Gas dynamic optimization of the work process of a single-stage cooled axial turbine with an inside baffle


如何引用文章

全文:

详细

The article presents the results of optimization of the work process of a single-stage axial turbine in order to increase its efficiency. During optimization, it was necessary to preserve the construction of the original turbine as much as possible. To solve this problem, a parameterization scheme for turbine blades and path contours was developed, taking into account the design and technological limitations. The turbine nozzle blade had an inside baffle. To control the possibility of placing the baffle, a special program was developed that automatically monitors the spatial position of the sections of the blade of the nozzle set. A post-processing program was developed to control the flow parameters at the turbine outlet in height. The efficiency and the vertical deviation of the angle of the outflow from the turbine from the original one were used as optimization criteria. The limitations were the mass flow rate of the working fluid and the total pressure ratio of the turbine. The problem was solved in several stages with different changing variables. As a result of solving the problem, it was possible to increase the turbine efficiency by 0.9%

作者简介

G. Popov

Samara National Research University

编辑信件的主要联系方式.
Email: popov@ssau.ru

Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Aircraft Engine Theory

俄罗斯联邦

E. Goryachkin

Samara National Research University

Email: goryachkin.es@ssau.ru

Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Aircraft Engine Theory

俄罗斯联邦

S. Melnikov

Samara National Research University

Email: melnikov.sa@ssau.ru

Postgraduate Student of the Department of Aircraft Engine Theory

俄罗斯联邦

A. Shcherban

Samara National Research University

Email: korneeva.ai@ssau.ru

Engineer of the Department of Aircraft Engine Theory

俄罗斯联邦

E. Gataullina

Samara National Research University

Email: Helena_g99@mail.ru

Master Student of the Institute of Engine and Power Plant Engineering

俄罗斯联邦

参考

  1. Sigma technology. Available at: http://www.iosotech.com
  2. Egorov I., Kretinin G., Leshchenko I., Kuptzov S. IOSO optimization toolkit - novel software to create better design. Proceedings of the 9th AIAA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization (September, 4-6, 2002, Atlanta, Georgia). doi: 10.2514/6.2002-5514
  3. Matveev V., Baturin O., Popov G. The optimization of four-stage low pressure turbine with outlet guide vane. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. V. 302, Iss. 1. doi: 10.1088/1757-899X/302/1/012037
  4. Popov G., Matveev V., Baturin O., Novikova Y., Volkov A. Selection of parameters for blade-to-blade finite-volume mesh for CFD simulation of axial turbines. MATEC Web of Conferences. 2018. V. 220. doi: 10.1051/matecconf/201822003003
  5. Prabowoputra D.M., Prabowo A.R. Effect of geometry modification on turbine performance: mini-review of Savonius rotor. International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research. 2022. V. 11, Iss. 10. P. 777-783. doi: 10.18178/ijmerr.11.10.777-783
  6. Volkov A., Zubanov V., Matveev V., Baturin O., Popov G. Rational settings of a numerical model to simulate the working process of an axial-film-cooled turbine blade. International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research. 2022. V. 11, Iss. 12. P. 901-907. doi: 10.18178/ijmerr.11.12.901-907

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-相同方式共享 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».