PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Metody optymalizacji w procesie projektowania pomp

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The optimization methods in design procedure of pumps
Konferencja
9 Konferencja. Problemy Badawcze Energetyki Cieplnej. PBEC/ sympozjum (IX ; 08-11.12.2009 ; Warszawa, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Publikowane w dostępnej literaturze metody projektowania pomp dotyczą w większości maszyn przeznaczonych do pracy w punkcie nominalnym. Danymi wejściowymi w procedurach obliczeniowych są wówczas parametry punktu nominalnego: wysokość podnoszenia HN oraz wydajność QN. Punkt ten z założenia charakteryzuje się maksymalną wartością sprawności całkowitej rjN=T|max. Poziomem odniesienia dla obliczanych sprawności projektowanych pomp są sprawności już zrealizowanych maszyn. Formuły empiryczne pozwalają określić sprawności na podstawie danych wyjściowych do projektowania pompy, nie dają jednak odpowiedzi, czy można uzyskać ich wyższe wartości. Fakt ten, był bezpośrednią przyczyną wprowadzenia do algorytmu metody projektowania metod optymalizacji wyznaczających ekstremum funkcji celu (sprawności) określonej w oparciu o wyniki obliczeń numerycznych pól prędkości i ciśnień. Często dodatkowym żądaniem jest realizacja przez pompę minimalnej z możliwych nadwyżek antykawitacyjnych w otoczeniu jej nominalnego punktu pracy. W związku z tym drugą funkcją celu była minimalna z możliwych nadwyżka antykawitacyjna stopnia wlotowego pompy. Jako narzędzie optymalizacji zastosowano algorytmy wyznaczania globalnego ekstremum funkcji niegładkich. Wykorzystano między innymi algorytm niejawnej filtracji (Implicit Filtering), który okazał się skuteczny dla niewielkiej liczby zmiennych decyzyjnych i niezależnie od wybranego punktu startowego znajduje globalne ekstremum funkcji celu. W procesie weryfikacji numerycznej wykorzystano algorytm bezpośredniego przeszukania funkcji celu oraz algorytm genetyczny, który jest bardziej skuteczny i gwarantuje znalezienie globalnego ekstremum zwykle dla większej ilości parametrów decyzyjnych niż 10.
EN
Published in accessible literature design methods of pumps in most of cases refer to the work at nominal point. The input data in calculating procedures are at that time parameters at nominal point: total head HN and performance QN. From assumption this point describes the maximum of total efficiency TjN^max- The reference level for calculated efficiencies of pumps being designed are efficiencies of already executed machines. The empirical equations allow to determine efficiencies on the base of output data for pump design, however do not give unambiguous answer if it is possible to obtain their higher values. This fact was direct cause of implementing optimization design methods into algorithm which determine the objective function (efficiency) extremum described by numerical results of velocity and pressure fields. Oftentimes, additional request is pump realization of minimum of possible net positive suction head in environment of its' nominal point. In this relation, the second objective function was minimum of possible net positive section head of pump intake stage. As the tool of optimization were used algorithms determining the global extremum of non-smooth functions. There was used Implicit Filtering algorithm which occurred effective for not large number of decision variables and independent from an arbitrary start point, finds the global extremum of objective function. In numerical verification procedure was used direct search algorithm and genetic algorithm which is more effective and guaranties obtaining the global extremum, usually for more than 10 decision parameters.
Rocznik
Tom
Strony
67--79
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Instytut Maszyn Przepływowych Politechniki Łódzkiej
Bibliografia
  • 1. AIAA, "Guide for the verification and validation of computational fluid dynamics simulations", AIAA-G-077-1998, American Institute of Aeronautics and Astronautics, Reston, VA, 1998.
  • 2. ANSYS, Inc., ANSYS-CFX Release 11.0 Canonsburg, PA USA (2007).
  • 3. Arabas J. : Wyklady z algorytmów ewolucyjnych, WNT Warszawa 2001.
  • 4. Choi T., Gilmore P., Eslinger O.J., Kelley C.T., Gablonsky J. Iffco: Implicit filtering for constrained optimization, version 2. Technical Report CRSC-TR99-23, North Carolina State University, Center for Research in Scientific Computation, 1999.
  • 5. Carroll D.L., Fortran genetic algorithm (GA) driver version 1.7.1a (2001). Url: http://cuaerospace.com/carroll/ga.html
  • 6. Gulich J.F. Centrifugal Pumps. Springer Berlin Heidelberg New York 2008
  • 7. Harinck, J., Alsalihi, Z., Van Buytenen, J.P., Van den Braembussche, R.A.: Optimization of a 3D radial turbine by means of an improved genetic algorithm. In: Proceedings of European Turbomachinery Conference. Lille (2005).
  • 8. Kelley C. T. Iterative Methods for Optimization. SIAM, Philadelphia, 1999, 31
  • 9. Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = Programy ewolucyjne. Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa 2003.
  • 10. Ostwald M. Podstawy optymalizacji konstrukcji. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 2003.
  • 11. Papierski A., Błaszczyk A., Staniszewski j. Nowoczesna metoda projektowania pomp. VII Konferencja - Problemy Badawcze Energetyki Cieplnej. Politechnika Warszawska, Prace Naukowe, Konferencje z. 24, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2005.
  • 12. Papierski A., Martyna M., Najdecki S., Calculations of the Flow in a Semi-Open Impeller of the Low Specific Speed Centrifugal Pump. International Symposium SYMKOM'05. Compresor and Turbine Flow Systems. Theory and Applications Areas, Zeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej, CMP-Turbomachinery IMP PŁ, 128/2005.
  • 13. Papierski A. Shape optimization of semi-open impeller for the low specific speed
  • centrifugal pump, XVIII Krajowa Konferencja Mechaniki Płynów, Jastrzębia Góra, 2008.
  • 14. Thevenin D., Janiga G. Optimization and Computational Fluid Dynamics. Springer-Verlag 2008.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-PWA3-0052-0006
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.