Одношаговый метод оптимизации колеса компрессора микротурбины

Булат М.П., Чернышов М.В., Вокин Л.О., Курнухин А.А. Одношаговый метод оптимизации колеса компрессора микротурбины // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 2. С. 275–282. doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-2-275-282

Предмет исследования. В работе исследована проблема ускорения проектирования оптимальных турбомашин. Для ее решения предложено применение методов математической оптимизации на начальном этапе проектирования. Цель исследования состояла в разработке и тестировании одношагового алгоритма проектирования оптимального колеса компрессора. Применение алгоритма дает решающее преимущество в сравнении с традиционным итерационным методом проектирования турбомашин. Задача проектирования турбомашины является многопараметрической и междисциплинарной, с различными требованиями, которые зачастую друг другу противоречат, вследствие этого может быть использовано сразу несколько критериев оптимальности одновременно. Метод. Традиционный метод заключается в проведении одномерного теплового и газодинамического расчетов и последующей доводки геометрии колеса при помощи численных расчетов путем варьирования лопаточного угла и высоты проточной части на выходе из колеса. Одношаговая глобальная оптимизация проводится с применением алгоритма роя частиц по одиннадцати варьируемым параметрам. Целевой функцией является полный термодинамический коэффициент полезного действия. Выполнено сравнение результатов расчета геометрии колеса центробежного компрессора традиционным последовательным методом и вновь разработанным методом глобальной оптимизации. Колесо компрессора имеет внешний диаметр 200 мм, диаметр втулки — 52 мм, частота вращения — 60 000 об/мин, требуемая степень сжатия — 3,7. В традиционном методе оптимизации варьируют лопаточные углы и толщину профиля в трех или четырех сечениях лопатки. Новизна разработанного одношагового алгоритма состоит в оптимизации изначально трехмерной формы всей проточной части лопаточной машины. Основные результаты. Тестирование алгоритма показало, что одношаговый метод глобальной оптимизации обеспечивает выигрыш в коэффициенте полезного действия примерно на 2 %. В сравнении с традиционным итерационным методом оптимизации затраты времени снижены в 6–18 раз. Практическая значимость. Предложенный метод может найти применение для проектирования турбомашин различных размерностей. Разработанный алгоритм может использоваться как основа создания внешних модулей различных существующих программных пакетов, таких как Ansys, Comsol и SolidWorks.

