@phdthesis{Ivanov2021, author = {Ivanov, Dmitrij}, title = {Beschleunigung der Verdichterkennfeldberechnung mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens}, doi = {10.26127/BTUOpen-5395}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-53950}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2021}, abstract = {In der heutigen Triebwerksentwicklung ist die Verwendung komplexer und zeitaufw{\"a}ndiger numerischer Str{\"o}mungssimulationsverfahren (3D-CFD) unerl{\"a}sslich. Dies gilt auch und insbesondere f{\"u}r den Bereich der Verdichterkennfeldberechnung, welcher viele zeitintensive 3D-CFD Berechnungen ben{\"o}tigt. Dabei sind zur qualitativen Beurteilung eines Verdichterentwurfs sowohl Betriebspunkte wie, Reiseflug, Start und Landung, hinreichend genau abzubilden, als auch die kritischen, den Verdichterarbeitsbereich limitierenden Betriebsgrenzen Pumpen und Sperren zu detektieren. Bisherige Arbeiten zur automatisierten Verdichterkennfeldberechnung basieren auf strukturierten Berechnungen von verschiedenen Drehzahllinien, auf welchen jeweils isoliert Pump- und Sperrgrenze gesucht werden. Durch die Beschr{\"a}nkung auf einzelne Drehzahlen wird jedoch nicht der gesamte Charakter des Kennfeldes erfasst, so dass unbekannte Betriebsbereiche aus linearer Interpolation abgeleitet werden m{\"u}ssen. Ein zus{\"a}tzlicher Nachteil solcher auf einzelne Drehzahllinien fixierten Methoden ist ihre geringe Parallelisierbarkeit. Der Fokus dieser Arbeit liegt daher auf der Entwicklung eines effizienten Verfahrens zur Erfassung des gesamten Verdichterkennfeldes. Die zwei wesentlichen Anforderungen an das Verfahren sind erstens die Reduktion der Anzahl der notwendigen CFD-Berechnungen zur hinreichend genauen Beschreibung des Verdichterkennfeldes sowie zweitens die Beschleunigung jeder einzelnen 3D-CFD-Berechnung. Zu diesem Zweck wird zur Kennfeldberechnung eine Strategie vorgeschlagen, welche sich von der {\"u}blichen strukturierten Berechnung einzelner Drehzahllinien l{\"o}st und stattdessen mit unstrukturierten, zuf{\"a}llig bestimmte St{\"u}tzstellen arbeitet. Dabei wird ein zweiphasiges Verfahren entwickelt, bei dem zun{\"a}chst die Pump- und Sperrlinien in ihrer Gesamtheit mit einer iterativen, hoch parallelisierbaren, auf Support-Vector-Machine beruhenden Strategie bestimmt werden. Als n{\"a}chster Schritt wird mit Methoden der statistischen Versuchsplanung eine ausreichende Dichte von St{\"u}tzstellen innerhalb der Betriebsgrenzen des Verdichters generiert. Abschließend werden auf Basis aller verwendeten St{\"u}tzstellen Antwortfl{\"a}chen f{\"u}r Verdichterdruckverh{\"a}ltnis, Wirkungsgrad und Eintrittsmassenstrom aufgebaut. Zur Reduktion der Rechenzeit jeder einzelnen 3D-CFD Rechnung werden unterschiedliche Methoden zur Erzeugung von Startl{\"o}sungen betrachtet. In diesem Rahmen werden Initialisierungsans{\"a}tze aus reduzierten Str{\"o}mungsmodellen und aus der Superposition von bereits bekannten Str{\"o}mungsl{\"o}sungen auf Basis der Methode der Proper-Orthogonal-Decomposition (POD) untersucht. Als Validierung wird abschließend das entwickelte Verfahren zur Kennfeldberechnung in Kombination mit dem POD-Initialisierungsansatz erfolgreich auf die Analyse eines 4.5- stufigen Forschungsverdichters angewendet.