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Optimization of Centrifugal Compressor Impellers by a Multi-fidelity Sampling Method Taking Analytical and Empirical Information into Account

Optimierung von radialen Verdichterlaufrädern unter Berücksichtigung empirischer und analytischer Vorinformationen mittels eines mehrstufigen Sampling Verfahrens

  • Turbomachinery plays an important role in many cases of energy generation or conversion. Therefore, turbomachinery is a promising approaching point for optimization in order to increase the efficiency of energy use. In recent years, the use of automated optimization strategies in combination with numerical simulation has become increasingly popular in many fields of engineering. The complexTurbomachinery plays an important role in many cases of energy generation or conversion. Therefore, turbomachinery is a promising approaching point for optimization in order to increase the efficiency of energy use. In recent years, the use of automated optimization strategies in combination with numerical simulation has become increasingly popular in many fields of engineering. The complex interactions between fluid and solid mechanics encountered in turbomachines on the one hand and the high computational expense needed to calculate the performance on the other hand, have, however, prevented a widespread use of these techniques in this field of engineering. The objective of this work was the development of a strategy for efficient metamodel based optimization of centrifugal compressor impellers. In this context, the main focus is the reduction of the required numerical expense. The central idea followed in this research was the incorporation of preliminary information acquired from low-fidelity computation methods and empirical correlations into the sampling process to identify promising regions of the parameter space. This information was then used to concentrate the numerically expensive high-fidelity computations of the fluid dynamic and structure mechanic performance of the impeller in these regions while still maintaining a good coverage of the whole parameter space. The development of the optimization strategy can be divided into three main tasks. Firstly, the available preliminary information had to be researched and rated. This research identified loss models based on one dimensional flow physics and empirical correlations as the best suited method to predict the aerodynamic performance. The loss models were calibrated using available performance data to obtain a high prediction quality. As no sufficiently exact models for the prediction of the mechanical loading of the impellercould be identified, a metamodel based on finite element computations was chosen for this estimation. The second task was the development of a sampling method which concentrates samples in regions of the parameter space where high quality designs are predicted by the preliminary information while maintaining a good overall coverage. As available methods like rejection sampling or Markov-chain Monte-Carlo methods did not meet the requirements in terms of sample distribution and input correlation, a new multi-fidelity sampling method called “Filtered Sampling“has been developed. The last task was the development of an automated computational workflow. This workflow encompasses geometry parametrization, geometry generation, grid generation and computation of the aerodynamic performance and the structure mechanic loading. Special emphasis was put into the development of a geometry parametrization strategy based on fluid mechanic considerations to prevent the generation of physically inexpedient designs. Finally, the optimization strategy, which utilizes the previously developed tools, was successfully employed to carry out three optimization tasks. The efficiency of the method was proven by the first and second testcase where an existing compressor design was optimized by the presented method. The results were comparable to optimizations which did not take preliminary information into account, while the required computational expense cloud be halved. In the third testcase, the method was applied to generate a new impeller design. In contrast to the previous examples, this optimization featuredlargervariationsoftheimpellerdesigns. Therefore, theapplicability of the method to parameter spaces with significantly varying designs could be proven, too.show moreshow less
  • Turbomaschinen sind eine entscheidende Komponente in vielen Energiewandlungs- oder Energieerzeugungsprozessen und daher als vielversprechender Ansatzpunkt für eine Effizienzsteigerung der Energie-und Ressourcennutzung anzusehen. Im Laufe des letzten Jahrzehnts haben automatisierte Optimierungsmethoden in Verbindung mit numerischer Simulation zunehmend breitere Verwendung als Mittel zurTurbomaschinen sind eine entscheidende Komponente in vielen Energiewandlungs- oder Energieerzeugungsprozessen und daher als vielversprechender Ansatzpunkt für eine Effizienzsteigerung der Energie-und Ressourcennutzung anzusehen. Im Laufe des letzten Jahrzehnts haben automatisierte Optimierungsmethoden in Verbindung mit numerischer Simulation zunehmend breitere Verwendung als Mittel zur Effizienzsteigerung in vielen Bereichen der Ingenieurwissenschaften gefunden. Allerdings standen die komplexen Interaktionen zwischen Strömungs- und Strukturmechanik sowie der hohe nummerische Aufwand einem weitverbreiteten Einsatz dieser Methoden im Turbomaschinenbereich bisher entgegen. Das Ziel dieser Forschungsaktivität ist die Entwicklung einer effizienten Strategie zur metamodellbasierten Optimierung von radialen Verdichterlaufrädern. Dabei liegt der Schwerpunkt auf einer Reduktion des benötigten numerischen Aufwandes. Der in diesem Vorhaben gewählte Ansatz ist das Einbeziehen analytischer und empirischer Vorinformationen (“lowfidelity“) in den Sampling Prozess, um vielversprechende Bereiche des Parameterraumes zu identifizieren. Diese Informationen werden genutzt um die aufwendigen numerischen Berechnungen (“high-fidelity“) des strömungs- und strukturmechanischen Verhaltens der Laufräder in diesen Bereichen zu konzentrieren, während gleichzeitig eine ausreichende Abdeckung des gesamten Parameterraumes sichergestellt wird. Die Entwicklung der Optimierungsstrategie ist in drei zentrale Arbeitspakete aufgeteilt. In einem ersten Schritt werden die verfügbaren empirischen und analytischen Methoden gesichtet und bewertet. In dieser Recherche sind Verlustmodelle basierend auf eindimensionaler Strömungsmechanik und empirischen Korrelationen als bestgeeignete Methode zur Vorhersage des aerodynamischen Verhaltens der Verdichter identifiziert worden. Um eine hohe Vorhersagegüte sicherzustellen, sind diese Modelle anhand verfügbarer Leistungsdaten kalibriert worden. Da zur Vorhersage der mechanischen Belastung des Laufrades keine brauchbaren analytischen oder empirischen Modelle ermittelt werden konnten, ist hier ein Metamodel basierend auf Finite-Element Berechnungen gewählt worden. Das zweite Arbeitspaket beinhaltet die Entwicklung der angepassten Samplingmethode, welche Samples in Bereichen des Parameterraumes konzentriert, die auf Basis der Vorinformationen als vielversrechend angesehen werden können. Gleichzeitig müssen eine gleichmäßige Abdeckung des gesamten Parameterraumes und ein niedriges Niveau an Eingangskorrelationen sichergestellt sein. Da etablierte Methoden wie Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden oder die Verwerfungsmethode diese Voraussetzungen nicht erfüllen, ist ein neues, mehrstufiges Samplingverfahren (“Filtered Sampling“) entwickelt worden. Das letzte Arbeitspaket umfasst die Entwicklung eines automatisiertenSimulations-Workflows. Dieser Workflow umfasst Geometrieparametrisierung, Geometrieerzeugung, Netzerzeugung sowie die Berechnung des aerodynamischen Betriebsverhaltens und der strukturmechanischen Belastung. Dabei liegt ein Schwerpunkt auf der Entwicklung eines Parametrisierungskonzeptes, welches auf strömungsmechanischen Zusammenhängen beruht, um so physikalisch nicht zielführende Parameterkombinationen zu vermeiden. Abschließend ist die auf den zuvor entwickelten Werkzeugen aufbauende Optimierungsstrategie erfolgreich eingesetzt worden, um drei Optimierungsfragestellungen zu bearbeiten. Im ersten und zweiten Testcase sind bestehende Verdichterlaufräder mit der vorgestellten Methode optimiert worden. Die erzielten Optimierungsergebnisse sind von ähnlicher Güte wie die solcher Optimierungen, die keine Vorinformationen berücksichtigen, allerdingswirdnurdieHälfteannumerischemAufwandbenötigt. IneinemdrittenTestcase ist die Methode eingesetzt worden, um ein neues Laufraddesign zu erzeugen. Im Gegensatz zu den vorherigen Beispielen werden im Rahmen dieser Optimierung stark unterschiedliche Designs untersucht. Dadurch kann an diesem dritten Beispiel aufgezeigt werden, dass die Methode auch für Parameterräume mit stakt variierenden Designs funktioniert.show moreshow less

