ZUSAMMENFASSUNG Es ist von großer Bedeutung, die Eigenschaften von Axialflussverdichtern unter verschiedenen Bedingungen genau vorherzusagen. Verschiedene Techniken und Modelle wurden zur Leistungsprognose von Axialverdichtern vorgeschlagen. Aufgrund seiner geringeren Rechenkosten und hohen Geschwindigkeit wurde der Mittel-Linien-Algorithmus weit verbreitet in der Vorentwurf und Analyse von Axialverdichtern angewendet; jedoch gibt es einige Ungenauigkeiten unter Entwurfs- und Abweichungsbedingungen, da die Methode auf empirischen Korrelationen basiert, die schwach sein können, wenn sie auf unkonventionelle Profilarten angewendet wird. Durch die Anwendung einiger Modifikationen am Mittel-Linien-Algorithmus könnte die Leistung für einen größeren Betriebsbereich mit höherer Genauigkeit verbessert werden. Diese Studie zielt darauf ab, eine Modifikation zur Verbesserung der Genauigkeit von Mittel-Linien-Techniken vorzuschlagen, um die Eigenschaften von Axialflussverdichtern unter Entwurfs- und verschiedenen Abweichungsbedingungen zu erhalten. Zu diesem Zweck werden drei Szenarien in Betracht gezogen, um die Modelle zu modifizieren. Im 1. Szenario werden Koeffizienten für die Abweichungsmodelle verwendet, während der Druckverlust nicht verändert wurde. Im 2. Szenario werden Koeffizienten für die Druckverlustmodelle angewendet, und das Abweichungsmodell wird als Basismodell verwendet, und im 3. Szenario werden Koeffizienten für beide Modelle verwendet. Die Koeffizienten werden unter Verwendung eines multiobjektiven genetischen Algorithmus optimiert. Es wurde festgestellt, dass die Verwendung des 3. Szenarios die beste Genauigkeit ergibt. In diesem Szenario wird der durchschnittliche absolute Fehler in der geschätzten isentropen Effizienz von 2,41 % auf 0,75 % bei 80 % der Entwurf-Drehzahl reduziert, während die Verbesserung des geschätzten Massenstroms bei dieser Geschwindigkeit relativ gering ist. Bei der Entwurf-Drehzahl sinkt jedoch nach der Optimierung der durchschnittliche absolute Fehler in der geschätzten isentropen Effizienz von 6,35 % auf 0,96 %, während der geschätzte Massenstrom von 4,97 % auf 0,094 % sinkt.
Hassanlue et al. (Mittwoch,) untersuchten diese Frage.