InnoTurbinE - Verbundprojekt: Vorhaben-Nr. 3.2b - Turbulenzverteilung im Verdichter

dc.contributor.authorBleh, Alexander
dc.contributor.authorMatha, Marcel
dc.contributor.authorMorsbach, Christian
dc.date.accessioned2026-01-12T14:21:57Z
dc.date.available2026-01-12T14:21:57Z
dc.date.issued2024-12-31
dc.description.abstractDieser Bericht fasst die wesentlichen Ziele und Ergebnisse des Teilvorhabens 3.2b im Verbundprojekt InnoTurbinE (Innovative Turbomaschinen für nachhaltige Energiesysteme) zusammen. Ziel dieses Projektes war es neuartige Computational Fluid Dynamics (CFD)-Methoden zur Analyse und Verbesserung der Wiedergabe von turbulenten Strömungen in Turbomaschinen zu implementieren, verifizieren, validieren und anzuwenden. Mit Blick auf die datengetriebene Turbulenzmodellierung, wurden mit Hilfe der Methode der Feldinversion Ansatzpunkte zur Augmentierung innerhalb des Turbulenzmodells analysiert und evaluiert. In Anknüpfung an die gewonnen Erfahrungen wurde Gene Expression Programming (GEP) verwendet, um das Training robuster zu gestalten und zudem Augmentierungen in Form von symbolischen Ausdrücken zu erlangen. Die genutzte Methode wurde hinsichtlich der erwartbaren Generalisierung der gewonnenen Modelle analysiert. Abschließend wurde die Anwendbarkeit der Feldinversion ebenfalls für 3D Fälle demonstriert. Die daraus extrahierten Ergebnisse sind trotz höherer Komplexität im Vergleich zu rein zweidimensionalen Analysen konsistent mit empirischen Erwartungen. Zur Unsicherheitsquantifizierung im Rahmen der Formulierung eines Turbulenzmodells wurde eine Methode, welche den Eigenraum des Reynoldsspannungstensors innerhalb physikalischer Grenzen modifiziert, implementiert. Auf diese Weise können weitere physikalisch sinnvolle Lösungen mit dem Strömungslöser erzeugt und eine Abschätzung der Auswirkung basierend auf der gewählten Modellierung getroffen werden. Innerhalb dieses Projekts wurde diese Methode und dessen numerische Umsetzung auf Grundlage der konzeptionellen Idee verifiziert und validiert. Darauf aufbauend wurden außerdem methodischen Anpassungen bzw. Verbesserungen erarbeitet. Darüber hinaus wurden Methoden des maschinellen Lernens integriert, um die zu erwartenden Abweichungen des Reynoldsspannungstensors basierend auf hochauflösenden Simulationen zu nutzen. Abschließend stellt die Simulation einer 3D Verdichterstufe bzw. die dabei aufgezeigten Turbulenzmodellunsicherheiten eine Pionieranwendung der gewählten Methode dar. Datei-Upload durch TIBger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/28720
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/27789
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationDLR
dc.rights.licenseEs gilt deutsches Urheberrecht. Das Werk bzw. der Inhalt darf zum eigenen Gebrauch kostenfrei heruntergeladen, konsumiert, gespeichert oder ausgedruckt, aber nicht im Internet bereitgestellt oder an Außenstehende weitergegeben werden. - German copyright law applies. The work or content may be downloaded, consumed, stored or printed for your own use but it may not be distributed via the internet or passed on to external parties.
dc.subject.ddc000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke
dc.titleInnoTurbinE - Verbundprojekt: Vorhaben-Nr. 3.2b - Turbulenzverteilung im Verdichterger
dc.title.subtitleAbschlussbericht Forschungsvorhaben
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.07.2021-30.06.2024
dcterms.extent63 Seiten
dtf.funding.funderBMWE
dtf.funding.program03EE5041A
dtf.funding.verbundnummer01213211
tib.accessRightsopenAccess

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