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摘要
采用最优拉丁超立方试验设计法细化涡流发生器参数，确定试验方案，仿真计算风力机的推力和转矩，获得试验数据.基于反向传播(BP)神经网络，构建遗传算法优化BP神经网络的风力机涡流发生器气动性能模型，通过计算气动性能模型预测值与仿真值的误差与均方根，验证气动性能模型的可靠性；耦合鱼群算法和风力机涡流发生器气动性能模型，建立风力机涡流发生器优化方法，对涡流发生器高度、长度和安装角度进行迭代求解，实现涡流发生器优化.结果表明：相比原涡流发生器方案，涡流发生器优化后的风力机叶片截面流动分离得到有效抑制和延迟，表面流体分离现象得到改善，风力机功率提升1.711%,推力下降0.875%.
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