Uso de técnicas de otimização em projetos de turbomáquinas para aplicação em turbinas a gás

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

19/12/2011

RESUMO

Este trabalho utiliza técnicas de otimização aplicadas em projetos de turbomáquinas para otimizar a eficiência dentro e fora do ponto de projeto. O projeto de compressores e turbinas axiais são projetos complexos com diversas relações a serem consideradas e balanceadas durante a fase de projeto. Desta forma, a utilização de uma ferramenta de otimização se faz necessária para encontrar a melhor configuração para os parâmetros geométricos que afetam diretamente a eficiência e desempenho do componente comprometendo o motor turbina a gás como um todo. Foi utilizado uma metodologia de otimização hibrida reunindo a utilização de um algoritmo evolutivo e um determinístico com o objetivo de alcançar o ótimo global do projeto e acelerar o processo de otimização. Para o algoritmo evolutivo foi utilizado o NSGA II e para o determinístico o Programação Quadrática Sequencial. Os algoritmos foram aplicados a dois projetos, primeiro a uma turbina axial com projeto de linha média considerando ponto de projeto, a qual foi implementada o modelo de predição de perdas de Denton. Neste projeto foram alterados parâmetros geométricos para maximizar a eficiência minimizando as perdas. No segundo projeto foi utilizado o programa AFCC que simula um compressor operando dentro e fora do ponto de projeto, foi analisada a influência do uso de VIGVs e VSVs para operações fora do ponto de projeto, bem como a quantidade necessária de estatores variáveis no compressor, com o objetivo de encontrar o melhor ângulo de abertura para maximizar a eficiência e aumentar a faixa de operação do compressor afastando problemas de estol e bombeamento. A utilização de técnica de otimização hibrida aplicada a projeto de turbomáquinas se mostrou muito eficiente reduzindo o custo computacional em três vezes quando comparado ao algoritmo genético puro ao mesmo tempo em que se pode trabalhar com problemas multi-objetivos e encontrar o ótimo global do projeto.

ASSUNTO(S)

turbinas a gás otimização algoritmos genéticos turbomáquinas compressores turbinas axiais engenharia mecânica

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