15. Juni 2023

Wir haben RANS-Turbulenzmodellierung in Kombination mit Machine-Learning-Techniken genutzt, um die Gestaltung von Filmkühlungen für Gasturbinen zu optimieren.
Unsere Arbeit wurde im International Journal of Heat and Mass Transfer veröffentlicht.
Hauptpunkte:
Optimierung des adjungierten GEKO RANS-Modells mithilfe von neuronalen Netzwerken
3D-Filmkühlungsdesigns optimiert mit einem Bayes-Algorithmus

Eine der Haupterkenntnisse war die Integration von geneigten Seitenwänden in Trench-Filmkühlungsdesigns. Diese kleine Änderung hat dazu beigetragen, die Eindringung von heißem Gas in den Trench signifikant zu verringern und in vielen Fällen sogar zu eliminieren.

Der Artikel ist jetzt zum Lesen verfügbar: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0017931023005458

Zusätzlich bieten wir die trainierten GEKO-Modellkoeffizienten für Ihre Simulationen an. Sie können sie hier abrufen: https://data.mendeley.com/datasets/5f7xcv8dgv/1