}, subject = {Verdichterkennfeld; 3D-CFD; Maschinelles Lernen; Support-Vector-Machine; Str{\"o}mungsfeld-Initialisierung; Flowfield-initialization; Compressor map; 3D-CFD; Machine learning; Support-vector-machine; Verdichter; Kennfeld; Numerische Str{\"o}mungssimulation; Optimierung}, language = {de} } @techreport{BestleLockanHartwigetal.2017, author = {Bestle, Dieter and Lockan, Michael and Hartwig, Lennard and Martin, Ivo}, title = {Q3D Optimierung vielstufiger Verdichter in der Vorauslegung und Robuste multidisziplin{\"a}re Schaufelauslegung}, organization = {Projekt COOREFLEX-turbo, Brandenburgische Technische Universit{\"a}t Cottbus, Lehrstuhl Technische Mechanik und Fahrzeugdynamik}, isbn = {978-3-940471-30-7}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-42225}, year = {2017}, abstract = {Abschlusssachbericht zum AG Turbo Verbundforschungsprojekt COOREFLEX-turbo, Teilprojekt 1.3.6 In der industriellen Praxis beginnt die Entwicklung eines neuen Verdichters aufgrund der hohen Systemkomplexit{\"a}t station{\"a}rer Gasturbinen typischerweise mit einfachen, eindimensional mittelnden Modellen, mit denen bereits grunds{\"a}tzliche Festlegungen getroffen werden k{\"o}nnen, und setzt sich {\"u}ber zweidimensionale Str{\"o}mungsbetrachtungen fort bis hin zu dreidimensionalen CFD- und FE-Rechnungen. Dies erfordert den Einsatz unterschiedlicher Experten aus verschiedenen Disziplinen der Aerodynamik, Strukturdynamik und Konstruktion, und ist verbunden mit einem hohen Aufwand an manuellem Datenaustausch zwischen den einzelnen Analyseprogrammen sowie einer Abstimmung zwischen den unterschiedlichen Auslegungszielen. Ziel des Forschungsvorhabens war daher die Automatisierung des multidisziplin{\"a}ren und bislang manuell und sequenziell ausgef{\"u}hrten Entwicklungsprozesses f{\"u}r den Verdichter einer station{\"a}ren Gasturbine beim Industriepartner Alstom. Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurden die bereits in vorangegangenen Forschungsprojekten entwickelten Prozesse f{\"u}r die Auslegung von Flugtriebwerken auf die h{\"o}here Stufenanzahl von station{\"a}ren Gasturbinen angepasst und entsprechend erweitert. F{\"u}r die multidisziplin{\"a}re Optimierung von Verdichterschaufeln wurde zun{\"a}chst ein geeignetes Geometriemodell definiert, welches aerodynamischen und strukturellen Anforderungen Rechnung tr{\"a}gt. F{\"u}r die aerodynamische Bewertung der Verdichterschaufeln konnte die Q3D Auswertung um eine 3D-CFD Analyse erg{\"a}nzt werden. Zur strukturdynamischen Analyse wurde ein Verfahren zur automatisierten Identifikation von Eigenformen entwickelt, um Eigenform-abh{\"a}ngige Bewertungen durchf{\"u}hren zu k{\"o}nnen. Durch die Implementierung von Datenbanken in der Verbindung mit Antwortfl{\"a}chenverfahren konnten die strukturellen und aerodynamischen Auswertungen in hohem Maße parallelisiert und ein effizienter, generischer multidisziplin{\"a}rer Optimierungsprozess entworfen werden.}, subject = {Multidisziplin{\"a}re Optimierung; Antwortfl{\"a}chenverfahren; Aerodynamische Verdichterauslegung; Klassifizierung; Automatische Modenerkennung; Multi-disciplinary optimization; Response surface methods; Aerodynamic compressor design; Classification; Automated mode detection; Gasturbine; Verdichter; Aerodynamik; Optimierung}, language = {de} } @phdthesis{Sommer2011, author = {Sommer, Lars}, title = {Geometrieparametrisierungen f{\"u}r die aerodynamische Optimierung von Verdichterschaufelsektionen unter besonderer Ber{\"u}cksichtigung der Kr{\"u}mmung}, isbn = {978-3-8440-0743-5}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus-23640}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2011}, abstract = {Auf dem Gebiet der Prozessintegration und automatisierten Optimierung von Bauteilen nimmt die Triebwerksindustrie eine Vorreiterrolle ein. Insbesondere die aerodynamische Optimierung von Triebwerksschaufeln kann, dank umfangreicher Forschungs- und Entwicklungsarbeit, seit einiger Zeit als Stand der Technik bezeichnet werden. Auf diese Art ist es m{\"o}glich, trotz k{\"u}rzer werdender Entwicklungszeiten immer effizientere Schaufeln zu entwerfen, die ihren Beitrag zur notwendigen Reduktion der im Triebwerk produzierten