Optimization of centrifugal fan design using genetic algorithm and CST method
Genetik algoritma ve CST yöntemi ile santrifüj fan tasarımının optimizasyonu
- Tez No: 940884
- Danışmanlar: PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Santrifüj fanlar, dar alanlarda, özellikle sivil havacılık fırınlarında kullanılan önemli bileşenlerdir ve yüksek performans gereksinimlerini karşılamak üzere tasarlanmıştır. Bu fanlar, havayı eksenel olarak çeker ve 90 derecelik bir yön değişikliğiyle kanatlardan geçirir. Bu süreçte hava spiral bir yol izler. Bu yönlendirme, santrifüj kuvvetleriyle birleşerek hava akışını etkiler ve yüksek toplam basınç üretimini sağlar. Dolayısıyla, santrifüj fanlar, güvenilir ve verimli hava akışı gereken yüksek basınçlı uygulamalar için idealdir. Santrifüj fanların farklı özellikleri, eksenel fanlardan ayrılmalarını sağlar. Başlangıçta hava akışı eksenel bir yönde ilerler, ancak kanatlara ulaşmadan önce 90 derecelik bir değişiklik geçirir. Kanatlar, havayı spiral bir desenle yönlendirir ve santrifüj kuvveti, hava akışını dışarı doğru sürükler. Öne eğik kanatlarda bu değişiklik performansı önemli ölçüde etkiler. Santrifüj fanlar, daha yüksek toplam basınç üretirken, kanat profilinin kaldırma kuvveti sınırlı bir rol oynar. Geriye eğik kanatlar ise geleneksel kaldırma kuvveti üretmez. Bu tür kanatların konveks tarafı basınç yüzeyi olarak işlev görür ve bu, kanat profilleri için alışılmadık bir özelliktir. Ayrıca, küt burun tasarımı verimliliği artırır ve yapısal bütünlüğü güçlendirir. Bu fanlar, yüksek verimlilikleri ve nispeten düşük gürültü seviyeleri ile dikkat çeker. Sağlam yapısal dayanıklılıkları sayesinde, 7500 Pa'ya kadar basınçlara dayanırken kararlı performans gösterirler. Temiz hava, gaz ve havalandırma sistemlerinde yaygın olarak kullanılırlar ve değişken dirençli sistemlerde de oldukça etkilidirler. Kanatlar arasındaki geçişler kademeli olarak genişletilir. Çoğu durumda, kanatlar, arka plaka ile kapak levhasına kaynaklanmış içi boş çelik profiller olarak üretilir. Bazı durumlarda, fan ünitesi alüminyum döküm veya CNC işleme yöntemleriyle de imal edilebilir. Fan performansı büyük ölçüde kanat şekline bağlıdır. Optimizasyon ve dönüşüm süreçleri, kanatçığın tasarımına yönelik modelleme yöntemlerinin ve optimizasyon algoritmalarının belirlenmesiyle başlar. CST (Class-Shape Transformation) modelleme yöntemi ve Genetik Algoritma (GA), kanatçık tasarımının ve parametrelerin optimizasyonu için kullanılmıştır. Bu süreç için MATLAB ve ANSYS Fluent kullanılarak gerekli hesaplamalar gerçekleştirilmiştir. CST kodu, MATLAB'da GA kodu ile entegre edilmiştir ve optimizasyon süreci bu entegre sistem üzerinden yürütülmüştür. GA optimizasyon sürecinde, Fluent tabanlı akışkanlar dinamiği yazılımı kullanılarak, üretilen iki boyutlu kanatçıklar için Toplam Basınç (Pa) [TP] ve Hava Akış Hızı ($m^3/s$) [Q] hesaplanmıştır. GA, doğal seçilim sürecine dayanan ve evrimsel algoritmaların bir parçası olarak kabul edilen bir optimizasyon yöntemidir. Doğal evrim teorisinden esinlenmiş bir metasezgisel tekniktir ve karmaşık optimizasyon problemlerinde optimal çözümler elde etmek için kullanılır. Bu algoritma, problem alanını kodlanmış bir temsil alanına dönüştürür. Uygunluk fonksiyonunu değerlendirme temeli olarak kullanır ve kodlanmış popülasyonu evrimsel bir temel olarak kabul eder. Popülasyondaki bireysel bit dizilerinin genetik manipülasyonu, seçim ve diğer genetik mekanizmalar ile birleştirilerek