論文の概要: Deep learning modelling of tip clearance variations on multi-stage axial compressors aerodynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04264v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 10:15:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 02:47:33.965907
• Title: Deep learning modelling of tip clearance variations on multi-stage axial compressors aerodynamics
• Title（参考訳）: 多段軸圧縮機空気力学における先端クリアランス変動の深層学習モデル
• Authors: Giuseppe Bruni, Sepehr Maleki, Senthil K. Krishnababu
• Abstract要約: 本稿では,先端クリアランス変動が流れ場に与える影響をリアルタイムに予測するためのディープラーニングフレームワークの開発と応用について述べる。 提案したアーキテクチャは産業用アプリケーションにスケーラブルであることが証明されており、CFDベンチマークに匹敵する精度で実現されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Application of deep learning methods to physical simulations such as CFD (Computational Fluid Dynamics) for turbomachinery applications, have been so far of limited industrial relevance. This paper demonstrates the development and application of a deep learning framework for real-time predictions of the impact of tip clearance variations on the flow field and aerodynamic performance of multi-stage axial compressors in gas turbines. The proposed architecture is proven to be scalable to industrial applications, and achieves in real-time accuracy comparable to the CFD benchmark. The deployed model, is readily integrated within the manufacturing and build process of gas turbines, thus providing the opportunity to analytically assess the impact on performance and potentially reduce requirements for expensive physical tests.
• Abstract（参考訳）: CFD(Computational Fluid Dynamics)などの物理シミュレーションにおける深層学習法のターボ機械への応用は,産業的関連性に限界がある。 本稿では,ガスタービン用多段軸圧縮機の流動場および空力性能に及ぼす先端クリアランス変動の影響をリアルタイムに予測するための深層学習フレームワークの開発と応用について述べる。 提案するアーキテクチャは,産業アプリケーションにスケーラブルであることが証明されており,cfdベンチマークに匹敵するリアルタイム精度を実現している。 デプロイされたモデルは、ガスタービンの製造および製造プロセスに容易に統合され、パフォーマンスへの影響を分析的に評価し、高価な物理テストの要件を削減できる機会を提供する。

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