CO2-Emission liefern. Ein wichtiger Schritt beim Schaufelentwurf ist die automatisierte Mehrkriterien-Optimierung einzelner Schaufelsektionen. Hierf{\"u}r sind geeignete Profilparametrisierungen notwendig, die einerseits gen{\"u}gend Entwurfsfreiheiten bieten, andererseits ohne manuelle Nachbearbeitung sinnvolle Profile liefern. In der vorliegenden Arbeit werden daher drei grunds{\"a}tzlich verschiedene M{\"o}glichkeiten zur automatisierten parametrischen Schaufelprofilerzeugung entwickelt. Im Unterschied zu den meisten bisher vorhandenen Parametrisierungen ist allen drei Methoden gemein, dass die entstandenen Profile stets kr{\"u}mmungsstetig sind. Lediglich beim {\"U}bergang zur kreisf{\"o}rmigen Hinterkante wird Tangentenstetigkeit als ausreichend angesehen. Durch diese Vorgehensweise k{\"o}nnen, anders als vorher, sehr g{\"u}nstige Geschwindigkeitsverl{\"a}ufe an Saug- und Druckseite ohne {\"U}berh{\"o}hungen an der Vorderkante erreicht werden. Innerhalb eines auf einem Hochleistungs-Rechen-Cluster parallelisierten Mehrkriterien-Optimierungsprozesses, in dem beispielhaft der Mittelschnitt eines Stators einer Hochdruckverdichterstufe aerodynamisch optimiert wird, werden die drei Methoden anschließend miteinander verglichen. Es kann gezeigt werden, dass alle drei Parametrisierungen zu Profilen f{\"u}hren, die bez{\"u}glich ihrer aerodynamischen Verluste deutlich besser sind als ein manuell entworfenes Referenzprofil.}, subject = {Propfan; Verdichter; Radschaufel; Aerodynamik; Mehrkriterielle Optimierung; Parametrisierung; Optimierung; Prozessintegration; Rolling-Ball-Algorithmus; Verdichterschaufelentwurf; Parameterization; Optimization; Prozess integration; Rolling-ball-algorithm; Compressor blade design}, language = {de} } @phdthesis{Keskin2006, author = {Keskin, Akin}, title = {Process integration and automated multi-objective optimization supporting aerodynamic compressor design}, isbn = {978-3-8322-5875-7}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus-484}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2006}, abstract = {Nowadays industrial aerodynamic compressor design is based on mature computer programs developed during several decades. State of the art is to split the complex design process into subsequent design subtasks which are solved by different experts via time-consuming parameter studies. Isolated design of subproblems based on human intuition, however, will result in sub-optimal solutions only. Due to the increasing demand on higher aero engine performance and design cycle time reduction the aspects of process integration and automation as well as numerical optimization become more and more important in today's aerodynamic compressor design. The intention of this work is to show how process integration and optimization can be used efficiently to support engineering design work in optimal solution finding. Since the aerodynamic compressor design is characterized by many design parameters, multiple constraints and contradicting objectives, multi-objective optimization is used to find Pareto-optimal solutions from which the design engineer can choose trade-offs for his particular design problem. The improvements in terms of process acceleration and design optimization are demonstrated for three selected, but typical industrial engineering design tasks required in three different design phases of the aerodynamic compressor design process, namely preliminary design, throughflow off-design, and blading procedure.}, subject = {Verdichter; Aerodynamik; Optimierung; Verdichterauslegung; Aerodynamik; Mehrkriterien-Optimierung; Prozessintegration; Compressor design; Aerodynamics; Multi-objective optimization; Process integration}, language = {en} }