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Ein Betriebspunkt kommt selten allein effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters
Fachkonferenz zur Numerischen Simulation Winterthur 2016
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2 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
Winterthur, 2016
1 Introduction of ANSYS optiSLang 2 Aim of the project 3 Method of analyzing performance maps 4 Results of sensitivity analysis 5 Conclusion and outlook
Content
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3 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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Dynardo • Founded: 2001
• More than 60 employees,
offices at Weimar and Vienna
• Leading technology companies
Daimler, Bosch, E.ON, Nokia,
Siemens, BMW are supported
Software Development
Dynardo is engineering specialist for
CAE-based sensitivity analysis,
optimization, robustness evaluation
and robust design optimization
• Mechanical engineering
• Civil engineering &
Geomechanics
• Automotive industry
• Consumer goods industry
• Power generation
CAE-Consulting
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• is a general purpose tool for variation analysis
using CAE-based design sets (and/or data sets)
for the purpose of
• sensitivity analysis
• design/data exploration
• calibration of virtual models to tests
• optimization of product performance
• quantification of product robustness and product reliability
• Robust Design Optimization (RDO) and Design for Six Sigma (DFSS)
serves arbitrary CAX tools with
optiSLang
support of process integration
process automation
workflow generation
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SPDM
Input
1
Input 2
Input n
Output 1
with Process Integration
and for Automatization
Workflow-Management
ANSYS optiSLang
Postprocessing
Excel Add-In other Solver
Output 2
Output m
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Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Design Improvement Optimize design performance
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
CAE-Data
Measurement
Data
Robust Design
Design Improvement Optimize design performance
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Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Design Improvement Optimize design performance
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
CAE-Data
Measurement
Data
Robust Design
Design Improvement Optimize design performance
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• use non scalar values inside ANSYS Workbench
• identify where parameters have influence within the curve
• match experimental data with simulation
Model Calibration Model update to increase your simulation quality!
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9 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Design Improvement Optimize design performance
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
CAE-Data
Measurement
Data
Robust Design
Design Improvement Optimize design performance
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Automatic workflow with a minimum of solver runs to:
• identify the important parameters for each response
• understand and reduce the optimization task
• check solver and extraction noise
Sensitivity Analysis Understand the most important input variables!
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11 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Design Improvement Optimize design performance
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
CAE-Data
Measurement
Data
Robust Design
Design Improvement Optimize design performance
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User friendly procedure with algorithm to:
• work with the reduced subset of only important parameters
• pre-optimization on meta model (no solver run)
• decision tree for optimization algorithms
Optimization Optimize your product design!
Optimization
using MOP
Start
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13 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
Winterthur, 2016
Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Model Calibration Identify important model parameters
for the best fit between simulation
and measurement
Design Improvement Optimize design performance
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Quality Ensure design robustness
and reliability
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
Design Understanding Investigate parameter sensitivities,
reduce complexity and
generate best possible meta models
CAE-Data
Measurement
Data
Robust Design
Design Improvement Optimize design performance
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Robustness Evaluation Ensure your product quality!
Output parameter variation
Powerful procedure to check design quality:
• Latin Hypercube Sampling representing
scattering variables optimally
• check variation interval limits and critical responses
• Identify the most important scattering variables
and check the solver noise
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15 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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1 Introduction of ANSYS optiSLang 2 Aim of the project 3 Method of analyzing performance maps 4 Results of sensitivity analysis 5 Conclusion and outlook
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16 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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2 Aim of project
two main scientific issues are addressed:
• Implementation of an automated and standardized but also adaptive (in terms of the system´s response) process for numerical analysis considering all relevant operating points (performance maps)
• Investigation of usage of one-dimensional liquid flow theory for pre- evaluating design variants in a sensitivity study in order to reduce the numerical effort
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17 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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2 Aim of project Introduction
Structure and function of an exhaust gas turbocharger
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18 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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2 Aim of project Introduction
Performance indicators for characterizing turbochargers:
• Pressure ratio
• Isentropic efficiency
• polytropic efficiency
[4]
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19 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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Sensitivity analysis scans the design space and evaluates the variance of the inputs- (e.g. Geometry) output parameters (e.g. pressure ratio)
2 Aim of project Introduction
1) Design of Experiments within the design space of the sensitivity analysis
One Design represents one performance map
