Abschlussbericht zu: Innovative Turbomaschinen für nachhaltige Energiesysteme - InnoTurbinE; Arbeitspakete: 2.2a: Bestimmung von Schwingungs- und Dämpfungsvorgängen in Turbinenschaufel, 3.4: Effiziente Modellierung von Variationen in Bauteilgeometrien und Randwerten, 3.5: Effektive Berücksichtigung der Wärmebelastung durch automatisierte CHT-Berechnung

Abstract

Das Projekt konzentrierte sich auf drei Hauptbereiche: Die Bestimmung von Schwingungs- und Dämpfungsvorgängen in Turbinenschaufeln, die effiziente Modellierung von Geometrievariationen und die automatisierte Berechnung der Wärmebelastung. Bestimmung von Schwingungs- und Dämpfungsvorgängen in Turbinenschaufel: Die Entwicklung einer multidisziplinären Optimierungsprozesskette (MDO) ermöglicht die gleichzeitige Berücksichtigung von Mechanik, aerodynamischer Anregung und Dämpfung bei der Schaufelauslegung. Durch robuste Berechnungstools und validierte Schwingungsmessungen konnte die Vorhersagegenauigkeit des Schwingungsverhaltens deutlich verbessert werden. Effiziente Modellierung von Variationen in Bauteilgeometrien und Randwerten: Neue Methoden zur Modellierung von Fertigungstoleranzen und Materialabweichungen wurden entwickelt. Dabei kamen moderne Machine Learning Ansätze wie Variational Autoencoder und Graph Neural Networks zum Einsatz. Effektive Berücksichtigung der Wärmebelastung durch automatisierte CHT Berechnung: Eine automatisierte Prozesskette zur gekoppelten Berechnung von Aerodynamik, Wärmeübertragung (CHT) und Mechanik wurde implementiert. Die Validierung mit Messdaten zeigte eine hohe Vorhersagegenauigkeit von ±5% für die Temperaturverteilung. Die Automatisierung führt zu deutlich kürzeren Entwicklungszeiten bei der Schaufelauslegung.