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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.
Beschleunigung der Verdichterkennfeldberechnung mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens
(2021)
In der heutigen Triebwerksentwicklung ist die Verwendung komplexer und zeitaufwändiger numerischer Strömungssimulationsverfahren (3D-CFD) unerlässlich. Dies gilt auch und insbesondere für den Bereich der Verdichterkennfeldberechnung, welcher viele zeitintensive 3D-CFD Berechnungen benötigt. 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 Beschränkung auf einzelne Drehzahlen wird jedoch nicht der gesamte Charakter des Kennfeldes erfasst, so dass unbekannte Betriebsbereiche aus linearer Interpolation abgeleitet werden müssen. Ein zusätzlicher 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 üblichen strukturierten Berechnung einzelner Drehzahllinien löst und stattdessen mit unstrukturierten, zufällig bestimmte Stützstellen arbeitet. Dabei wird ein zweiphasiges Verfahren entwickelt, bei dem zunächst die Pump- und Sperrlinien in ihrer Gesamtheit mit einer iterativen, hoch parallelisierbaren, auf Support-Vector-Machine beruhenden Strategie bestimmt werden. Als nächster Schritt wird mit Methoden der statistischen Versuchsplanung eine ausreichende Dichte von Stützstellen innerhalb der Betriebsgrenzen des Verdichters generiert. Abschließend werden auf Basis aller verwendeten Stützstellen Antwortflächen für Verdichterdruckverhältnis, Wirkungsgrad und Eintrittsmassenstrom aufgebaut.
Zur Reduktion der Rechenzeit jeder einzelnen 3D-CFD Rechnung werden unterschiedliche Methoden zur Erzeugung von Startlösungen betrachtet. In diesem Rahmen werden Initialisierungsansätze aus reduzierten Strömungsmodellen und aus der Superposition von bereits bekannten Strömungslösungen 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.
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 möglich, trotz kürzer 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. Hierfür sind geeignete Profilparametrisierungen notwendig, die einerseits genügend Entwurfsfreiheiten bieten, andererseits ohne manuelle Nachbearbeitung sinnvolle Profile liefern. In der vorliegenden Arbeit werden daher drei grundsätzlich verschiedene Möglichkeiten zur automatisierten parametrischen Schaufelprofilerzeugung entwickelt. Im Unterschied zu den meisten bisher vorhandenen Parametrisierungen ist allen drei Methoden gemein, dass die entstandenen Profile stets krümmungsstetig sind. Lediglich beim Übergang zur kreisförmigen Hinterkante wird Tangentenstetigkeit als ausreichend angesehen. Durch diese Vorgehensweise können, anders als vorher, sehr günstige Geschwindigkeitsverläufe an Saug- und Druckseite ohne Überhöhungen 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 führen, die bezüglich ihrer aerodynamischen Verluste deutlich besser sind als ein manuell entworfenes Referenzprofil.
By offering good ride safety and ride comfort to passenger cars, active suspensions have attracted more and more attentions of investigators. Numerous approaches of designing controller for active suspension systems have been introduced mostly restricted to linear time-invariant systems. In this dissertation, optimization methods are applied to a special three degree-of-freedom spatial car model with active suspensions to define an optimal controller. The optimal control law with state-feedback and disturbance-feed forward parts is derived by extending the linear-quadratic regulator (LQR) control to linear systems with measurable disturbances and combining it with a multi-criterion optimization (MCO) procedure. This allows to reduce the number of design variables of the MCO problem significantly. The approach is applied also to gain-scheduling control of the linear-parameter varying spatial car model. The effectiveness of the designed controller with respect to ride safety and ride comfort of the car in yaw motion is demonstrated through the simulation of double-lane-change maneuvers, where the paths are found by an optimization procedure.
Die Arbeit stellt das prinzipielle Vorgehen der Mehrkriterienoptimierung zunächst an Beispielen des virtuellen Prototyping dar. Die Anwendung von Optimierungsalgorithmen auf Parameteridentifikationsaufgaben führt zu Mehrkriterien-Mehrmodell-Optimierung, bei der unbekannte Systemparameter aus Vergleichen zwischen Messungen und Simulationen durch ein schrittweises Vorgehen auf Basis angepasster Versuche, Teilmodelle und Kriterien ermittelt werden können. Bei der Experiment-gekoppelten Hardware-in-the-Loop Optimierung verursacht die Streuung der Messergebnisse auf Grund des nicht vermeidbaren Messrauschens Probleme bei der Konvergenz der Optimierungsverfahren. Abhilfe schafft hier eine angepsste Funktionswert- und Gradientenberechnung auf Basis eines Approximationsverfahrens. Die Vorteile dieses neu entwickelten Verfahrens sind die Verwendung einer Ansatzfunktion zur Elimination von Messfehlern, die Speicherung aller Messwerte für eine eventuelle Weiterverarbeitung und die damit verbundene Minimierung der Anzahl notwendiger Versuche, sowie das Sicherheitskonzept zur Vermeidung kritischer Versuchszustände durch eine implementierte Schrittweitenbegrenzung.
Im Unterschied zu den letzten Jahrzehnten müssen bei der derzeitigen und zukünftigen Verdichterauslegung die einzelnen Teilbereiche des Entwurfsprozesses wie aerodynamische Auslegung, Konstruktion und Festigkeitsanalyse, immer enger miteinander verzahnt werden. Grund dafür sind die gestellten Forderungen der Flugzeughersteller nach Triebwerksgenerationen mit, im Vergleich zu vorangegangenen Triebwerken, weniger Verbrauch und längeren Laufzeiten bzw. Wartungsintervallen. Um diese Anforderungen umsetzen zu können, werden Verdichterschaufeln entwickelt, die sich in der Regel in Form sowie aerodynamischen und strukturmechanischen Verhalten von früheren Entwürfen unterscheiden. Der dafür benötigte Entwurfsprozess soll hinsichtlich der Zeit so kurz wie möglich werden. Um die aufgezählten Punkte erfüllen zu können, ist der Einsatz von interdisziplinärer Optimierung am erfolgversprechendsten, wofür zum einen die einzelnen Teilschritte in einen automatisch ablaufenden Prozess eingebetet und zum anderen die einzelnen Entwurfskriterien erfasst und mathematisch formalisiert werden müssen. In der vorliegenden Arbeit soll ein Weg zur interdisziplinären Prozessintegration und eine darauf aufsetzende Mehrzieloptimierung mit Kriterien aus den einzelnen Teilbereichen der Auslegung aufgezeigt werden. Dabei wird sowohl auf verschiedene Probleme näher eingegangen und Lösungsansätze aufgezeigt, als auch einzelne Auslegungskriterien vorgestellt sowie formalisiert. Der automatisierte Auslegungsprozess wird exemplarisch auf eine Verdichterrotorschaufel mit zugehörigen aerodynamischen und strukturmechanischen Kriterien angewendet. Die einzelnen Optimierungsziele stammen aus beiden Auslegungsteilbereichen und werden gleichberechtigt betrachtet, wodurch eine echte interdisziplinäre Mehrzieloptimierung zur Anwendung kommt.
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.