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20 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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Sensitivity analysis scans the design space and evaluates the variance of the inputs- (e.g. Geometry) output parameters (e.g. pressure ratio)
2 Aim of project Introduction
2) Usage of regression methods (global and local approach) 3) Evaluate sensitivity of input parameters
One operating point of one design
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1 Introduction of ANSYS optiSLang 2 Aim of the project 3 Method of analyzing performance maps 4 Results of sensitivity analysis 5 Conclusion and outlook
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22 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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Design 19, 63, 95 and K:
D19: output parameters E lower than K, calculated with 1D flow theory
D95: sufficient output parameter E, potentially interesting designs, 3D CFD analysis of performance map
D63: best design within design space
3 Method of analyzing performance maps Overview
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Workflow:
• Driven by optiSLang
• Geometry and the 1D flow computation (CFturbo)
• Meshing (TurboGrid)
• 3D CFD of performance map (CFX)
3 Method of analyzing performance maps Overview
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24 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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• geometry parameters are determined to generate a 3D geometry (left)
• 1D flow computation of output parameters E (right)
3 Method of analyzing performance maps Geometry (CFturbo)
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25 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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• 3D Geometry (left)
• Meshing of periodic segment with TurboGrid (right)
3 Method of analyzing performance maps Meshing (TurboGrid )
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26 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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• Calculation of Choke Points through laws of similarity
• Afterwards iterative reduction of the mass flow until highest poly. efficiency
3 Method of analyzing performance maps 3D CFD (CFX)
[7]
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27 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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• Calculation of correlations
• response surfaces (MOP) and the sensitivity of input parameters
• E.g. the objective function (ZF):
3 Method of analyzing performance maps results evaluation
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28 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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1 Introduction of ANSYS optiSLang 2 Aim of the project 3 Method of analyzing performance maps 4 Results of sensitivity analysis 5 Conclusion and outlook
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29 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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4 Results of sensitivity analysis Global analysis
Meta-
modell
86 93 64 92 84 50 88
global sensitivity study of performance maps
• 89% successful design points
• 1% no geometry generation
• 9% failed meshing
• 1% problems with ANSYS CFX Solver
Generation of response surfaces
• Approximation accuracy is outweighing good
• Dissatisfying quality for polytropic efficiency
• Good qualitative agreement of 1D and 3D computation results
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30 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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Local analysis (185 Designs), e.g. Design 19
• Automated export of meridian view (left),
• performance maps of pressure ratio and polytropic efficiency (right)
4 Results of sensitivity analysis Local analysis
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31 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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4 Results of sensitivity analysis
Local analysis Reference design (42 OP)
n=150.000 1/min n=140.000 1/min n=130.000 1/min n=120.000 1/min n=110.000 1/min n=100.000 1/min n=90.000 1/min
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32 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
Winterthur, 2016
4 Results of sensitivity analysis Local analysis Design 19 (79 OP)
n=150.000 1/min n=140.000 1/min n=130.000 1/min n=120.000 1/min n=110.000 1/min n=100.000 1/min n=90.000 1/min
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33 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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4 Results of sensitivity analysis Local analysis
Comparison reference design vs. design 19
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34 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
Winterthur, 2016
o
Metamodell
Measurement
confidence interval
1D CFturbo
3D CFD
prediction Metamodell
What's the accuracy of every Modell?
4 Results of sensitivity analysis 1D and 3D flow computation
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35 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
Winterthur, 2016
4 Results of sensitivity analysis 1D and 3D flow computation
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36 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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1 Introduction of ANSYS optiSLang 2 Aim of the project 3 Method of analyzing performance maps 4 Results of sensitivity analysis 5 Conclusion and outlook
Content
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37 Ein Betriebspunkt kommt selten allein, effiziente Kennfeldanalyse mit optiSLang am Beispiel eines Turboverdichters M. Schimmelpfennig, Dynardo GmbH
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5 Conclusion and outlook
Methodology of adaptive analysis of perfomance maps:
In Sensitivity successful applied for 90% of the designs
Important Parameters for 1D and 3D analysis agree well
• Not universal applicable for all turbomachines
• improves method for performance maps in 3D-CFD
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5 Conclusion and outlook
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5 Conclusion and outlook
• Result validation through experiments
Geometry (CFturbo):
• Access to all parameters (speed, pressure ratio, mass flow) and systematic analysis of deviations in the performance map
3D CFD (CFX):
• Full model and numerical prediction of surge line
• Apply methodology to other turbo machines (turbine, pump)
Stochastic evaluation (optiSLang)
• Calculate speed lines and designs in parallel
• Optimization of performance maps
Answering some question will rise up many new questions.
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