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We present a simulation data-based efficiency approximation for radial turbocompressors, which is implemented in the well-known Cordier diagram.
A sophisticated CAE workflow is used to calculate the operational characteristics of 50 machine designs with 50 impeller geometry variations each.
A Kriging-based surrogate model is trained to approximate the efficiency of any machine designs' best geometry design.
The models are implemented into a machine design workflow.
As a result, duty-specific Cordier lines are introduced. They are automatically generated for a set of machine design parameters.
The efficiency of the designs along the duty-specific Cordier lines is approximated.
Using optimization techniques, an optimal compressor design for the given duty on every specific Cordier line may be identified.
This highly increases the amount of information available in the early design stages for radial turbocompressors.
We present an approximation model for the chord length of radial turbocompressors. The model enables the calculation of a compressor's chord Reynold's number during the machine design process. The chord Reynold's number is shown to be the most accurate representation of the fluid dynamic properties inside the radial turbocompressor's impeller. It — however — requires the computation of the chord length, which is only available after defining the final impeller geometry. The method presenting in this paper only employs the compressors principal dimensions to approximate the chord length. The chord is modelled using a Bézier spline and quarter ellipse. This enables the earlier use of the chord Reynold's number during the machine design process of radial turbocompressors.
Im Rahmen des vom BMBF geförderten Verbundprojektes „Lernende Stadt Gelsenkirchen – Bildung und Partizipation als Strategien sozialräumlicher Entwicklung" soll im Forschungsschwerpunkt Citizen Science ein Konzept zur Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Stadtgesellschaft („Citizen Science 2.0“) in Form von Handlungsempfehlungen und Gelingensbedingungen erarbeitet werden. In diesem Kontext zielt der vorliegende Bericht darauf ab, den dazugehörigen Forschungsprozess und die daraus abgeleiteten Erkenntnisse aus dem Projekt sichtbar zu machen. Dazu wird zunächst ein Überblick über den Projektkontext gegeben. Die Umsetzung des Wettbewerbs „Zukunftsstadt 2030+“ werden anhand der Projektarchitektur und -konzepte der Stadt Gelsenkirchen dargelegt. Anschließend wird der durchgeführte Forschungsprozess der Fachhochschule Dortmund im Schwerpunkt Citizen Science beschrieben. Zentrale Erkenntnisse aus dem Projekt ergeben sich durch den Vergleich der transdisziplinären Zusammenarbeit in zwei Gelsenkirchener Reallaboren und dem Abgleich des angestrebten Leitbilds mit der empirischen Realität. In der anschließenden Projektreflexion werden die Erkenntnisse zur Projektumsetzung kritisch diskutiert. Als Transferprodukt und Beitrag zur transformativen Wissenschaft formuliert der Bericht abschließend Handlungsempfehlungen zur Zusammenarbeit von Wissenschaft und Praxis in Reallaboren, die durch die Projekterkenntnisse der formativen Evaluation der Gelsenkirchener Reallabore abgleitet werden konnten.
Electromagnetic Design
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Versicherungsvertrieb
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Umgang mit Rechtsextremismus
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Angewandte Sozialpsychologie
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Bindung bei Pflegekindern
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Partizipation: Teilhabe und Beteiligung älterer Menschen - ein demokratisches Handlungsprinzip
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Die Optimierung von Radialverdichtern in Hinblick auf Ressourceneffizienz nimmt heutzutage einen immer größeren Stellenwert ein. Die kennlinien- und auch kennfeldbasierte Optimierung löst dabei die betriebspunktbasierte Optimierung von Radialverdichterlaufrädern immer mehr ab.
Moderne komplexe numerische Simulationstools zur Strömungsanalyse und Softwaretools aus dem Bereich der Optimierung auf Basis von Design-of-Experiments (DoE) werden in immer größerem Maße in den Prozess eingebunden. Die sich in den letzten Jahren weiterentwickelte Hardware erlaubt zusätzlich immer komplexere Rechenmodelle in immer kürzerer Zeit zu bearbeiten.
Die vorliegende Arbeit befasst sich genau mit diesem Thema. Ausgangspunkt des Optimierungsprozesses sind eine Vielzahl von zufällig generierten Maschinendesigns, die unter Einhaltung von strömungsabhängigen und maschinenabhängigen Kennzahlen automatisch erstellt wurden. Die im weiteren Prozessablauf gestalteten Simulationen der einzelnen Designs, die aufgrund der Bauweise und der Struktur ihrer Kennfelder grob unterschiedliche Konvergenzen und Abbruchkriterien (Pump- und Schluckgrenze) aufweisen, sind durch speziell implementierte physikbasierte Indikatoren ausfallsicher handhabbar.
Die detaillierten, aber unterschiedlichen Kennlinien des Wirkungsgrades und des Druckverhältnisses in Abhängigkeit vom Massenstrom der einzelnen Simulationen sind zur weiteren Verwendung in der Optimierungsphase mithilfe von neuronalen Netzen trainiert worden.
Der Aufbau des Metamodells zur eigentlichen Optimierung ist gekennzeichnet durch die Reduktion der vorhandenen Parameter unter Verwendung von Bézier-Splines, was in der vorliegenden Arbeit zu einer Reduzierung auf insgesamt lediglich 13 Parameter für beide betrachteten Kennlinien und ihre signifikanten Punkte führt.
In der nachfolgenden Optimierung kann das Metamodell zur Identifikation eines Designs mit anwenderspezifischen Zielen und Randbedingungen für Kennlinienbreite, Druckverhältnisbereich und Wirkungsgrad genutzt werden. Für dieses Optimal-Design kann anschließend ohne weitere Simulationen die Kennlinie mit Bézier-Splines approximiert werden.
Der Anwender ist somit in der Lage, bei der Optimierung von Radialverdichtern sowohl den Betriebspunkt als auch die Kennliniencharakteristika wie Pump- und Schluckgrenze sowie Druckverhältnisse jenseits des Betriebspunktes zu erfassen und so zusätzliche Designevaluationen und Iterationsschleifen zu vermeiden.
Collecting graphic design
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