$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

반응표면법을 이용한 원심압축기 임펠러 쉬라우드 형상최적설계
Optimal Design of Impeller Shroud for Centrifugal Compressor Using Response Surface Method 원문보기

한국유체기계학회 논문집 = The KSFM journal of fluid machinery, v.18 no.4, 2015년, pp.43 - 48  

강현수 (성균관대학교 대학원 기계공학과) ,  황인주 (한국건설기술연구원 환경.플랜트연구소) ,  김윤제 (성균관대학교 기계공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, a method for optimal design of impeller shroud for centrifugal compressor using response surface method (RSM) and multi-objective genetic algorithm (MOGA) was studied. Numerical simulation was conducted using ANSYS CFX with various configurations of shroud. Each of the design paramete...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 15,000 HP급 다단 원심압축기의 2단 압축기 임펠러의 쉬라우드 커브 형상에 대한 최적설계를 수행하였다. 먼저 기본모델의 CFD결과와 실험값과의 결과를 비교하여 타당성을 입증하였고, 실험계획법과 반응표면법을 이용하여 임펠러 쉬라우드 커브 최적설계를 수행하였다.
  • 본 연구에서는 원심압축기 임펠러 블레이드에 대한 형상 최적설계를 수행하였다. 최적설계 과정에서 실험계획법과 반응표면법의 사용으로 다수의 설계변수와 성능변수들 간의 상관관계를 분석하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
원심압축기란 무엇인가? 원심압축기는 고속으로 회전하여 유체에 압력에너지와 속도에너지를 전달하는 대표적인 유체기계이다. 일반적으로 원심압축기는 인듀서, 임펠러, 디퓨져, 그리고 볼류트로 구성되어 있다.
원심압축기는 무엇으로 구성되어 있는가? 원심압축기는 고속으로 회전하여 유체에 압력에너지와 속도에너지를 전달하는 대표적인 유체기계이다. 일반적으로 원심압축기는 인듀서, 임펠러, 디퓨져, 그리고 볼류트로 구성되어 있다. 특히, 임펠러는 원심압축기 공력성능에 큰 영향을 미치는 요소이다.
최적설계 방법 중 다목적 유전 알고리즘은 무엇을 의미하며, 무엇에 적합한가? 기본적으로 비구배율(gradient-free)법에 기반 하나, 주어진 변수 영역 내의 전역(global)을 탐색하여 전역 최적점(global optimum)을 찾을 확률이 매우 높다. 다목적 유전 알고리즘은 목적함수가 2개 이상인 유전 알고리즘을 의미하며 다목적(multi- objective) 최적화에 특히 적합하다. 전역에서 최적 조건을 찾아내는 한편 불연속 함수에도 대처할 수 있는 장점이 있기 때문에 비선형성이 강한 유체기계 설계에 적합하다(9),(10).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. Kim, S. M., Park, J. Y., Ahn, K. Y. and Baek, J. H., 2009, "Numerical investigation and validation of the optimization of a centrifugal compressor using a response surface method", J. Power and Energy, Vol. 224, pp. 251-259. 

  2. Kim, J. H., Choi, J. H. and Kim, K. Y., 2009, "Design optimization of a centrifugal compressor impeller using radial basis neural network method", Proceeding of ASME Turbo Expo, Vol. 7, pp. 443-451. 

  3. Wang, X. F., Xi, G. and Wang, Z. H., 2006, "Aerodynamic optimization design of centrifugal compressor's impeller with Kriging model", J. Power and Energy, Vol. 220, pp. 589-597. 

  4. Choi, H. J., Park, Y. H., Ahn H. Y. and Cho, S. Y., 2011, "Optimization of a centrifugal compressor impeller(I): artificial neural network and genetic algorithm," Journal of Korea Society for Aeronautical & Space Sciences, Vol. 39, No. 5, pp. 433-441 (in korean). 

  5. Benni, E. and Pediroda, V., 2001, "Aerodynamic optimization of an industrial centrifugal compressor impeller using genetic algorithm," Proceedings of Eurogen, Athens, pp. 467-472. 

  6. Benni, E. and Tourlidakis, A., 2001, "Design optimization of vaned diffusers for centrifugal compressors using genetic algorithms", American Institute Aeronautics and Astronautics Paper, pp. 2001-2583. 

  7. Bardina, J. E., Huang, P. G. and Coakley, T., 1997, "Turbulence modeling validation", 28th AIAA. 

  8. Ju, B. H., Cho, T. M., Jung, D. H. and Lee, B. C., 2006, "An error assessment of the Kriging based approximation model using a mean square error", Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 30, No. 8, pp. 923-930 (in Korean). 

  9. Joo, H. J., Lee, J. H., Jun, H. D. and Kim, H. S., 2012, "A study on optimal stage gauge network using multi objective genetic algorithm", Proceeding of Korean Society of Civil Engineers, pp. 923-930. 

  10. Jo, Y. M. and Choi, S. I., 2012, "Shape Optimization of UCAV for aerodynamic performance improvement and radar cross section reduction", Proceeding of Korean Society for Computational Fluids Engineering, pp. 98-113. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로