Optimierung

 
Flussdiagramm einer Numerische Optimierung Urheberrecht: © RWTH Aachen | IST Flussdiagramm einer numerischen Optimierung

Aerodynamische Optimierungsmethoden für die Auslegung von Turbokomponenten sind im heutigen Wettbewerbsumfeld sehr attraktiv, da sie durch die Automatisierung des Entwurfsprozesses die Entwicklungszykluszeiten signifikant verkürzen können. Bis vor kurzem setzten die Entwickler auf konventionelle Auslegungsregeln und vor allem auf manuelle Optimierung. Da die Vorhersagegenauigkeit der numerischen Strömungsanalyse (CFD) in den letzten Jahrzehnten stark verbessert wurde und die erforderlichen Rechenressourcen erschwinglicher geworden sind, gewinnt die simulationsbasierte Optimierung zunehmend an Bedeutung. Dies ist darauf zurückzuführen, dass Optimierungstechniken eine direkte Kontrolle über die Leistungsparameter der auszulegenden Komponenten ermöglichen, auch wenn die Rechenkosten mindestens eine Größenordnung größer sind als die Kosten einer Analyserechnung. Die aerodynamische Formoptimierung ermöglicht es dem Entwickler, die Erforschung des Designraums unter Beachtung aeromechanischer und aeroakustischer Nebenbedingungen zu automatisieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Die im Rahmen einer Optimierung durchgeführten Arbeitsabschnitte, lassen sich wie folgt zusammenfassen: Zuerst werden Vorbereitungsarbeiten durchgeführt, zu denen der Aufbau der Geometrie sowie die Festlegung der Optimierungsziele und aerodynamischen Randbedingungen gehören. Zudem wird eine geeignete Parametrisierung gewählt, ein numerisches Setup sowie die Zielfunktion mit den Optimierungsparametern festgelegt. Letzteres spannt den untersuchten Designraum auf. Anschließend wird eine Datenbasis erzeugt, die als Initialisierung für den anschließenden Optimierungszyklus bzw. das Training des Meta-Modells dient. Zusätzlich zu den Strömungssimulationen können auch noch beliebig weitere Disziplinen, wie beispielsweise Strukturmechanik, Akustik, Wärmeübertragung, eingebunden werden. Sofern allerdings Durchlaufzeiten limitiert werden müssen, kann auch eine nachgelagerte Überprüfung erfolgen. Abschließend werden für die besten Kandidaten der Datenbasis ergänzende Simulation durchgeführt, um die Designs umfänglich bewerten zu können. Auf Basis dieser Ergebnisse wird schließlich eine endgültige Auswahl getroffen.

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Philipp Schwarz

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Das Institut besitzt umfangreiche Erfahrungen bei der Durchführung von Optimierungsarbeiten an rotierenden, feststehenden, axialen und radialen Schaufelgittern. Für die Optimierungen werden fallabhängig entweder die kommerziellen Werkzeuge

  • NUMECA Design3D,
  • ANSYS Workbench,
  • Engineous Isight

oder auch Eigenentwicklungen eingesetzt.

 

Relevante Referenzen

  1. J. Bisping, T. Rossbach, D. R. Grates, P. Jeschke, A. Hildebrandt. "Influence of Diffuser Diameter Ratio on the Performance of a Return Channel within a Centrifugal Compressor Stage." In Proceedings of GPPS Forum, Vol. 18, pp. 7-9. 2018,
  2. A. Hehn, M. Mosdzien, D. R. Grates, P. Jeschke. "Aerodynamic Optimization of a Transonic Centrifugal Compressor by Using Arbitrary Blade Surfaces." Proceedings of the ASME Turbo Expo 2017: Turbomachinery Technical Conference and Exposition. Volume 2C: Turbomachinery. Charlotte, North Carolina, USA. June 26–30, 2017,
  3. Thorsten Poehler, Jochen Gier, und Peter Jeschke. "Numerical and Experimental Analysis of the Effects of Non-Axisymmetric Contoured Stator Endwalls in an Axial Turbine." Proceedings of the ASME Turbo Expo 2010: Power for Land, Sea, and Air. Volume 7: Turbomachinery, Parts A, B, and C. Glasgow, UK. June 14–18, 2010. pp. 1549-1559.