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申请/专利权人：浙江大学;东方电气股份有限公司;东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司;东方电气风电股份有限公司

摘要：本发明公开了一种面向多目标可靠度的风力发电机叶片不确定性优化设计方法，该方法考虑多可靠度优化设计需求，将可靠度作为设计目标之一，结合原有设计目标构造多目标优化设计问题，高效地构建了风力发电机叶片设计约束的代理模型，并基于改进NSGA‑Ⅱ算法进行风力发电机叶片优化设计。本发明创新性地提出了一种考虑多目标可靠度设计需求的风力发电机叶片不确定性优化设计方法，所提方法集成了区域划分技术、重要性采样技术、多目标优化设计算法，对约束函数的重要性区域进行识别，挖掘样本点重要性信息，加速代理模型构建。同时结合改进NSGA‑Ⅱ算法求解，得到不同可靠度下的最优设计。该方法可用于风力发电机叶片不同可靠度需求下的最优设计搜寻。

主权项：1.一种面向多目标可靠度的风力发电机叶片不确定性优化设计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1：根据风力发电机叶片设计目标和约束，将多可靠度优化设计问题转化成多目标优化设计问题；S2：针对所有约束，生成初始样本点并构建代理模型；S3：基于初始的代理模型，针对风力发电机叶片进行确定性优化设计求解，将求得的设计点记为并设置迭代次数iter＝1；S4：以当前的设计点为中心，划定采样窗口，并针对所有约束进行约束函数活跃性判断，后续采样与代理模型更新仅针对活跃约束进行；S5：在采样窗口内生成后续样本点，针对活跃约束，进行区域划分，筛选敏感区域以及采用权重学习函数进行新样本点xnew的选取；S6：更新活跃约束的代理模型，然后基于当前代理模型，针对风力发电机叶片进行确定性优化设计求解，求得的设计点记为并使迭代次数iter＝iter+1；按照收敛指标判断是否满足精度要求，若满足收敛条件则执行S7，若不满足则执行S4；S7：基于当前的约束代理模型，采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化设计问题，得到不同可靠度下的风力发电机叶片优化设计值。

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