风电机组叶片是风电机组获得风能的核心部件,而翼型作为叶片构成的基本要素,是影响叶片性能的主要因素。针对风电机组叶片翼型的优化问题,主要开展了以下工作:(1)基于伴随算法的风电机组叶片翼型优化以提高翼型升阻比为优化目标,基于CFD(Computational Fluid Dynamics)数值模拟,利用基于控制理论的伴随方法(Adjoint method)及网格快速变形理论,在低风速条件下,分别对水平轴风电机组叶片通常使用的传统航空翼型NACA0012和风电机组专有翼型S8036进行仿真优化研究。结果表明:结合基于控制理论的伴随算法及网格快速变形方法,可以有效的改进优化两种不同类型翼型的气动性能。在相同的流场条件下,优化得到的新翼型与初始翼型NACA0012和S8036相比,升阻比分别提高了 8.75%和16.74%(2)基于多岛遗传算法的风电机组叶片翼型优化针对Hicks-Henne型函数不能改变翼型尾缘厚度的问题,通过在原函数的基础上提出新的后缘扰动公式的方法改进了 Hicks-Henne型函数;并以提高翼型升阻比为优化目标,利用Isight软件平台,集成自编翼型关键点坐标生成程序、CFD计算软件和多岛遗传算法建立翼型优化循环,以NACA0012翼型为基准翼型进行气动优化研究,对比分析了改进前后的Hicks-Henne型函数翼型参数化方法对翼型气动优化结果的影响。研究结果表明:优化后的翼型与初始翼型相比,升阻比分别提高了 14.0%和15.8%。(3)两种优化算法的比较分析以NACA0012翼型的优化计算结果为例,伴随优化算法的计算量仅为多岛遗传算法的百分之一,但与初始翼型相比升阻比仅提高了 8.75%,而采用多岛遗传算法得到的优化翼型与初始翼型相比升阻比分别提高了 14.0%和15.8%。优化结果差别较大的主要原因是,翼型前缘厚度的变化对翼型升阻比的影响在利用伴随方法进行优化研究时并未体现出来。