yinelemeli bir süreç oluşturur. Bu süreçte, kodlanmış bit dizisinin bir veya birkaç biti rastgele seçilerek çaprazlama yapılır ve uygunluğa göre yeni bir bit dizisi kombinasyonu oluşturulur. Böylece, yeni nesil kod kombinasyonu eski nesil kod kombinasyonundan üstün hale gelir ve bu, son olarak problem alanına yansıtılarak optimal çözüme yaklaşılması sağlanır. Genetik algoritma, standart optimizasyon algoritmalarına uygun olmayan, kesintili, türevlenemeyen, stokastik veya yüksek derecede karmaşık olan hedef fonksiyonlara sahip çeşitli optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılabilir. Ayrıca, bazı bileşenleri tamsayı olması gereken karmaşık programlama problemleriyle de başa çıkabilir. CST yöntemi, analitik bir sınıf fonksiyonu $C(\psi)$ ile parametrik bir şekil fonksiyonu $S(\psi)$ birleştirir. Sınıf fonksiyonu, temel bir şekil sınıfını belirlerken, şekil fonksiyonu bu temel şekil etrafındaki varyasyonu tanımlar. Bu yaklaşım sayesinde, bir kanat kesitinin yuvarlak burnu ve keskin arka kenarı gibi belirli şekil sınıflarına özgü özellikler sınıf fonksiyonu içinde tanımlanabilir. Böylece, aynı şekil fonksiyonu farklı şekil sınıflarının optimizasyonunda kullanılabilir. Araştırma, CST yöntemini kullanarak fan geometrisini parametrize etmektedir. Bu yöntem, karmaşık geometrik şekilleri daha az değişkenle doğru bir şekilde tanımlama yeteneği nedeniyle tercih edilmiştir. CST ile GA entegrasyonu, geniş bir tasarım alanını verimli bir şekilde keşfetmek ve fan performansını en üst düzeye çıkaracak optimal konfigürasyonları ortaya çıkarmak amacıyla kullanılmıştır. ANSYS Fluent, çeşitli tasarım iterasyonları için akışkanlar dinamiği analizleri gerçekleştirmek ve performans verilerini toplamak üzere kullanılan güçlü bir sayısal simülasyon aracıdır. Bu simülasyonlar, fanın aerodinamik davranışına ilişkin önemli bilgiler sağlamış ve geometrik değişikliklerin performans ölçütleri üzerindeki etkisini vurgulamıştır. MATLAB GA Araç Kutusu ile ANSYS Fluent arasında bir iletişim döngüsü oluşturulmuş ve bu döngü, tasarım değerlendirmesi ve optimizasyon sürecini otomatikleştirmiştir. Kanat açısı, kiriş uzunluğu ve göbek-ucu oranı gibi anahtar parametreler tanımlanmış ve performans üzerindeki etkilerini keşfetmek için sistematik olarak belirlenen sınırlar içinde değiştirilmiştir. Yapılan optimizasyon çalışması, kanatçık tasarımının ve diğer parametrelerin maliyet fonksiyonu üzerindeki kritik etkisini vurgulamaktadır. Özellikle, tasarım parametrelerinin optimize edilmesi performans artışı sağlamak için hayati öneme sahiptir. Bu bulgular, fan tasarımında kullanılan modellerin ve yöntemlerin doğruluğunu değerlendirmek ve daha verimli sistemler geliştirmek için önemli bir referans noktası sunmaktadır. Ayrıca, farklı parametreler ve tasarım özellikleri arasındaki ilişkilerin incelenmesi, daha iyi performans sağlayan fan sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunacaktır. Sonuç olarak, bu çalışma, santrifüj fan tasarımlarının optimize edilmesi için kapsamlı bir çerçeve sunmakta ve geleneksel yöntemler ile modern hesaplama araçları arasındaki boşluğu doldurmaktadır. Elde edilen sonuçlar, sadece fan tasarımı alanına katkıda bulunmakla kalmayıp, aynı zamanda kısıtlı mühendislik uygulamalarında üstün performans elde etmek için gelişmiş parametrelendirme ve optimizasyon tekniklerinin potansiyelini göstermektedir. Bu bulgular, gelecekte enerji verimliliği yüksek sistemlerin geliştirilmesine öncülük edebilir.