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Metadaten
Document Type:Doctoral Thesis
Author:Dr.-Ing. Christoph SchemmannGND
DOI (Cite-Link):https://doi.org/10.25643/bauhaus-universitaet.3974Cite-Link
URN (Cite-Link):https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20190910-39748Cite-Link
Series (Serial Number):ISM-Bericht // Institut für Strukturmechanik, Bauhaus-Universität Weimar (2019,3)
Referee:Prof. Dr.-Ing. habil. Carsten KönkeGND, Prof. Dr.-Ing. Tim RickenORCiDGND, Prof. Dr.-Ing. Marius Geller
Advisor:Prof. Dr.-Ing. habil. Carsten KönkeGND
Language:English
Year of first Publication:2019
Date of final exam:2019/05/28
Release Date:2019/09/10
Publishing Institution:Bauhaus-Universität Weimar
Granting Institution:Bauhaus-Universität Weimar, Fakultät Bauingenieurwesen
Institutes:Fakultät Bauingenieurwesen / Institut für Strukturmechanik
Pagenumber:233
GND Keyword:Simulation; Maschinenbau; Optimierung; Strömungsmechanik; Strukturmechanik
Dewey Decimal Classification:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften
BKL-Classification:52 Maschinenbau, Energietechnik, Fertigungstechnik
Licence (German):License Logo Creative Commons 4.0 - Namensnennung-Keine Bearbeitung (CC BY-ND 4.0)