عنوان مقاله :
بهينهسازي رديف پرهي روتور و استاتور توربين جريان محوري با استفاده از الگوريتم ژنتيك
عنوان فرعي :
Genetic Algorithm Application for an Axial Turbine Stator and Rotor Cascade Optimization
پديد آورندگان :
عسگرشمسي، ابوالحسن نويسنده دانشجوي دكتري دانشكدهي مهندسي مكانيك، دانشگاه صنعتي شريف Asgarshamsi, A , حاجيلوي بنيسي ، علي نويسنده استاد دانشكدهي مهندسي مكانيك، دانشگاه صنعتي شريف Hajilouy-Benisi, A , عاصمپور ، احمد نويسنده استاد دانشكدهي مهندسي مكانيك، دانشگاه صنعتي شريف Assempour, A , هاشمي، احمد نويسنده كارشناسي ارشد دانشكدهي مهندسي مكانيك، دانشگاه صنعتي شريف Hashemi, A
اطلاعات موجودي :
دوفصلنامه سال 1394 شماره 0
كليدواژه :
استاتور , بهينهسازي , روتور , تلفات فشار كل
چكيده فارسي :
در اين پژوهش روشي خودكار براي بهينهسازي رديف پرهي استاتور و روتور توربين جريان محوري معرفي ميشود. در اين روش الگوريتم ژنتيك، مولد هندسه، ايجادكنندهي شبكهي محاسباتي و حلكنندهي ميدان جريان به هم مربوط شدهاند. تابع هدف در نظر گرفته شده عبارت است از تلفات فشار كل جريان در عبور از رديف پرهي استاتور و روتور توربين، و نيز با استفاده از تغيير توزيع ضخامت رديف پرههاي موجود، تعداد محدودي پارامتر طراحي منظور و وارد الگوريتم بهينهسازي ميشود. با استفاده از قابليتهاي نرمافزار تحليل ميدان جريان، شبكهي ساختاريافته بهصورت سهبعدي ايجاد و با تعريف شرايط مرزي مناسب، ميدان جريان تراكمپذير در رديف پره تحليل ميشود. از معادلات ناوير ـ استوكس تراكمپذير براي تحليل ميدان جريان، و براي مدلسازي آشفتگي از مدل k-e (RNG) استفاده ميشود. از نتايج آزمون رديف پرهي استاتور اوليه براي صحتسنجي نتايج حاصل از شبيهسازي استفاده ميشود. بيشترين اختلاف نتايج حاصل از شبيهسازي با نتايج آزمون رديف پرهي استاتور برابر 14/1درصد است. مقدار كاهش در تلفات فشار كل، براي رديف پرهي روتور 5/1درصد و براي رديف پرهي استاتور 0/3درصد در زاويهي برخورد مورد نظر است، در حالي كه مساحت استاتور بهبود يافته نسبت به پرهي اوليه 3/1 درصد افزايش يافته است. اين مقدار براي رديف پرهي روتور بهبوديافته برابر 0/2درصد است.
چكيده لاتين :
Gas turbines have many applications in different industries. The axial turbine is one of the most challenging components of gas turbines for industrial and aerospace applications. With the ever-increasing requirement for high aerodynamic performance blades, two and three dimensional aerodynamic shape optimization is of great importance. In this paper, an automatic design procedure is presented for single point optimization of an axial flow turbine stator and rotor cascades. In this method, the genetic algorithm, the blade geometry generator, a computational mesh generator and the flow field solver are related. The objective function is the total pressure loss of the flow passing through the stator or rotor blade cascades. Particular modifications are performed with a limited number of optimization parameters, by changing stator and rotor blade thickness distribution. The stator and rotor airfoils are regenerated by adding a smooth perturbation of Wagner shape functions to the thickness distributions. Because of the symmetric geometry of the turbine blade cascade, periodic boundary conditions are used for simulations. Furthermore, three-dimensional and turbulent flow field investigations are numerically performed employing a compressible Navier-Stokes solver and the k-e (RNG) turbulence model. The experimental results of initial stator cascade are used for validation of numerical results. The experimental investigation is performed in the Gas Turbine Laboratory of Sharif University of Technology. The maximum deviation of numerical results from cascade test data is 1.14 percent. This optimization strategy resulted in a reduction of 1.5% total pressure loss in the rotor and 3.0% in the stator, for a prescribed incidence angle, while the cross sectional area of the modified stator and rotor blades increased, 1.3% and 2.0%, compared with the initial ones, respectively. It should be noted that for the rotor blade cascade, a multi-point optimization is required, based on a comparison of the original and modified loss-incidence angle chart results.
عنوان نشريه :
مهندسي مكانيك شريف
عنوان نشريه :
مهندسي مكانيك شريف
اطلاعات موجودي :
دوفصلنامه با شماره پیاپی 0 سال 1394
كلمات كليدي :
#تست#آزمون###امتحان