@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{Martin2018, author = {Martin, Ivo}, title = {Automated process for robust airfoil design-optimization incorporating critical eigenmode identification and production-tolerance evaluation}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-47136}, school = {BTU Cottbus - Senftenberg}, year = {2018}, abstract = {For many countries, gasturbine technology is one of the key technologies for the reduction of climate-damaging pollutant emissions. The profitability of such facilities, however, is highly dependent on the price for the utilized fossil fuel, which is why there is a constant need for increased efficiency. The potential of increasing the efficiency of the individual components is basically limited by factors which will reduce operating life. The goal of this thesis is to develop methods for improved automated structural design optimization, which shall be developed on the basis of compressor airfoils. Special attention is payed to avoid the excitation of failure critical eigenmodes by detecting them automatically. This is achieved by introducing a method based on self-organizing neural networks which enables the projection of eigenmodes of arbitrary airfoil geometries onto standard surfaces, thereby making them comparable. Another neural network is applied to identify eigenmodes which have been defined as critical for operating life. The failure rate of such classifiers is significantly reduced by introducing a newly developed initialization method based on principle components. A structural optimization is set up which shifts the eigenfrequency bands of critical modes in such a way that the risk of resonance with engine orders is minimized. In order to ensure practical relevance of optimization results, the structural optimization is coupled with an aerodynamic optimization in a combined process. Conformity between the loaded hot-geometry utilized by the aerodynamic design assessment and the unloaded cold-geometry utilized by the structural design assessment is ensured by using loaded-to-unloaded geometry transformation. Therefor an innovative method is introduced which, other than the established time-consuming iterative approach, uses negative density for a direct transformation taking only a few seconds, hence, making it applicable to optimization. Additionally, in order for the optimal designs to be robust against manufacturing variations, a method is developed which allows to assess the maximum production tolerance of a design from which onwards possible design variations are likely to violate design constraints. In contrast to the usually applied failure rate, the production tolerance is a valid requirement for suppliers w.r.t.~expensive parts produced in low-quantity, and therefore is a more suitable optimization objective.}, subject = {Multidisciplinary design optimization; Production Tolerance; Classification; Neural Network; Eigenmode; Mehrkriterienoptimierung; Produktionstoleranzen; Klassifizierung; Neuronales Netzwerk; Eigenform; Gasturbine; Eigenschwingung; Neuronales Netz; Optimierung}, language = {en} }