翼形状の最適設計

FINE™/Design3Dは、OMNIS/Agile™で事前設計された遠心圧縮機翼形状の空力性能最適化に用いられています。

翼枚数と翼形状を自動変化させTotal-to-Total効率を最大にします。

 

次元翼形状の最適化を実施したことで、圧縮機効率が2%近く向上できました。標準的なワークステーションで4時間未満での実行も可能です 

NUMECA International ターボ機械部 部長 Yannick Baux

 

最適化の設定内容

  • 50万セル、ミキシングプレーン、CPU-Booster™あり
  • CPU時間= 0.6 CPU.h/MPts
  • 1CFD当たりの所要CFD時間 = 4コアで4分

制約条件:

  • 質量流量下限値の設定
  • Total-to-Total効率下限値の設定

22点の設計変数その内訳:

  • ハブ曲線 x 8点
  • ベータ角度 x 6点
  • 翼の厚さ x 6点
  • 圧縮機翼入口の周(Θ方向)方向角度 x 1点
  • 翼枚数x 1点

 

 

実験計画法

実験計画法によるデータベース作成に必要な計算サンプル数を最小限に抑えるため各設計変数あたり1回のCFDを実行しました。 データベース作成に必要なCFD計算は、標準的なワークステーション(12コア)で30分程度です。高度なデータ解析ツールにより、サロゲートモデルの精度を検証できます。

 

実験計画法の内容

  • サンプル数は22点
  • 複数ジョブを並列計算で実行
  • データベース作成所要時間は44コアで8分(4コアの場合3時間20分)

サロゲートモデル精度の評価: Leave-One-Out法

  • サンプルCFD計算によって構築されたサロゲートモデルの予測値とCFD結果を比較します。

 

          

 

 

最適形状の逐次探索

短い所要時間で最適設計を目指す手法

 

最適計算実行1イタレーションにつき1つの最適候補形状を抽出します。

Experimental ID番号93が本事例の逐次探索における最適形状:

  • Total-to-Total効率 = 0.8816
  • 流量 = 2.052kg/s
  • 圧力比 = 1.179

78回の逐次探索を実行

 

CPU時間= 27.8 CPU.h

所要時間 = 4コアで7時間

       

     

 

 

 

最適形状の並列探索

1つの点が最適条件を評価し、その他の点は設計スペースを探索することで繰り返し最適回数を最小化します。

 

最適計算実行1イタレーションにつき3つの最適候補形状を抽出します。

1つの点は最適条件を評価し、他の点は探索します。

Experimental ID番号137が本事例の並列探索における最適形状:

  • Total-to-Total効率 = 0.8826
  • 流量 = 2.050kg/s
  • 圧力比 = 1.179

128回の探索を実行
3つを並列で処理

CPU時間= 41.7 CPU.h

所要時間 = 12コアのワークステーションで3時間30分

        

        

 

 

 

分散分析

最も影響力があったパラメータはどれか?

  • ベータ角度が最も影響力のあるパラメータ
  • 翼枚数は2番目の影響力のあるパラメータ
  • 翼厚はほとんど影響力がない

 

 

 

最適化結果

効率上昇は+ 1.8%

 

    

 

 

              

 

 

結論

標準的なワークステーションを使用して、4時間未満で効率を2%近く向上させました。