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Titel:

Unstrukturierte Berechnung von Verdichterkennfeldern mithilfe von SVM und Antwortflächen

Autor(en): D. Ivanov, D. Bestle, C. Janke
Zusammenfassung: 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.
Veranstaltung: Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2018, Friedrichshafen
Verlag, Ort: Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2020
Medientyp: Conference Paper
Sprache: deutsch
Format: 21,0 x 29,7 cm, 10 Seiten
URN: urn:nbn:de:101:1-2020011711430160129914
DOI:10.25967/480078
Stichworte zum Inhalt: Verdichterkennfeldberechnung, Support Vektor Maschine, Antwortflächen, Computational Fluid Dynamics
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Kommentar:
Zitierform: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.
Veröffentlicht am: 17.01.2020