Optimization of an Axial Turbine Stage for Aerodynamic Inlet Blockage
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a practical and effective optimization approach to minimize 3D-related flow losses associated with high aerodynamic inlet blockage by re-stacking the turbine rotor blades. This approach is applied to redesign the rotor of a low speed subsonic single-stage turbine that was designed and tested in DLR, Germany. The optimization is performed at the design point and the objective is to minimize the rotor pressure loss coefficient as well as the maximum von Mises stress while keeping the same design point mass flow rate, and keeping or increasing the rotor blade first natural frequency. A Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) is coupled with a Response Surface Approximation (RSA) of the Artificial Neural Network (ANN) type. A relatively small set of high fidelity 3D flow simulations and structure analysis are obtained using ANSYS Workbench Mechanical. That set is used to train and to test the ANN models. The stacking line is parametrically represented using a quadratic rational Bezier curve (QRBC). The QRBC parameters are directly related to the design variables, namely the rotor lean and sweep angles and the bowing parameters. Moreover, it results in eliminating infeasible shapes and in reducing the number of design variables to a minimum while providing a wide design space for the blade shape. The aero-structural optimization of the E/TU-3 turbine proved successful, the rotor pressure loss coefficient was reduced by 9.8% and the maximum von Mises stress was reduced by 36.7%. This improvement was accomplished with as low as four design variables, and is attributed to the reduction of 3D-related aerodynamic losses and the redistribution of stresses from the hub trailing edge region to the suction side maximum thickness area. The proposed parametrization is a promising one for 3D blade shape optimization involving several disciplines with a relatively small number of design variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».