Transient gas turbine performance calculations based on Gaussian Process Regression
GAUSS süreç regresyonuna dayanan geçici durum uçak motoru performans hesaplamaları
- Tez No: 817038
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH ULAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bu tez çalı¸smasında makine ögrenmesi yöntemlerinden Gauss Proses Regresyon yön- ˘ temi ile geçi¸s durumu gaz türbini kullanıcı programı elde edilmi¸stir. ˙Ilk olarak, GasTurb 13 ile aynı sonuca ula¸san, ticari performans programlarında kullanılan bir bile¸sen e¸sle¸stirme algoritmasıyla bir tasarım noktası dı¸sı kod ve geçici durum performansını inceleyen kod yazıldı. Geçi¸s durumu kodun çalı¸sması için tasarım dı¸sı kod çıktılarına ihtiyaç duydugundan ve GPR ile bir algoritma yazılırkende yine aynı yak- ˘ la¸sım kullanılacaktır. Bu çalı¸smada detaylı olarak anlatılacagı üzere, geçi¸s durumu ˘ algoritması için farklı hızlardaki/devirlerdeki tüm çalı¸sma noktalarını ve güç çekilen tasarım dı¸sı noktaları kapsayacak ¸sekilde egitim verileri elde edilmi¸stir. Bile¸sen e¸s- ˘ le¸stirme yöntemi ile olu¸sturulan algoritmada tasarım noktası dı¸sı kodun yerine GPR yöntemi ile elde edilen algoritma yerle¸stirilmi¸stir. Geçi¸s durumunun her sabit noktasını GPR algoritmasından alan ve zamana baglı de ˘ gi¸simi bile¸sen e¸sle¸stirme ile aynı ˘ olan yeni bir geçi¸s durumu kullanıcı performans programı yazılmı¸stır. Programın geçerliligi“GasTurb13”ve“NPSS”programları ile kontrol edilmi¸stir. Yeni elde edilen ˘ algoritma, ticari programla aynı çıktıları elde etmesinin yanı sıra yakınsama süresi mertebesini dakikalardan saniyelere indirmi¸stir. Aynı zamanda egitim veri seti hazır ˘ bir program yerine test verilerinden alınabilecegi için haftalarca test verisi ile program ˘ kalibrasyonu yapma çalı¸smasına gerek kalmayacaktır.
Özet (Çeviri)
In this study, a transient simulation tool was developed to predict the performance of gas turbine engines using the Gaussian Process Regression (GPR) method, one of the Machine Learning methods. First, a code was written for predicting a turboshaft engine's off-design and transient performances using the component-matching algorithm, which is commonly used in commercial gas turbine performance programs. This is an essential step since the outputs off-design code are inputs for the transient analysis. The same approach is used in the development of transient code using Gaussian Process Regression. Training data, which the off-design code has produced for the transient algorithm, cover all operating points of the engine at different speeds and power-drawn off-design points. Transient code developed using the component matching algorithm was then modified using the GPR algorithm. The new transient code takes each steady point of transient operation from the GPR algorithm and timedependent behavior is the same as in the component matching algorithm. The new transient code developed in this study using GPR was compared with the GasTurb13 and NPSS programs. Almost the same outputs have been obtained using the newly developed code and the programs. However, the newly developed code has reduced the convergence time from minutes to seconds. Another advantage of the new code developed in this study is that since the training data set for the current code using GPR can be taken from already existing test data of a gas turbine engine, there is no need to conduct calibration work, which may last for weeks, to obtain calibrated engine model.
Benzer Tezler
- Gaz türbin kanatlarında jet çarpmalı soğutmanın deneysel ve sayısal incelenmesi
Experimental and numerical investigation of jet impingement cooling on gas turbine blade
AHMET ÜMİT TEPE
Doktora
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR YETİŞKEN
- 3 LT dizel motorun çift kademeli turboşarj sisteminden tek kademeli turboşarj sistemine dönüştürülmesi
Investigation and optimization of the engine parameters when switching to single turbocharger from bi-turbocharger in the 3L V6 engine
VEYSEL TEKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİKMET ARSLAN
- Ağır ticari aracın dizel motoruna ait egzoz manifoldunun ısıl olarak incelenmesi
Thermal investigation of exhaust manifold for a heavy commercial vehicle diesel engine
BURAK YALÇINDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL CEM PARMAKSIZOĞLU
- Turbocharger inlet temperature observer model for diesel internal
Dizel içten yanmalı motorlarda turboşarj giriş sıcaklığı izleyici modeli
ÖMER EREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
- Darbeli detonasyon motoru (DDM) ile farklı konfigürasyonlarda detonasyon dalgası oluşturma
Creating detonation wave in different configurations with pulsed detonation engine (PDE)
ALİ CEM BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ÇAKAN
PROF. DR. ONUR TUNÇER