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We present a simulation data-based efficiency approximation for radial turbocompressors, which is implemented in the well-known Cordier diagram.
A sophisticated CAE workflow is used to calculate the operational characteristics of 50 machine designs with 50 impeller geometry variations each.
A Kriging-based surrogate model is trained to approximate the efficiency of any machine designs' best geometry design.
The models are implemented into a machine design workflow.
As a result, duty-specific Cordier lines are introduced. They are automatically generated for a set of machine design parameters.
The efficiency of the designs along the duty-specific Cordier lines is approximated.
Using optimization techniques, an optimal compressor design for the given duty on every specific Cordier line may be identified.
This highly increases the amount of information available in the early design stages for radial turbocompressors.
We present an approximation model for the chord length of radial turbocompressors. The model enables the calculation of a compressor's chord Reynold's number during the machine design process. The chord Reynold's number is shown to be the most accurate representation of the fluid dynamic properties inside the radial turbocompressor's impeller. It — however — requires the computation of the chord length, which is only available after defining the final impeller geometry. The method presenting in this paper only employs the compressors principal dimensions to approximate the chord length. The chord is modelled using a Bézier spline and quarter ellipse. This enables the earlier use of the chord Reynold's number during the machine design process of radial turbocompressors.
Die Optimierung von Radialverdichtern in Hinblick auf Ressourceneffizienz nimmt heutzutage einen immer größeren Stellenwert ein. Die kennlinien- und auch kennfeldbasierte Optimierung löst dabei die betriebspunktbasierte Optimierung von Radialverdichterlaufrädern immer mehr ab.
Moderne komplexe numerische Simulationstools zur Strömungsanalyse und Softwaretools aus dem Bereich der Optimierung auf Basis von Design-of-Experiments (DoE) werden in immer größerem Maße in den Prozess eingebunden. Die sich in den letzten Jahren weiterentwickelte Hardware erlaubt zusätzlich immer komplexere Rechenmodelle in immer kürzerer Zeit zu bearbeiten.
Die vorliegende Arbeit befasst sich genau mit diesem Thema. Ausgangspunkt des Optimierungsprozesses sind eine Vielzahl von zufällig generierten Maschinendesigns, die unter Einhaltung von strömungsabhängigen und maschinenabhängigen Kennzahlen automatisch erstellt wurden. Die im weiteren Prozessablauf gestalteten Simulationen der einzelnen Designs, die aufgrund der Bauweise und der Struktur ihrer Kennfelder grob unterschiedliche Konvergenzen und Abbruchkriterien (Pump- und Schluckgrenze) aufweisen, sind durch speziell implementierte physikbasierte Indikatoren ausfallsicher handhabbar.
Die detaillierten, aber unterschiedlichen Kennlinien des Wirkungsgrades und des Druckverhältnisses in Abhängigkeit vom Massenstrom der einzelnen Simulationen sind zur weiteren Verwendung in der Optimierungsphase mithilfe von neuronalen Netzen trainiert worden.
Der Aufbau des Metamodells zur eigentlichen Optimierung ist gekennzeichnet durch die Reduktion der vorhandenen Parameter unter Verwendung von Bézier-Splines, was in der vorliegenden Arbeit zu einer Reduzierung auf insgesamt lediglich 13 Parameter für beide betrachteten Kennlinien und ihre signifikanten Punkte führt.
In der nachfolgenden Optimierung kann das Metamodell zur Identifikation eines Designs mit anwenderspezifischen Zielen und Randbedingungen für Kennlinienbreite, Druckverhältnisbereich und Wirkungsgrad genutzt werden. Für dieses Optimal-Design kann anschließend ohne weitere Simulationen die Kennlinie mit Bézier-Splines approximiert werden.
Der Anwender ist somit in der Lage, bei der Optimierung von Radialverdichtern sowohl den Betriebspunkt als auch die Kennliniencharakteristika wie Pump- und Schluckgrenze sowie Druckverhältnisse jenseits des Betriebspunktes zu erfassen und so zusätzliche Designevaluationen und Iterationsschleifen zu vermeiden.
Die vorliegende Masterthesis behandelt die Prozess- und Kristallstruktursimulation Selektiv
Lasergeschmolzener CuSn10 Bauteile mit Ansys. Zunächst wurde das Ausgangspulver
untersucht und auf der vorhandenen Fertigungsanlage parametrisiert. Mit dem erstellten
Parametersatz wurden Werkstoffproben gefertigt und untersucht, um zusammen mit
Literaturwerten ein Werkstoffmodell für die Simulationen aufbauen zu können. Anschließend
wurde ein thermisch-mechanisches Modell zur Prozesssimulation in Ansys aufgebaut und
anhand gefertigter Bauteile kalibriert. Es gelang, damit die Eigenspannungen in einem Bauteil
vorherzusagen, welches zuvor gefertigt und mittels Bohrlochmethode untersucht wurde. Eine
weitere Validierung scheiterte aufgrund der gewählten Geometrie des Validierungsbauteiles .
Die Kristallstruktur konnte mit einem in Ansys hinterlegten Werkstoffmodel für einen 1.4404
simuliert und mit vorhandenen Werten überprüft werden. Mit dem erstellten Werkstoffmodell
wurde die Kristallstruktur für CuSn10 vorhergesagt, jedoch im Rahmen dieser Arbeit nicht
validiert. Abschließend wird eine Empfehlung für das weitere Vorgehen gegeben.
Mechanismentechnik
(2017)