D. Ivanov, D. Bestle, C. Janke

Zur Beurteilung der Leistung und Betriebssicherheit von Verdichtern in Turbofantriebwerken ist die Kenntnis des Verdichterkennfelds von entscheidender Bedeutung. Dieses fasst signifikante Betriebspunkte zusammen und beschreibt die Betriebsgrenzen durch Verdichterpumpen und -sperren. Bei der Analyse der Betriebspunkte mit 3D-CFD führen lange Berechnungszeiten zu einer gesamten Kennfeldberechnungszeit von mehreren Tagen. Um diese Rechenzeit massiv zu reduzieren, bedarf es sowohl neuer Berechnungsstrategien als auch einer Beschleunigung der Strömungsanalyse. Schlüsselstrategien sind zum einen, sich von der üblichen strukturierten Berechnung zu lösen und stattdessen mit unstrukturierten, geeignet bestimmten Stützstellen zu arbeiten, zum anderen eine geschickte Initialisierung der 3D-CFD. Für den unstrukturierten Kennfeldberechnungsprozess werden im Rahmen dieser Arbeit Methoden der statistischen Versuchsplanung in Kombination mit SVM (Support Vector Machine) vorgestellt, welche einen hohen Grad an Parallelisierbarkeit von benötigten CFD-Evaluationen ermöglichen. Die Strömungsinitialisierung efolgt sowohl durch reduzierte Strömungsmodelle als auch Superposition von bereits bestimmten Strömungslösungen.

Knowledge of the compressor map is crucial for assessing the performance and operational reliability of compressors in turbofan engines. This map summarizes significant operating points and describes the operating limits defined by compressor pumps and shut-off valves. Analyzing these operating points with 3D CFD results in long computation times, leading to a total map calculation time of several days. To drastically reduce this computation time, both new calculation strategies and an acceleration of the flow analysis are required. Key strategies include, firstly, moving away from the usual structured calculation and instead working with unstructured, appropriately determined support points, and secondly, a sophisticated initialization of the 3D CFD. This work presents methods of statistical design of experiments combined with SVM (Support Vector Machine) for the unstructured map calculation process, enabling a high degree of parallelization of the required CFD evaluations. Flow initialization is achieved through both reduced flow models and the superposition of previously determined flow solutions.

Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2018, Friedrichshafen

Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2020

Conference Paper

deutsch

21,0 x 29,7 cm, 10 Seiten

urn:nbn:de:101:1-2020011711430160129914

10.25967/480078

Verdichterkennfeldberechnung, Support Vektor Maschine, Antwortflächen, Computational Fluid Dynamics

Download - Bitte beachten Sie die Nutzungsbedingungen dieses Dokuments: Copyright protected  

Ivanov, D.; Bestle, D.; Janke, C. (2020): Unstrukturierte Berechnung von Verdichterkennfeldern mithilfe von SVM und Antwortflächen . Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V.. (Text). https://doi.org/10.25967/480078. urn:nbn:de:101:1-2020011711430160129914.

17.01.2020