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国电联合动力技术有限公司刘伟超/叶片设计所所长
谢谢两位主持人，我是刘伟超，来自于国电联合动力，主要做叶片相关工作，包括工艺设计，结构设计等等，今天非常荣幸有机会站在这里跟大家有一个交流分享，我今天演讲的题目基于多目标优化的叶片一体化设计，从题目看出来包含两部分内容，第一部分叶片一体化设计，第二部分怎么样通过多目标设计来体现一体化。很多专家对叶片增效，降本，质量问题发表了很多意见。今天的题目也是从设计源头来怎么样考虑增效降本和质量的问题。
我写这个题目重要的原因，我认为现在行业内，大家更加关心的是怎么样可以做的更加好，而不是谁可以做，现在看一下今天演讲的内容架构，分5个部分，第一个部分是背景介绍，第二部分多目标一体化，第三部分样本部筛选，第四部分是性能评价，第五部分对整个报告的总结，和现在做的工作一个介绍。
第一部分是背景介绍，背景介绍的部分主要通过对现在比较叶片设计流程的分析找出问题，并且提出解决方案的情况。现在看一下经典叶片设计流程包括5个部分，气动设计，结构而且，工艺设计，设计输出和设计输入，工程师根据自己经验进行优化，它是一个串联的管理而不是并联关系，由于这种特点造成什么样的问题？第一它是人工试验试错的过程，第二而是一个局部寻优，不是全局寻优，在座有很多叶片公司 ，叶片厂的人对我下面描述的情景不会陌生，有三个重要的角色，结构工程师，气动工程师，工艺工程师，他们各自都有自己的怨言，为什么你做完结构载荷做的那么大，我怎么去进行匹配，最愿望就是工艺工程师，他们会说气动外形变化那么大，你让我怎么保证没有褶皱，你的主梁设计这么厚等等，这个是发生在实际工作中真实的场景，相信大家并不陌生。
我们怎么样去解决这个问题，在方法论之前，我先给大家看一张图片，在座有没有人可以认的出，它是世界第二高峰，也是个人一个梦想，攀登它，征服它。那么怎么样去有效攀登一座雪山，我们一般会这样考虑问题，第一要确定目标，就是登顶，第二要想这个过程中，有哪些因素，或者变量是可控的，比如说选择什么样的登上路线，带多少水，多少的食物，带多少氧气等等，第三部分是在整个登山过程中，我们的限制有哪些，比如说我们的体能，我们的预算等等，还有天气。我想说这图片的目的这个问题就是多目标优化的问题。
什么是多目标优化？先给大家介绍一个概念，多目标要找到一个解集，同时要找到解集的点分布规律，在解集找到最合适唯一的一个点，包含三要素：目标，变量，约束。通过第二部分多目标一体化的叶片设计思路方法，程序介绍，通过我们公司以此为背景说一下设计思路。
第二部分是多目标一体化叶片设计，首先先给大家展示2MW叶片设计的程序，第一部分是目标，第二部分约束，地三是变量，第四优化驱动的模块。我们 先说一下比较重要的目标，在做叶片设计的时候，一般会选三个目标，第一发电量最大化，第二叶根动态弯矩最小化，第三是重量一阶质量矩最小化，这个是关乎成本。我说一下我的约束条件，其实有很多在实际设计过程中有很多的约束条件，但是我例举了四个对重要，第一是CPMAX，第二是CTRATED，第三最小相对厚度，第四是动态叶尖扰度。说完了优化目标和约束条件，我们再说一下相对比较复杂的优化变量。
这款叶片主要有7大变量，主要包括扭角分布，弦长分布，大梁分布，辅梁厚度分布，相对厚度分布，预弯分布，壳体增强厚度分布，通过因子和变量之间的排列组合，最后得到4万1千280的响应点，这个是非常庞大的数据，每一个点要做动态发电量，载荷，净空等等工况的评估。问题来了，我们怎么要去削减这些点。我们通过添加约束对点有一些约束，我想说第二个问题对电量与响应之间的敏感度做分析。
怎么分析？其实很简单，利用我们之前整个优化模块，只需要把我的优化驱动程序替换成敏感度分析驱动，我们有43个因子，4个条件等等，就构成了敏感性程序和算法。这张图有很多人可能不太懂，这种数学原理和算法，我想说一下，通过优化敏感度分析之后，我们的结果是如何表征的，下面三张图对因子一次项，二次项，交叉项敏感度的表述，红值是表示正相关， 蓝值是负相关。我们来看一下这款2MW叶片，各个因子和相应之间是什么样的？这个图可以发现规律，从发电量和动态载荷角度来看，什么最敏感？是扭还是什么敏感？那么对于质量来说，最敏感的参数是什么，是旋转。我们再看一下对于这些优化目标和响应贡献率最小是什么？应该是辅梁厚度分布，还有相对厚度，还有最后一个不敏感是叶尖很小一般的扭角等等是相对不敏感的。大家会说这个跟我们设计经验基本吻合，我们的工作意义把各位 工作的经验量化了，他们之间谁高谁低，这个是有意义的。
做敏感分析目的是 什么？要削减43个因子，到底有多大的作用，通过敏感度的分析可以变成36个，从41280个变成34560个点，做完敏感度分析，下面就可以做正体，就是叶片多目标一体化的设计，这个是完整设计流程，36个因子，三万多的的响应点，通过这个过程得到什么结果？
这个图是横坐标年发电量，3万多个点分布在其中，我们怎么样找到自己想要的点，第一要给出最低发电量的要求，我们选择了型号6828MWH，第二个要给最高一个载荷要求，选择是7371恩HNM，剩下的点选三个重量最轻的点，三个电选出来之后，你为什么不直接选最轻的点，而是选三个，我们选出来，对点的设计进行详细的计算和评估，所以我们要给一个余量，确保最后的设计得到一个最有效的结果。选出来点以后，这个点包含哪些信息，包含刚才提到其他变量，主梁，辅量等等，这个展示过程从国外某一家知名公司做的一个级别，第一弦长分布，它长这样性能有什么不同，或者有什么优势？这部分以刚才那块2MW设计叶片做了对比。
评价分三个部分，第一是发电量，第二是载荷，第三是重量，发电量分三张图给大家讲，因为离的很近，为了让大家看清楚，我们的功率减去目标叶片的功率，我们发现同样的规律在这张图可以体现，最后要落实到优化目标，年发电量，这张图年均风速，纵坐标是年发电量，各个风场等级下，叶片从年发电量是有优势的。在座的各位会想这个不是很明显，我相信个座有搞运维建设的朋友对这个数字特别敏感。
我们算一个帐，如果按照一个风场10万千瓦，2000小时，20年，0.56元每度，0.37%，给业主带来的增收就是828.8万元，这个PPT做了两百多个小时，所以这个数字千万不要怀疑。全工况评估极限载荷降低5.54%，疲劳载荷降低1.47%，这些数据通过验证过，实验数据跟实际数据非常吻合。
通过多目标一体化的方法发电量提高0.37%，翁两降低9.6%等等，最后说一下总结，对整个报告思路总结一下，提出现在优化思路，人工试验试错，怎么解决？通过变量敏感度分析，程序自动寻优化，全局寻优化，最后形成叶片气动结构工艺一体化设计优化平台，方法和提升，目标提高发电量，减轻重量，降低成本，降低载荷。我们的工作绝不是止步与此，我们想把优化平台推广到整机，我们会进入整机控制参数，整机零部件的设计参数，我们会提高我们的预算效率。我希望明年这个时候我还有机会把这些工作跟大家有一个分享。谢谢大家！