1. Li Z., Zheng X. Review of design optimization methods for turbomachinery aerodynamics // Progress in Aerospace Sciences. 2017. V. 93. P. 1–23. doi: 10.1016/j.paerosci.2017.05.003
2. Zhang J.-Y., Cai S.-J., Li Y.-J., Zhou X., Zhang Y.-X. Optimization design of multiphase pump impeller based on combined genetic algorithm and boundary vortex flux diagnosis // Journal of Hydrodynamics. 2017. V. 29. N 6. P. 1023–1034. doi: 10.1016/S1001-6058(16)60816-8
3. Benturki M., Dizene R., Ghenaiet A. Multi-objective optimization of two-stage centrifugal pump using NSGA-II algorithm // Journal of Applied Fluid Mechanics. 2018. V. 11. N 4. P. 929–943. doi: 10.29252/jafm.11.04.28509
4. Zhang Y., Xu S., Wan Y. Performance improvement of centrifugal compressors for fuel cell vehicles using the aerodynamic optimization and data mining methods // International Journal of Hydrogen Energy. 2020. V. 45. N 19. P. 11276–11286. doi: 10.1016/j.ijhydene.2020.02.026
5. Ma S.-B., Afzal A., Kim K.-Y. Optimization of ring cavity in a centrifugal compressor based on comparative analysis of optimization algorithms // Applied Thermal Engineering. 2018. V. 138. P. 633–647. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2018.04.094
6. Лапшин К.Л. Оптимизация проточных частей многоступенчатых турбин. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1992. 196 с.
7. Tahan M., Tamiru A.L., Muhammad M. Design optimization of industrial gas turbines using simulated annealing algorithms // MATEC Web of Conferences. 2018. V. 225. P. 02018. doi: 10.1051/matecconf/201822502018
8. Samora I., Franca M.J., Schleiss A.J., Ramos H.M. Simulated annealing in optimization of energy production in a water supply network // Water Resources Management. 2016. V. 30. N 4. P. 1533–1547. doi: 10.1007/s11269-016-1238-5
9. Khachaturyan A., Semenovsovskaya S., Vainshtein B. The thermodynamic approach to the structure analysis of crystals // Acta Crystallographica Section A: Foundations of Crystallography. 1981. V. 37. N 5. P. 742–754. doi: 10.1107/S0567739481001630
10. Shen X., Yang H., Chen J., Zhu X., Du Z. Aerodynamic shape optimization of non-straight small wind turbine blades // Energy Conversion and Management. 2016. V. 119. P. 266–278. doi: 10.1016/j.enconman.2016.04.008
11. Shim H.-S., Afzal A., Kim K.-Y., Jeong H.-S. Three-objective optimization of a centrifugal pump with double volute to minimize radial thrust at off-design conditions // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy. 2016. V. 230. N 6. P. 598–615. doi: 10.1177/0957650916656544
12. Yang X.-S. Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications. John Wiley & Sons, 2010. 347 p.
13. Lu X.Y., Lu Z.Q. Numerical optimization for radiated noises of centrifugal pumps in the near-field and far-field based on a novel MLGA-PSO algorithm // Journal of Vibroengineering. 2017. V. 19. N 7. P. 5589–5605. doi: 10.21595/jve.2017.18717
14. Derakhshan S., Mohammadi B., Nourbakhsh A. Efficiency improvement of centrifugal reverse pumps // Journal of Fluids Engineering, Transactions of the ASME. 2009. V. 131. N 2. P. 0211031–0211039. doi: 10.1115/1.3059700
15. Kang H.-S., Kim Y.-J. A study on the multi-objective optimization of impeller for high-power centrifugal compressor // International Journal of Fluid Machinery and Systems. 2016. V. 9. N 2. P. 143–149. doi: 10.5293/IJFMS.2016.9.2.143
16. Wang L., Kolios A., Nishino T., Delafin P.-L., Bird T. Structural optimisation of vertical-axis wind turbine composite blades based on finite element analysis and genetic algorithm // Composite Structures. 2016. V. 153. P. 123–138. doi: 10.1016/j.compstruct.2016.06.003
17. Tao R., Xiao R., Zhu D., Wang F. Multi-objective optimization of double suction centrifugal pump // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science. 2018. V. 232. N 6. P. 1108–1117. doi: 10.1177/0954406217699020
18. Wang Y., Huo X. Multiobjective optimization design and performance prediction of centrifugal pump based on orthogonal test // Advances in Materials Science and Engineering. 2018. V. 2018. P. 6218178. doi: 10.1155/2018/6218178
19. Shim H.-S., Kim K.-Y., Choi Y.-S. Three-objective optimization of a centrifugal pump to reduce flow recirculation and cavitation // Journal of Fluids Engineering, Transactions of the ASME. 2018. V. 140. N 9. P. 091202. doi: 10.1115/1.4039511
20. Wang K., Luo G., Li Y., Xia R., Liu H. Multi-condition optimization and experimental verification of impeller for a marine centrifugal pump // International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering. 2020. V. 12. P. 71–84. doi: 10.1016/j.ijnaoe.2019.07.002
21. Селезнев К.П., Галёркин Ю.Б., Анисимов С.А., Митрофанов В.П., Подобуев Ю.С. Теория и расчет турбокомпрессоров. Л.: Машиностроение, Ленинград. отд-ние, 1986. 392 с.
22. Neverov V.V., Kozhukhov Y.V., Yablokov A.M., Lebedev A.A. Optimization of a centrifugal compressor impeller using CFD: The choice of simulation model parameters // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2017. V. 232. N 1. P. 012037. doi: 10.1088/1757-899X/232/1/012037
23. Bulat M.P., Bulat P.V. The analysis centric isentropic compression waves // World Applied Sciences Journal. 2013. V. 27. N 8. P. 1023–1026. doi: 10.5829/idosi.wasj.2013.27.08.13719

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License