风力机叶片气动性能及气动噪声的综合影响。根据研究内容,主要取得了如下成果:(1)揭示了鸮翼的翼型与翼缘多结构对其静音飞行的影响规律,建立了翼型-结构-结构的多元生物模型。(2)通过提取鸮翼多元多尺度消音特征,实现其在叶片表面的单元及多元耦合重构,并进行优化调控。(3)解析了各消音特征对叶片流场边界层分离及涡流转换的影响,揭示了耦合消音特征对叶片气动噪声抑制的机理。(4)阐明了仿鸮翼的风力机叶片具有较好的气动噪声抑制效果,为风力机叶片的工程仿生应用提供理论基础和技术储备。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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