Özet (Çeviri)
Centrifugal fans, integral components in constrained spaces such as civil aviation ovens, are designed to meet stringent performance requirements. Their unique operational mechanism involves drawing air axially, redirecting it by 90 degrees, and passing it through the blades in a spiral trajectory. This redirection, combined with the application of centrifugal forces, significantly influences airflow and contributes to their ability to generate high total pressure. Consequently, centrifugal fans are ideal for high-pressure applications where reliable and efficient airflow is paramount. Centrifugal fans possess different characteristics compared to axial fans. Initially, the airflow begins in an axial direction, but before reaching the blades, it undergoes a 90-degree change in direction. Within these fans, the blades guide the air in a spiral pattern, which combines with centrifugal force. This centrifugal force drives the airflow outward and determines its direction. For forward-curved blades, the change in airflow direction has a significant impact on performance. Centrifugal fans generate higher total pressure, and the lift force of the blade profile plays a limited role. Backward-curved blades do not produce traditional lift forces. Their convex side acts as the pressure side, which is an unconventional feature for blade profiles. Additionally, a blunt leading-edge design enhances efficiency and strengthens structural integrity. Centrifugal fans are notable for their high efficiency and relatively low noise levels. Thanks to their robust structural strength, they can withstand pressures up to 7,500 Pa while maintaining stable performance. Commonly used in clean air, gas, and ventilation systems, they are also highly effective in systems with variable resistance. The transitions between blades are gradually widened. In most cases, blades are manufactured as hollow steel profiles welded to the backplate and shroud. In some cases, the fan wheel may also be fabricated using aluminum casting or CNC machining methods. It is well known that the performance of centrifugal fans is largely dependent on blade shape. In this context, Bezier curves, B-spline curves, and NURBS curves are frequently employed for the parametric design of fan blades. However, with the increasing demand for high-speed or curved blade shapes, lower-order curves often fail to adequately define these designs. The Class-Shape Transformation (CST) method, proposed by Kulfan, is a highly accurate modeling approach capable of achieving precise shape designs with fewer variables. This method is widely applied across various aerospace fields, such as blade profile optimization, compressor blade design, and aircraft design, and is also beneficial for the parametric design of fan blades. The research leverages the CST method to parameterize the fan geometry. The CST method is chosen for its capability to accurately describe complex geometrical shapes using a reduced number of variables, thereby simplifying the optimization process without compromising the fidelity of the design. By integrating CST with Genetic Algorithms (GA), this study seeks to explore a broader design space efficiently and uncover optimal configurations that maximize fan performance. A critical component of the optimization process is the use of advanced numerical simulations. ANSYS Fluent, a robust computational fluid dynamics (CFD) tool, was employed to conduct fluid flow analyses and gather performance data for various design iterations. These simulations provided insights into the aerodynamic behavior of the fan, highlighting the impact of geometric changes on performance metrics such as total pressure, efficiency, and flow rate. To facilitate an efficient optimization workflow, a communication loop was established between MATLAB's Genetic Algorithm Toolbox and ANSYS Fluent. This loop enabled seamless data exchange and automated the iterative process of design evaluation and optimization. Key parameters, such as blade angle, chord length, and hub-to-tip ratio, were defined and systematically varied within predefined limits to explore their influence on fan performance. In this study, the blade design of a two-dimensional centrifugal fan was optimized through an integrated computational approach. Numerical simulations were performed using ANSYS software, with the necessary calculations to ensure robust analysis. Fan performance was evaluated based on Fluent CFD analysis, with the results systematically recorded and processed in Excel. The optimization process employed a GA implemented through MATLAB's built-in libraries. Parametric blade optimization was achieved using the CST method, the k-epsilon turbulence model, and the GA, forming an iterative computational loop between MATLAB and ANSYS. Following optimization, the blade designs were analyzed to identify the configuration with the most favorable parameters. The study's findings underscore the significance of geometric parameterization and optimization in enhancing the performance of centrifugal fans. By systematically exploring the design space, the research achieved improvements in performance metrics, meeting the stringent requirements of civil aviation applications. The integration of the CST method and GA proved to be a powerful combination, offering a structured and efficient approach to fan design optimization. In conclusion, this study provides a comprehensive framework for optimizing centrifugal fan designs, bridging the gap between traditional methodologies and modern computational tools. The results not only contribute to the field of fan design but also demonstrate the potential of advanced parameterization and optimization techniques in achieving superior performance in constrained engineering applications.
Benzer Tezler
- Design of helicopter transmission oil cooling fan impeller with multi-objective optimization method
Helikopter transmisyon yağ soğutma fan çarkının çok amaçlı optimizasyon yöntemi ile tasarımı
GÖKHAN AVŞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE BAŞKAN PERÇİN
- Davlumbaz fanı tasarımı
Domestic range hood fan design
GÜVEN ERAKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYHAN UYGUR ONBAŞIOĞLU
- Eksenel akışlı fan tasarımı
Axial flow fan design
MESUT ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT OĞUZ EDİS
- Aırfoıl kanatlı bir santrifüj fanın yanıt yüzeyi yöntemi ile optimizasyonu
Optimization of an airfoil blade centrifugal fan using response surface methodology
ÖMERCAN KARAKOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ PINARBAŞI
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET AYDIN
- Makine öğrenmesi kullanımıyla ev tipi klimalarda parametre ve enerji verimliliği optimizasyonu
Optimization of parameter and energy efficiency in residential air conditioners using machine learning
EZGİ SEVGİ ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU