Projeto de turbinas hidráulicas axiais com parametrização da geometria, equação de equilíbrio radial e técnicas de otimização
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3224 |
Resumo: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia computacional de baixo custo para o projeto otimizado de turbinas hidráulicas axiais. A metodologia foi desenvolvida usando-se um modelo de escoamento quase-bidimensional, com correlações empíricas para as perdas e desvios nas grades. O estudo baseou-se nos princípios de conservação de massa, energia e quantidade de movimento, considerando-se a equação de equilíbrio radial para se obter um campo de escoamento mais realista. Tendo-se em vista um número reduzido de variáveis de projeto, os ângulos de montagem, as razões corda-passo e os arqueamentos das pás foram parametrizados em termos de seus valores nas estações do cubo, meio e ponta. O algoritmo de projeto otimizado – solver e método de otimização – foi implementado num programa escrito na linguagem MatLab®. Esse programa busca geometrias básicas que maximizam o rendimento da turbina, dadas a vazão, rotação, restrições para a altura de queda e faixas para as variáveis de projeto. Duas técnicas de otimização foram aplicadas: um método de busca local, baseado em gradiente, e um algoritmo populacional. O método de gradiente é uma Programação Quadrática Seqüencial padrão, usando-se a função fmincon do MatLab®, que busca mínimos locais partindo-se de uma estimativa inicial. Para as buscas globais, apresentam-se os Algoritmos de Busca Aleatória Controlada, algumas versões e suas vantagens no problema de projeto otimizado. Um exemplo de aplicação da metodologia é apresentado e discutido. Trata-se da otimização de uma turbina hélice tubular existente, previamente ensaiada em bancada de testes. Soluções ótimas são comparadas com o projeto original da turbina, mostrando-se as melhorias de desempenho, segundo a modelagem hidrodinâmica. Sugestões para o aperfeiçoamento da metodologia são dadas no final. |
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Esse programa busca geometrias básicas que maximizam o rendimento da turbina, dadas a vazão, rotação, restrições para a altura de queda e faixas para as variáveis de projeto. Duas técnicas de otimização foram aplicadas: um método de busca local, baseado em gradiente, e um algoritmo populacional. O método de gradiente é uma Programação Quadrática Seqüencial padrão, usando-se a função fmincon do MatLab®, que busca mínimos locais partindo-se de uma estimativa inicial. Para as buscas globais, apresentam-se os Algoritmos de Busca Aleatória Controlada, algumas versões e suas vantagens no problema de projeto otimizado. Um exemplo de aplicação da metodologia é apresentado e discutido. Trata-se da otimização de uma turbina hélice tubular existente, previamente ensaiada em bancada de testes. Soluções ótimas são comparadas com o projeto original da turbina, mostrando-se as melhorias de desempenho, segundo a modelagem hidrodinâmica. Sugestões para o aperfeiçoamento da metodologia são dadas no final.This work presents the development of a low cost computational methodology for the conceptual design optimization of axial-flow hydraulic turbines (propeller turbines). The methodology has been developed with a quasi-two dimensional flow model, employing empirical correlations for cascade losses and flow deviations. The study is based on the conservation principles for mass, energy and momentum. The radial equilibrium equation is included in order to achieve a more realistic flow field. For reducing the number of design variables, the runner blading stagger, chord-pitch ratio and camber are parameterized in terms of their values at the hub, mean and tip stations. The design optimization algorithm has been coded in MatLab™ language. This code searches for a basic geometry that maximizes the turbine efficiency, given the design flow rate, rotational speed and bounds for the design variables and also for the available head. Two optimization techniques have been applied: a gradient based local search method and a population set-based global search algorithm. The gradient based technique is a standard Sequential Quadratic Programming, using the fmincon function from MatLab™, which searches for local minimizers starting from an initial point. For the global searches, it is presented the Controlled Random Search Algorithms, some of their versions and their advantages in the design optimization problem. An application example of the methodology is presented and discussed for the optimization of a real tube type propeller turbine, previously tested in a laboratory rig. The optimized solutions are compared with the original turbine design, showing the performance improvements, according to the hydrodynamic modeling. Suggestions for methodology improvements are also made.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia MecânicaUNIFEIBrasilIEM - Instituto de Engenharia MecânicaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECÂNICAMáquina de fluxoTurbina hidráulica axialModelagem de perdas e desvioParametrização da geometriaTécnica de otimizaçãoProjeto otimizadoProjeto de turbinas hidráulicas axiais com parametrização da geometria, equação de equilíbrio radial e técnicas de otimizaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMANZANARES FILHO, Nelsonhttp://lattes.cnpq.br/3703215687960139OLIVEIRA, Waldir dehttp://lattes.cnpq.br/7226409561260413http://lattes.cnpq.br/8519519088025779ALBUQUERQUE, Rodrigo Barbosa da Fonseca eALBUQUERQUE, Rodrigo Barbosa da Fonseca e. Projeto de turbinas hidráulicas axiais com parametrização da geometria, equação de equilíbrio radial e técnicas de otimização. 2006. 94 f. Dissertação. (Mestrado em Engenharia Mecânica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2006.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3224/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALDissertação_200630201.pdfDissertação_200630201.pdfapplication/pdf1005517https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3224/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_200630201.pdf6caecad93b36775f4104e5f20693eae2MD51123456789/32242022-03-30 10:46:52.485oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442022-03-30T13:46:52Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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