风力机叶片仿生设计研究进展

赵树萍

(西安交通工程学院，西安 710300)

0 引 言

叶片是风力机能量转换的主要部件，同时也是主要的承载部件，其结构、质量和性能的优劣决定着机组是否能长期稳定运行。当前风力机在朝着大型化和海上化的趋势发展，叶片在长期不停运转的同时需要承受各种复杂的载荷，加上叶片的设计寿命不得低于20年，其必须具有足够的强度、刚度和疲劳寿命，避免振动失稳并不得产生过大的噪声。且叶片成本占到整个风力发电总成本的1/4到1/3左右，因此叶片的优化设计对促进风力机进一步发展尤为重要。

1 风力发电机叶片技术的发展

风力机叶片在大型化，柔性化的同时，叶片技术随着材料学、空气动力学等相关学科的发展也在不断进步。叶片材料由最初的木材和帆布到后来的金属，一直发展到具有高强度和低模量的玻璃纤维和碳纤维复合材料。风力机叶片翼型由最初的选用航空翼型到设计专用翼型以改善叶片气动外形来提高风力机风能的捕获效率。为了提高叶片的捕风效率，翼型还在不断地被优化，如刘雄等通过优化设计得到一种具有高升阻比、低噪声水平的风力机翼型[1]。

风力机叶片的结构也由实心发展为蒙皮—主梁式的空心结构，为降低单位发电成本，对风力机叶片结构优化主要有两种途径：一是降低叶片质量；二是提高叶片气动效率，即叶片以最小的质量获得最大的风能捕获效率，要提高气动效率叶片必须在多种风载情况下均具有良好的气动性能。目前各国学者主要通过分段设计缓解叶根部的巨大载荷实现叶片的增长减重与多叶素局部设计改变气动外形以改善叶片的气动性能，但这两类方法都具有一定的局限性，前者分段连接处对气动性能会造成一定的损失，后者需要在叶片主体上连接局部附加结构，由于附加结构要承受相当大的气动力，连接方式是一大难点。

2 风力机叶片仿生设计研究现状

仿生学的主要任务是研究生物系统的优异性能产生的机理，并把它抽象为数学模型，然后应用到实际工程中。风力机叶片的外形和工作环境与植物的叶片以及鸟类的羽翼具有一定的相似性，这些生物在自然环境中经过长期进化具有较强的适应能力，一些植物能在飓风等恶劣条件下生存，而在空中飞行的一些鸟类能巧妙地利用气流实现高效飞行且具有低阻和低噪声等特性，正是这些现象为风力机叶片的设计带来新的思考，仿生结构在风力机叶片设计中的应用成为一个重要的研究方向。

目前仿照抗风型植物叶片结构的仿生主要是汲取其轻质高强度刚度的特点，通过优化风力机叶片材料铺层使之柔性增加，承受复杂多变风载的能力提高，进而提高风能的利用率。刘旺玉等人参照叶脉的中轴图式对称结构对风力机叶片的蒙皮设计了新的铺层方式，研究表明优化后的叶片内部载荷降低，自适应性增强，风力机运行的风速范围增加[2]；张立等人借鉴叶脉分布规律建立了一种仿生腹板模型，分析表明与原始腹板相比，仿生腹板的柔性增加，具有优越的抗共振性能，且可以节省近一半的材料[3]。

针对动物的仿生技术最初应用在飞行器机翼和轴流风机叶片等工程领域，并逐渐过渡到与其结构类似的风力机叶片上，主要集中在研究如何利用飞行动物(如：鸟类和昆虫)的高升阻比特性优化叶片的气动外形。吉林大学的华欣和马毅通过研究典型鸟类(海鸥、长耳鸮和军舰鸟)翅翼的翼型及构型的空气动力特性，提取优良翼型和构型应用于风力机叶片，通过分析发现仿生叶片能有效地降低阻力，提高升阻比和风能利用率[4,5]；Sudo S等通过研究马蝇翅膀的结构特性，构建了仿马蝇翅膀的微型发电机叶片，研究表明这种发电机的效率是一般发电机的3倍[6]。在现有专利技术中，亦有针对风力机叶片的仿生技术，专利(CN 101619705B)公开了一种带有仿鱼鳞型叶顶凸台的水平轴风力机叶片，该叶片可削弱叶尖涡流，减少叶顶损失，达到对整个风轮减阻降噪的目的[7]。

水生动物(如：鲸类和鲨鱼)与飞行动物的非光滑表面(沟槽、凹坑、凸包、凸环等)有助于其在流体运动中的减阻降噪，这为风力机叶片的优化提供了新的启示。Weber Paul W等发现鲸鳍前缘突起产生的涡流可有效地减小游动过程中的阻力，并延迟失速攻角[8]，据此开发出的前缘锯齿叶片，叶尖失速基本消除，风力机在高风速下的性能更优[9]；德国的研究人员将仿鲨鱼皮的沟槽涂层铺设在风力机叶片表面以提高发电效率，减少噪音[10]；于洪文基于鸽子翼羽外缘的凹凸结构设计的仿生风力机叶片能够有效改善表面流场，增升降阻[11]；Zhang Rikui等研究了具有正弦前缘的仿生风力机叶片的气动特性，结果表明与直前缘叶片相比，仿生叶片在高风速下的扭矩明显减小[12]。

3 结束语

本文梳理和总结了在风力机叶片优化设计进程中仿生技术的应用情况，主要是借鉴动植物的优良特性以降低叶片的内部载荷，增强其自适应性，改善气动性能，减阻降噪从而降低风力机的发电成本。但是目前的仿生基本是利用生物的单一或者是双特性对风力机叶片的结构进行优化，且做不到像生物一样能够根据环境的改变进行自适应调节控制，因此基于生物的多特性耦合仿生有待进一步研究。