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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.