Оптимизация конструкции рабочего колеса центробежного компрессора методом радиальной базисной нейронной сети

Design Optimization of a Centrifugal Compressor Impeller Using Radial Basis Neural Network Method
Jin‐Hyuk Kim, Jae-Ho Choi, Kwang‐Yong Kim
2009-01-01

латинский гиперкутовый отбор (Latin hypercube sampling)уравнения Рейнольдса в среднем (RANS) с моделью турбулентности SSTлопатка центробежного компрессораоптимизация изентропической эффективностирадиальная базисная нейронная сеть
В статье представлен метод оптимизации конструкции центробежного компрессора. Центробежный компрессор состоит из центробежного рабочего колеса, безлопастного диффузора и улитки (вольвота). Для оптимизации рабочего колеса применяются методы оптимизации на основе метода радиальной базисной нейронной сети. Латинский гиперквадратный отбор (Latin hypercube sampling) в рамках планирования экспериментов использован для генерации тридцати точек проектирования в пределах областей параметров. Трёхмерные усреднённые по Рейнольдсу уравнения Навье–Стокса с моделью турбулентности shear stress transport дискcretизованы с использованием конечно-объёмных аппроксимаций и решены на гексаэдрических сетках для оценки целевой функции — адиабатической (исентропной) эффективности. В качестве переменных оптимизации выбраны четыре параметра, определяющие контуры ступицы и кожуха рабочего колеса. Результаты оптимизации показывают, что адиабатическая эффективность оптимизированной формы при номинальном (расчётном) коэффициенте расхода повышается на 1,0%, а эффективности в рабочих точках вне расчётного режима также существенно улучшаются в результате оптимизации конструкции.
1
Разработана процедура оптимизации конструкции рабочего колеса центробежного компрессора с использованием метода радиальной базисной нейронной сети (RBNN).
2
Эффективности в режимах вне расчётной точки также были существенно улучшены в результате оптимизации.
3
В качестве проектных переменных выбраны четыре параметра, задающие контуры ступицы и обшивки рабочего колеса.
4
Для планирования эксперимента использована латинская гиперкубическая выборка, сгенерировавшая тридцать точек проектирования в пространстве параметров.
5
Оптимизация увеличила изоэнтропийную эффективность при расчётном коэффициенте расхода на 1,0%.
6
Для оценки функции цели (изоэнтропийной эффективности) использовались трёхмерные RANS-уравнения с моделью турбулентности SST и конечно-объёмной аппроксимацией на гексагональных (hexahedral) сетках.

Рабочее колесо центробежного компрессора (импеллер) в составе центробежного компрессора с безлопастным диффузором и улиткой

Оптимизация геометрии импеллера для повышения адиабатического КПД (включая параметры контуров посадочной и крышечной частей) с применением оптимизации на основе радиальной базисной нейронной сети и вычислений CFD (RANS)

Publication Details
Publication Date
2009-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Jin‐Hyuk Kim
Jae-Ho Choi
Kwang‐Yong Kim
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%