Das Projekt "(Interimsphase) - Themen-Nr. 1.142, 1.420, 1.330, 1.240^(Interimsphase) - Themen-Nr. 1.133: Entwicklung eines hochumlenkenden Leitradgitters^(Interimsphase) - Themen-Nr. 1.410: Stroemungsbeeinflussung zur Reduzierung der Sekundaerstroemungsverluste in Turbinengittern HTGT-Turbotech^HTGT-Turbotech^(Interimsphase) - Untersuchung der Endstufen eines vielstufigen Axialverdichters mit CDA-Beschaufelung^(Interimsphase) - Themen-Nr. 1.213 und 1.323^(Interimsphase) - Themen-Nr. 1.132: Optimierte Tandemgitterkonfiguration - Verbesserungspotential durch Optimierung, (Interimsphase) - Themen-Nr. 1110: Entwicklung eines mathematischen Verfahrens zur schnellen Formoptimierung von Turbinenschaufeln" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und Technologie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Heidelberg, Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen, Abteilung Technische Simulation.Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Prototyps eines Optimierungsprogramms, das automatisch und schnell die optimale Auslegung von 2D-Turbinenschaufelprofilen ermoeglicht. Hierzu wird ein nichtlineares Optimierungsproblem mit Nebenbedingungen formuliert und geloest. Das zu minimierende Zielfunktional wird dadurch definiert, dass eine rund um das Profil vorgegebene Machzahlverteilung moeglichst gut approximiert werden soll. Die Stroemungsgleichungen und zusaetzliche Restriktionen stellen die Nebenbedingungen dar. Hierzu und fuer die Berechnung der adjungierten Gleichungen wird ein Simulationsmodul der Fa. MTU verwendet, welches auf der Mehrgittermethode beruht. Im Unterschied zu bisherigen Loesungsansaetzen wird eine simultane Strategie implementiert, die gleichzeitig mit der Loesung der Stroemungsgleichungen die Optimierungsaufgabe loest. Dieser Ansatz entspricht bei Problemen der optimalen Steuerung dem 'State of the Art'. Alsoptimierungsalgorithmus wird ein spezielles reduziertes SQP-Verfahren (sukzessive quadratische Programmierung) entwickelt. Dieses beruht darauf, das nichtlineare Optimierungsproblem iterativ durch die Loesung quadratischer Teilprobleme zu loesen. Es ist zu erwarten, dass der Aufwand zur Loesung des Optimierungsproblems in der Groessenordnung des Aufwands zur Loesung des Simulationsproblems liegt, wodurch ein Werkzeug geschaffen wird, das fuer den interaktiven Einsatz tauglich ist.
