Robustheitsverbesserung des strömungsmechanischen Verhaltens einer Verdichterschaufel
Alexander Lange, Matthias Voigt, Konrad Vogeler
abstract:
In dem vorliegenden Artikel wird eine Methode zur Robustheitsverbesserung des strömungsmechanischen Verhaltens einer Verdichterschaufel präsentiert. Neben der Schaufel mit dem höchsten Wirkungsgrad wird ebenfalls die Schaufel mit der geringsten Wahrscheinlichkeit zum Unterschreiten eines Mindestwirkungsgrades bestimmt. Sie ist unempfindlicher gegenüber Variationen der Geometrie (z.B. Fertigungsabweichungen) und wird als robust bezeichnet.
Zur Durchführung einer Optimierung sind regulär ein dreidimensionales parametrisches geometrisches Modell und ein Optimierungsalgorithmus erforderlich. Weiterhin ist im Vorfeld der Optimierung eine Zielfunktion zu definieren, die Kenntnisse über das System voraussetzt. Im vorliegenden Artikel wird ein alternativer Ansatz vorgestellt, der das numerische Kennenlernen und die Verbesserung des Systems ermöglicht, auch wenn obige Forderungen nicht erfüllt werden. Aufbauend auf einer im CAD-Format vorliegenden Referenzgeometrie werden durch ein parametrisches Schaufelmodell, das klassische Profilparameter identifizieren und variieren kann, Variationen einer Verdichterschaufel erzeugt. Durch eine Monte-Carlo Simulation wird der Definitionsbereich dieser Parameter abgetastet und das strömungsmechanische Verhalten der Realisierungen bestimmt. Iterativ wird der Definitionsbereich in das Gebiet der besten Realisierungen verlagert und eingeengt. Eine Approximation des Systemverhaltens um den Bereich der besten Realisierungen ermöglicht die Bestimmung der Robustheit des Systems ohne weitere deterministische Rechnungen. Hierzu wird ein Ansatz vorgestellt, der auf Basis des approximierten Systemverhaltens die Parameterkonfiguration mit der höchsten Robustheit des Systems liefert.
reference:
Alexander Lange, Matthias Voigt, Konrad Vogeler
"Robustheitsverbesserung des strömungsmechanischen Verhaltens einer Verdichterschaufel"
3. Dresdner Probabilistik-Workshop, Dresden, 2010 (http://www.probabilistik.de).