大型风机复合材料叶片铺层优化设计.pdf

２０１３年第３期玻璃钢／复合材料３大型风机复合材料叶片铺层优化设计’冯消冰ｌ，黄海，王伟（１．北京航空航天大学宇航学院，北京１０００８３；２．中国航天科工集团第六研究院，内蒙古呼和浩特０１００１０）摘要：本文的主要研究内容是基于遗传算法对大型风机复合材料叶片进行铺层优化设计，对其进行优化设计必须建立在深入理解力学原，熟悉掌握数值计算方法的基础上。因此，在深入研究单层复合材料以及叠层复合材料的弹性特征理论基础和改进的遗传算法优化理论之后，参考了一定的铺层规则，在铺层角度限制为工程中常用的四种角度的前提下，应用遗传算法对大型风机复合材料叶片进行了铺层优化设计。设计结果表明，由于遗传算法特有的处理离散型问题的优势，在叶片铺层的优化设计中应用遗传算法是可行和可信的。关键词：风力机；叶片；层压板；铺层设计；遗传算法；优化设计———中图分类号：ＴＢ３３２文献标识码：Ａ文章编号：１００３０９９９（２０１３）０３０００３０５纤维增强复合材料在弹性常数、材料强度等方面具有明显的各向异性性质，并以其优异的性能和良好的可设计性广泛应用于各个工程领域。由于风机叶片受力复杂、结构特殊、有精度要求等特点，故采用合理的铺层设计，可使结构设计更为合理，并且可通过优化设计明显减轻重量且更好地发挥结构的效能。复合材料叶片铺层优化设计，即在满足某种约束条件下使层压板的某个参数达到最优。遗传算法作为一种全局优化搜索算法，用来解决实际问题或建模，其范围都不断扩展，这主要依赖于遗传算法本身的逐渐成熟。复合材料层压板铺层设计是离散的优化问题，适合应用遗传算法对其进行求解Ｊ。关于复合材料铺层优化问题，适合应用遗传算法对其进行求解，国外许多研究者做过这方面的研究工作。Ｎ．Ｚｅｈｎｄｅｒ在对层压板结构进行参数化的基础上，采用遗传算法对复合材料结构全局优化—的方法。Ｌｉｕ，Ｂｏｙａｎｇａ＿４ｊ、台湾的ＣｈｉｎｇｃｈｉｅｈＪ、ＳｏｒｅｍｅｋｕｎＧ＿６］分别对遗传算法做了部分改进，使铺—层顺序的优化算法计算时间更短、效率更高。ＳａｒｇｅｎｔＰＭ＿７比较了遗传算法和其它随机搜索算法在复合材料铺层方面的区别。ＬｉｎＣＣｊ、ＭｕｃＡｊ、ＰａｒｋＪＨ。。采用有限元和遗传算法相结合的方法进行复合材料层压板铺层优化。ＯｚｇｕｔｒＥｒｄａｌ【１１］把模—拟退火算法应用到复合材料铺层优化设计中。Ｃａｌｌａｈａｎ和Ｗｅｅｋｓ¨，以及ＬｅＲｉｃｈｅ和Ｈａｆｔｋａ¨，他们做了当铺层角限制时的铺层顺序的优化工作。１层压板强度优化设计的遗传算法实现１．１复合材料的Ｔｓａｉ－Ｗｕ强度准则Ｅ．Ｍ．ｗｕ在综合了许多准则的基础上，于１９７１年提出了Ｔｓａｉ．Ｗｕ准则：Ｆ１１＋Ｆ２盯２＋Ｆ１１ｏｒ＋＋Ｆ６６：＋２Ｆｌ２ｏｒ１盯２＝１（１）式（１）中，５个强度参数定义分别为：Ｆ１＝１／Ｘ一１／ＸＦｌ１＝１／ＸＸＦ２＝１／Ｌ一１／ｙｃＦ２２＝１／Ｉ１，】，ｃＦ６６＝１／Ｓ—由试验确定，Ｆ。＝０时，ＴｓａｉＷｕ准则与霍夫曼准则计算结果相近，Ｆ：＝￣／Ｆ。／２时，理论值与实验值较符合。和分别为纵向拉伸和压缩强度，和分别为横向拉伸和压缩强度，ｓ为剪切强度。对于实际的应力状态，式（１）左端各项之和正好等于１，表示材料处于开始破坏的临界状态；若小于１，表示材料处于安全状态；若大于ｌ，表示材料已经破坏。１．２编码遗传算法常采用有限长度的二进制串来表示所求问题的解。对离散变量问题，二进制编码串的长度与变量的可选离散值有关。当离散值个数与二进制所能表示的离散值个数不能一一对应时，往往是收稿日期：２０１２－０７－２３作者简介：冯消冰（１９８１－），男，硕士研究生，高级工程师，主要从事复合材料结构设计与结构优化，ｙｉｊｉｕｆｘｂ＠１６３．ＣＯｒｎ。｜４垫复合材料叶片铺层优化设计２０１３年５月从离散值列表中选值进行补充，这样某些离散值就有不同的二进制编码表示。但是整数编码表示解决这个问题，编码的长度就是设计变量的个数，变量离散值和编码表示能够一一对应，而且节省了二进制向整数的转换过程。故采取整数编码方式。用整…数｛０，１，２，３，｝来代表铺层的角度。层压结构设计采用的铺层角度多为：｛０。，一４５。，４５。，９０。｝，则分别用０，１，２，３来表示。铺层角、一４５。铺层角、４５。铺层角、９０。铺层角。１．３适应度函数所选的优化目标选为层压板的强度，这里引进强度比的概念。所谓强度比就是在作用应力下，极限应力某个分量与其对应的作用应力分量的比值称为强度／应力比，简称强度比：＝（）／ｏ－（２）式中，ｏ＂ｉ㈤并不仅仅是材料的单向载荷许用应力值，它可以是复杂应力状态下的许多分量，表示工作载荷在层压壳结构件上引起的工作应力分量。将许用应力代入蔡一吴准则方程中，有：ＦＩ１（。）＋２（）＋Ｆ１１（。）＋２ｉ（。１＋＋２Ｆ１２１（。）ｏｒ２（。）＝１由式（２）得）＝Ｒ，代入式（３）：（Ｆ１１Ｏｒ＋Ｆ２２；＋６＋２Ｆ１２ｏｒ１２）Ｒ＋（Ｆｌｌ＋，）Ｒ一１：０这是一个关于Ｒ的二次方程，称为强度比方程。强度比Ｒ是安全系数的一种度量，Ｒ的具体数值表明作用应力或者应变达到失效时，尚可以增加—应力或应变的倍数为ＲＩ。遗传算法进行计算时使用的适应度函数表示如下：…Ｆ＝ｍｉｎ（Ｒ（）一１）（ｉ：１，２，）（５）其中，凡为层压板总层数，尺（）为每一单层的强度比。由此可见，遗传算法进行层压板最大强度的优化过程就是寻找群体中最小单层强度比的最大值的过程。Ｉ．４约束条件层压板工艺设计中应考虑避免固化中由于弯曲、拉伸、扭转等耦合效应引起的翘曲变形、树脂裂纹、分层等¨，故遗传算法设计时应考虑如下诸方面。（１）防分层原则相邻铺层问夹角不大于６０。，避免使用同一方ＦＲＰ／ＣＭ２０１３￣１％ｉ３向的铺层组，如果使用，不得多于４层，若超过４层，易在两种铺设方向铺层组的层间出现分层。（２）９０。避免成组出现原则避免使用９Ｏ。的铺层组。（３）－＋４５。成组原则±４５。的铺层成对出现。（４）抗局部屈曲设计原则应把±４５。铺层尽量铺设在远离结构中性层的位置上，即两侧表面上。在适应度函数内附加一个罚函数，当设计点可行时罚函数为零，当设计点违背约束时，适应度函数附加大的罚函数，约束违背程度越大，罚函数也就越大。２叶片模型中国航天科工集团第六研究院根据国内外的形—势和市场需要开发了ＣＡＳＩＣ７７１５００型号的１．５ＭＷ风力发电机组风轮叶片，该型号叶片长度达３７．５ｍ．为大型风力机变桨距兆瓦级叶片。表１给出了该型号叶片的主要技术参数。表１叶片主要技术参数！！ｉｎｔｅｃｈｎｉｃａｌｐａｒａｍｅｌｅｒｏｆｂｌａｄｅｓＩ５００３７．５３．２１４．５６１００————堕！！！：叶片的结构设计是一个复杂的过程，主要包括：②叶片各截面的构造；各截面铺层材料的选择与厚度的计算。叶片结构采用分段设计法，长度为３７・５ｍ的大型风力机叶片分段数约为４０段，目前结—构设计周期较长，一般耗时３４月。目前叶片最典型的构造形式主要由上、下壳体和前、后腹板构成，前、后腹板开口相对与壳体构成矩形盒式结构。叶片的典型切面示意图见图１ｌ＿Ｆ＿ｅ）ｔ图Ｉ叶片典型切面结构示意图Ｆｉｇ．１Ｓｋｅｔｃｈｓｃｈｅｍｅｏｆｂｌａｄｅｔｙｐｉｃａｌｐｍｆｉｌｅｓｔｒｕｅｔｕｒｅ叶片的最外层为蒙皮，蒙皮的主要功能是提供叶片的气动外形，同时承担部分弯曲载荷与大部分剪切载荷。蒙皮的层状结构包括胶衣层、玻纤毡增蒌２０１３年第３期玻璃钢／复合材料５强层、强度层等，胶衣层提供光滑的气动表面，以提高叶片的气动性能，玻纤毡增强层提供了表面胶衣与强度层之间的缓冲层。强度层为蒙皮的承载层，由双向玻纤织物增强，以提高蒙皮的剪切强度。蒙皮的前、后缘部分采用夹层结构，中间为ＰＶＣ或轻木等夹芯材料，夹芯层提高了叶片前、后缘空腹结构部分层合板抗屈曲失稳的能力。叶片结构设计中，单向布铺层主要提供弯曲强度，双向布铺层则提供剪切强度以及起到防止单向布铺层开裂的作用。结构设计中，需要获得所选复合材料的以下参数：单层厚度、材料密度、叶片纵向有效杨氏模量、剪切模量以及纵向许用拉伸／压缩强度、纵向许用设计应变等，利用这些性能参数可以在铺层设计中进行有效计算，以达到铺层设计的需要。叶片三维几何模型见图２。图２叶片三维几何模型—Ｆｉｇ．２Ｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｇｅｏｍｅｔｒｙｍｏｄｅｌｏｆｂｌａｄｅ３载荷计算叶片是风力机中受力最复杂的部件。它在不停地旋转，各种激振力几乎都是通过叶片传递出去的。无论是地球附面层形成的风的不均匀流，还是塔影效应、重力的影响以及阵风等因素，都作用于叶片上。叶片承受确定性和随机性的载荷，随机载荷是由于风速和风向变化的随机性所引起的，确定性载荷如重力、离心惯性力、陀螺力、科里奥利力等，此外，还有起动、关机、变距和偏航等由控制机构产生的荷载。为了简化，叶片上的载荷均视为确定性的，这些载荷又可以分为瞬时荷载和周期荷载¨。精确求出零部件上的极限载荷，对风力机零部件乃至整个风力机的设计工作具有重要意义＿Ｉ。计算风力机在各种工况和７０ｍ／ｓ极限风速下的承受的载荷，通过Ｂｌａｄｅｄ的后处理，找出极限载荷与极限工况。选取极限载荷工况６．２－３００工况作为静力计算的载荷工况。表２是将叶片的叶根处所受各种载荷分别组合在表中，同时找出每种计算工况的最大值与最小值。这些载荷是在ＧｅｒｍａｎｉｓｃｈｅｒＬｌｏｙｄ坐标系中计算得到的、以公制单位的形式给出（运用了安全系数）。表２叶片极限栽荷４叶片根部铺层优化设计叶片材料为高模量Ｅ玻璃纤维／环氧树脂，铺层角度在０。、一４５。、４５。、９０。之间选择，层数选为１３９层。层压结构为一般斜交层压结构，由不同方向并以非规则顺序的正交单层组成（非均衡、非对称），所计算的所有刚度系数均非零，存在拉弯耦合效应和层间应力，同时考虑相关的铺层规则。选择各单向层为等厚度，厚度ｔ＝０．６１０１８ｍｍ。应用遗传算法中，种群规模选为８０，进化代数为２００，交叉概率为０．８５，变异概率为０．０５。考虑到叶片根部所受的弯矩最大，选择的计算工况为６．２－３００，由于表２所计算载荷是在Ｇｅｒｍａ－ｎｉｓｃｈｅｒＬｌｏｙｄ坐标系中得到的，需对表中的载荷进行坐标转换，而且最终需要变为单位宽度的载荷，同时为简化计算，忽略了非主要受力方向产生的载荷，最后的计算载荷结果为，在６．２－３００工况中取为正Ⅳ向的计算数据：＝９８０２Ｎ／ｍ，＝一８８１５Ｎ／ｍ，＝０，＝一７９４Ｎ，Ｍｙ＝７６６６０Ｎ，Ｍｘ：０。遗传算法求解的结果如表３。ｌＦ】ｃＭｌｌｌ２ｏｌ３．ＮＩ６大型风机复合材料叶片铺层优化设计２０１３年５月最终优化结果的适应度值为１．２３５９，则强度比Ｒ为２．２３５９。在经过遗传算法优化铺层之后，叶片根部铺层的强度比有了明显的提高，原铺层方案与优化铺层方案的比较见表４。表４叶片根部铺层优化方案与原铺层方案的比较Ｔａｂｌｅ４Ｃｏｍｐａｒｅｏｆｌａｙｅｒｉｎｂｌａｄｅｒｏｏｔｂｅｔｗｅｅｎｏｒｉｇｉｎａｌｐｒｏｊｅｃｔａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐｒｏｊｅｃｔ如表４所示，优化后的叶片根部铺层强度比比原铺层强度比上升了１７．８％。５叶片梁帽铺层优化设计材料为高模量Ｅ玻璃纤维／环氧树脂，铺层角度在０。、一４５。、４５。、９０。之间选择，层数选为３５层。层压结构为一般斜交层压结构，由不同方向并以非规则顺序的正交单层组成（非均衡、非对称），所计算的所有刚度系数均非零，存在拉弯耦合效应和层间应力，同时考虑相关的铺层规则。选择各单向层为等厚度，厚度０．８７０３８ｍｍ。应用遗传算法中，种群规模选为８０，进化代数为１００，竞赛规模为７０，交叉概率为０．８５，变异概率为０．０５。考虑到叶片梁帽的受力情况应为在ＧＬ坐标中Ⅳ的为最大，故选取１．６ｔ工况进行计算，经坐标转换之后，在１．６ｔ工况中取Ｎｘ＝４７６０３２Ｎ／ｍ，Ｎｙ＝２５３１８Ｎ／ｍ，＝０，Ｍ＝一９７５Ｎ，Ｍｙ＝一６３８８Ｎ，Ｍ＝０。遗传算法求解的结果如表５。表５１．６ｔ工况的叶片梁帽铺层优化Ｔａｂｌｅ５Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｌａｙｅｒｉｎｂｌａｄｅｃａｍｐｏｆｌｏａｄｃａｓｅｉｎ１．６ｔ在经过遗传算法优化铺层之后，叶片梁帽铺层的强度比有了较大的提高，原铺层方案与优化铺层方案的比较见表６。表６叶片梁帽铺层优化方案与原铺层方案的比较Ｔａｂｌｅ６Ｔｈｅｃｏｍｐａｒｅｏｆｌａｙｅｒｉｎｂｌａｄｅｃａｍｐｂｅｔｗｅｅｎｏｒｉｇｉｎａｌｐｒｏｊｅｃｔａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐｒｏｊｅｃｔ如表６所示，优化后的叶片根部铺层强度比比原铺层强度比上升了４９．８％。６叶片腹板铺层优化设计材料为高模量Ｅ玻璃纤维／环氧树脂，铺层角度在０。、一４５。、４５。、９０。之间选择，层数选为８层。选择各单向层为等厚度，厚度ｔ：０．６１０１８ｍｍ。应用遗传算法中，种群规模选为８０，进化代数为５０，竞赛规模为７０，交叉概率为０．８５，变异概率为０．０５。叶片腹板的主要作用是抗剪，故选择叶片腹板ｃＭ：２ｏｉ３Ｎｏ，３起始位置处的极限工况１．３ｂ，因为此位置处的弯矩主要由叶片蒙皮及叶片梁帽来承担，故计算值选取中忽略了弯矩作用，取Ｎｘ＝１１６３４７Ｎ／ｍ，Ｎｙ＝６７５８６Ｎ／ｍ，＝０，Ｍｘ＝ＯＮ，Ｍ＝ＯＮ，Ｍｘ＝０。遗传算法求解的结果如表７。表７１．３ｂ工况的叶片腹板铺层优化Ｔａｂｌｅ７Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｌａｙｅｒｉｎｂｌａｄｅｓｈｅａｒｗｅｂｏｆｌｏａｄｃａｓｅｉｎ１．３ｂ在经过遗传算法优化铺层之后，叶片腹板铺层的强度比略有提高，原铺层方案与优化铺层方案的比较见表８。袁８叶片腹板铺层优化方案与原铺层方案的比较Ｔａｂｌｅ８Ｔｈｅｃｏｍｐａｒｅｏｆｌａｙｅｒｉｎｂｌａｄｅｓｈｅａｒｗｅｂｂｅｔｗｅｅｎｏｒｉｇｉｎａｌｐｒｏｊｅｃｔａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐｒｏｊｅｃｔ２０１３年第３期玻璃钢／复合材料７如表８所示，优化后的叶片根部铺层强度比比原铺层强度比上升了７．３％。７结论研究了遗传算法的优化机理并将遗传算法应用到大型风机复合材料叶片铺层的优化设计中。针对大型风机复合材料叶片铺层结构参数具有离散型的特点，提出了适合叶片铺层结构遗传算法优化设计的整数编码策略。在分析叶片铺层结构强度的基础上，针对结构强度优化的目标构造了可用于遗传算法的适应度函数。在深入研究叶片铺层的弹性特征理论基础和改进的遗传算法优化理论之后，参考了一定的铺层原则，应用遗传算法对大型风机复合材料叶片进行了铺层优化设计。设计的结果表明，由于遗传算法特有的处理离散型问题的优势，在叶片铺层的优化设计中应用遗传算法是可行和可信的。（１）在正向最大工况之下，经遗传算法的铺层优化之后，叶片根部铺层的强度比从１．８９８６提升为２．２３５９，上升了１７．８％；（２）在１．６ｔ工况之下，经遗传算法的铺层优化之后，叶片梁帽铺层的强度比Ｒ从２．１５２３提升为３．２２４４，上升了４９．８％；（３）在１．３ｂ工况之下，经遗传算法的铺层优化之后，叶片腹板铺层的强度比从３．５０７９提升为３．７６５７，上升了７．３％；（４）由于铺层角度限制为０。、一４５。、４５。、９０。之间，层压板的优化设计具有较大的局限性。如果没有铺层角度的限制，层压板得到的最大优化强度比的值要更大，也说明了层压板的可设计性还有更大的潜力。参考文献【１］冯消冰，王伟．２ＭＷ风机复合材料叶片材料及工艺研究［Ｊ］．玻—璃钢／复合材料，２０１０．４：８４８８．［２］王共冬等．基于启发式知识的自适用遗传算法的复合材料铺层优化设计［Ｊ］．玻璃钢／复合材料，２００９，２：３－５．［３］Ｎ．Ｚｅｈｎｄｅｒ，Ｐ．Ｅｒｍａｎｎｉ．Ａｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｆｏｒｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｌａｍｉｎａｔｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｏｓｉｔｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２００６，（７２）：３１１－３２０．［４］ＬＩＵＢｏｙａｎｇａ，Ｔ．Ｈａｆｔｋａ，Ａ．Ａｋｇｔｉｎ，Ｍｅｈｍｅｔａ．Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｔａｃｋｉｎｇｓｅｑｕｅｎｃｅｄｅｓｉｇｎｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌａｍｉｎａｔｅｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＭｅｔｈｏｄｓｉｎＡｐｐｌｉｅｄＭｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０００，１８６：３５７－３７２．［５］Ｃｈｉｎｇ－Ｃｈｉｅｈ，Ｌｉｎ．Ｙａ．ＪｕｎｇＬｅｅ．Ｓｔａｃｋｉｎｇｓｅｑｕｅｎｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｌａｍｉｎａｔｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｔｒ—ｕｃｔｕｒｅｓｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｌｏｃａｌｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＣｏｍｐｏｓｉｔｅＳｔｍｃｔｕｒｅｓ，２００４，（６３）：３３９－３４５．［６］ＳｏｒｅｍｅｋｕｎＧ，ＧｕｒｄａｌＺ，ＨａｆｔｋａＲＴ．ＷａｔｓｏｎＬＴ．Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌａｍｉｎａｔｅ—ｄｅｓｉｇｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂｙｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｅｌｉｔｉｓｔｓｅｌｅｅ—ｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｔｒｕｃｔｕｒｅ，２００１，７９：１３１１４３．［７］ＳａｒｇｅｎｔＰＭ，ＩｇｅＤＯ，ＢａｌｌＲＮ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｌａｍｉｎａｔｅｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌａｙｕｐｓｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＥｎｇｉｎｅｅｒＣｏｍｐｕｔｅｒ，１９９５，１１：５９－６９．—［８］ＬｉｎＣＣ，ＬｅｅＹＪ．Ｓｔａｃｋｉｎｇｓｅｑｕｅｎｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｌａｍｉｎａｔｅｄｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｌｏｃａｌｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｔｒｕｃｔｕｒｅ，２００４，６３：３３９－３４５．［９］ＭｕｃＡ，ＧｕｒｂａＷ．Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｉｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ【Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｔｒｕｃｔｕｒｅ，２００１，５４：２７５－２８１．［１０］ＰａｒｋＪＨ，ＨｗａｎｇＪＨ，ＬｅｅＣＳ，ＨｗａｎｇＷ．Ｓｔａｃｋｉｎｇｓｅｑｕｅｎｃｅｄｅｓｉｇｎｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌａｍｉｎａｔｅｓｆｏｒｍａｘｉｍｕｍｓｔｒｅｎｇｔｈｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．ＣｏｍｐｏｓｉｔｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２００１，５４：２１７－２３１．［１１］ＯｚｇｕｔｒＥｒｄａｌ，ＦａｚｉｌＯ．Ｓｏｎｍｅｚ．Ｏｐｔｉｍｕｍｄｅｓｉｇｎｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｌａｍｉ・ｎａｒｅｓｆｏｒｍａｘｉｍｕｍｂｕｃｋｌｉｎｇｌｏａｄｃａｐａｃｉｔｙｕｓｉｎｇｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇ［Ｊ］．ＣｏｍｐｏｓｉｔｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２００５，７１：４５－５２．［１２］Ｋ．Ｊ．Ｃａｌｌａｈａｎ，Ｇ．Ｅ．Ｗｅｅｋｓ，ＯｐｔｉｍｕｍＤｅｓｉｇｎｏｆＣｏｍｐｏｓｉｔｅＬａｍｉｎａｔｅｓ—ＵｓｉｎｇＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．ＣｏｍｐｏｓｉｔｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２（３）：１４９１６０．—［１３］Ｒ．ＬｅＲｉｃｈｅ，Ｒ．Ｔ．Ｈａｆｔｋａ．ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＳｔａｃｋｉｎｇＳｅｑｕｅｎｃｅＤｅｓｉｇｎｆｏｒＢｕｃｋｌｉｎｇＬｏａｄＭａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎｂｙＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．ＡＩＡＡＪｏｕｒｎａｌ，３１（５）：９５１－９５６．［１４］冯消冰，王伟．１．５ＭＷ风机叶片模具加热工艺研究与技术创新［Ｊ］．玻璃钢／复合材料，２０１０，３：６６－６８．［１５］韩新月．水平轴风力机叶片多目标优化设计及结构动力学分析［Ｄ］．汕头大学，２００８．［１６］宋聚众．１．５ＭＷ变速恒频风力发电机组气动与结构设计技术［Ｄ］．汕头大学．２００７．ＰＬＹＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＯＦＣＯＭＰｏＳＩＴＥＭＡＴＥＲＩＡＬＳＦＯＲＴＨＥＢＬＡＤＥＩＮＷＩＮＤＴＵＲＢＩＮＥＦＥＮＧＸｉａｏ．ｂｉｎｇ，ＨＵＡＮＧＨａｉ，ＷＡＮＧＷｅｉ。（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＢｅｉｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ；２．ＴｈｅＳｉｘｔｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＡｅｒｏｓｐａｃｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＨｏｈｈｏｔ０１００１０，Ｃｈｉｎａ）—Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｄｅｓｉｇｎｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍａｂｏｕｔＦＲＰｂｌａｄｅｏｆｌａｒｇｅｓｃａｌｅｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅ．Ｆｉｒｓｔｗｅｍｕｓｔｇｒａｓｐｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｍｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄｃａｎｕｓｅｎｕｍｅｒｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｓｏａｆｔｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇｅ－ｌａｓｔｉｃｉｔｙｔｈｅｏｒｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｍｏｎｏｌａｙｅｒａｎｄｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｃｏｍｐｏｓｉｔｅｍａｔｅｒｉａｌ，ｒｅｆｅｒｅｎｃｅａｎｕｍｂｅｒｏｆｌａｙｕｐｒｕｌｅｓ．ａｉｍｉｎｇａｔｆｏｕｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙａｄｖａｎｔａｇｅｓｉｎｕ－ｓｉｎｇｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｄｉｓｐｅｒｓｅｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｄｐｒｏｖｅｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｒｅｌｉａｂｌｅａｎｄｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅ；ｂｌａｄｅ；ｌａｍｉｎａｔｅ；ｓｔａｃｋｉｎｇｓｅｑｕｅｎｃｅｄｅｓｉｇｎ；ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