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风力机智能叶片气动性能分析与控制的任务书
任务书
任务名称：风力机智能叶片气动性能分析与控制
任务背景与意义：
随着全球气候变化问题的日益突出，人类对风能、水能等可再生能源的依赖越来越大。其中，风能作为一种重要的可再生能源，自然廉价、可再生、环保，其国际市场广阔，尤其在欧洲，风力发电已成为一种主流的能源形式。因此，探索高效、智能、可靠的风能发电技术，具有重要的战略意义和社会意义。
风力机的气动性能表现为其叶片的流场特性，也是风能转化效率的关键因素。传统的风力机叶片设计和控制方法在一定程度上存在限制，如转速范围、叶尖速度、能量损失等问题。因此，针对这些问题，开展风力机智能叶片气动性能分析与控制研究，可以为提高风能利用效率、延长风力机寿命、降低运行成本、提高风力发电可靠性等方面开拓新途径。
研究目标：
1.基于CFD技术，对风力机叶片进行气动性能模拟分析，探究叶片流场特性及其影响因素。
2.针对传统风力机叶片控制策略存在的限制和不足，研究智能叶片控制策略和算法，提高风力机转速控制和叶片调角控制精度与效率。
3.建立智能风力机叶片控制系统，并进行模拟和试验验证，测试其控制效果和性能。
研究内容：
1.基于CFD技术，建立包含风力机叶片的三维模型，进行叶片流场模拟分析，探究叶片气动特性及其影响因素，如叶片形状参数、风速、转速、叶片倾角等。
2.针对传统风力机叶片控制策略存在的不足和限制，研究智能叶片控制策略和算法，提高风力机转速控制和叶片调角控制精度和效率。具体包括以下几个方面：
（1）研究基于模型预测控制技术的智能风力机转速控制策略，使风力机具有更高的转速精度和响应速度。
（2）利用模糊控制理论，研究风力机叶片调角控制策略，提高调角控制的精度和鲁棒性。
（3）利用深度学习等算法，建立风力机叶片控制系统的智能决策模型，提高控制效果和性能。
3.建立智能风力机叶片控制系统，将智能控制算法应用于风力机叶片控制中，并对其进行模拟和试验验证，测试其控制效果和性能。
研究方法：
1.建立风力机叶片的三维模型，应用ANSYS软件进行CFD计算与模拟分析。
2.应用模型预测控制、模糊控制和深度学习等智能控制算法，进行风力机叶片转速和调角控制策略研究。
3.根据研究结果，建立智能风力机叶片控制系统，并进行模拟和试验验证。
预期成果：
1.通过CFD模拟分析，探究风力机叶片气动性能特性及其影响因素，为提高风力机叶片气动性能提供理论依据。
2.研究并开发智能叶片控制策略和算法，提高风力机转速和叶片调角控制精度和效率。
3.建立智能风力机叶片控制系统，并进行模拟和试验验证，测试其控制效果和性能，为风力发电行业提供新的技术和应用方案。
研究计划：
时间节点|任务内容
-|-
第1-3个月|1.研究风力机叶片气动性能模拟分析方法。2.开展叶片气动性能的CFD模拟分析。
第4-6个月|1.研究智能叶片控制策略和算法。2.提高风力机转速和叶片调角控制精度和效率
第7-9个月|1.建立智能风力机叶片控制系统。2.进行模拟和试验验证。
第10-12个月|1.分析和评估研究结果和成果。2.撰写论文并进行报告。
经费预算：
经费|用途
-|-
20万元|实验设备购置和实验室建设
30万元|研究人员工资和相关费用
15万元|出版论文、学术交流和会议费用
总计|65万元
研究组织：
1.主要负责人：某大学教授。
2.研究团队：
成员|职称
-|-
1|副教授
2|助理研究员
3|研究生（3人）
3.研究时间：12个月
4.研究地点：某大学实验室。
5.研究成果：
（1）发表不少于2篇SCI论文或EI论文，或者1篇重要学术论文。
（2）取得智能化风力机技术专利1项以上。
（3）形成具有自主知识产权的风力机智能叶片气动性能分析与控制技术报告。