改进NSGA-Ⅱ算法优化风力机叶片：多目标设计与实证分析

本文主要探讨了一种基于改进的NSGA-Ⅱ算法在风力机叶片多目标优化设计中的应用。NSGA-Ⅱ算法是种并行遗传算法，它结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法，旨在解决工程领域中复杂多目标优化问题，如风力机叶片设计中的性能与成本、重量等多方面因素的权衡。 在研究中，作者将这种改良的NSGA-Ⅱ算法应用于1.5MW风力机叶片的优化设计，目标包括最大化年发电量、最小化叶片质量以及最小化叶片根部的极限推力。通过两目标优化，得到的Pareto最优解集呈现出明显的线性分布，表明在这些目标之间存在一种平衡关系。而当增加到三目标优化时，结果则表现为一个具有明显边界五阶曲面，这表明在满足多个约束条件下的解决方案更加丰富和多样化。 相比于传统的优化方法，改进的NSGA-Ⅱ算法能够提供一组Pareto最优解集，而不是单一的全局最优解，这对于风力机的设计者来说是一个重要的优势。因为不同的应用场景可能对各个目标有不同的优先级，Pareto最优解集合可以提供多种可能的解决方案供决策者根据具体需求选择，从而实现更灵活和高效的风力机叶片设计。 本文的研究不仅验证了改进NSGA-Ⅱ算法在风力机叶片多目标优化设计中的有效性，也为该领域的工程师们提供了一种通用的优化工具。这项工作对于推动风力机技术的发展，提高其能效和经济性具有重要意义，同时也是工程技术领域中优化方法研究的一个重要进展。