Line 1: | Line 1: | ||
− | == | + | ==Parametrización del álabe de una turbina Francis 99 usando polinomios de Bernstein== |
− | + | '''Heriberto Arias-Rojasheriberto.arias@umich.mx<sup>a,b</sup>, Francisco J. Dominguez-Mota<sup>a,b</sup>, Juan I. López-Pérez<sup>b</sup>, Miguel A. Rodríguez-Velázquez<sup>b</sup>''' | |
− | ==2 | + | ==2 Introducción== |
− | Las turbinas hidráulicas son turbomáquinas motoras que absorben energia del fluido y la convierte en energía mecánica. Estas se pueden clasificar en función de su grado de reacción (<math display="inline">\varepsilon _T </math>) como turbinas de acción y reacción <span id='citeF- | + | En la teoría de variable compleja existen técnicas que nos permiten diseñar secciones de álabes con formas relativamente complicadas empleando mapeos conformes <span id='citeF-1'></span><span id='citeF-2'></span><span id='citeF-3'></span>[[#cite-1|[1,2,3]]], pero estos tienen un costo computacional elevado debido al gran número de parámetros que se necesitan determinar para generar una geometría útil para un control numérico, por lo que en la práctica es necesario recurrir a metodologías más simples como la parametrización empleando polinomios, reduciendo así el número de coeficientes a determinar. Los métodos de parametrización de álabes pueden clasificarse en dos principales grupos: aproximación por secciones y parches sobre superficies. Para ambas metodologías, la clave de su implementación eficiente consiste en reducir el número de parámetros para representar geometrías complejas con el menor costo computacional, lo cual ha llevado al desarrollo y uso de un gran número de técnicas en busca de parametrizaciones optimas <span id='citeF-1'></span><span id='citeF-4'></span><span id='citeF-5'></span><span id='citeF-6'></span><span id='citeF-7'></span>[[#cite-1|[1,4,5,6,7]]]. Por su parte, los álabes de turbinas Francis son formas complejas que difícilmente pueden ser reconstruidas geométricamente a partir de una sola función. Algunas de las investigaciones recientes incluyen el uso de métodos de optimización para el diseño de álabes de compresores y turbinas, además del desarrollo de perfiles aerodinámicos <span id='citeF-8'></span><span id='citeF-9'></span><span id='citeF-10'></span><span id='citeF-11'></span><span id='citeF-12'></span><span id='citeF-13'></span><span id='citeF-14'></span>[[#cite-8|[8,9,10,11,12,13,14]]]. Una opción versátil e intuitiva para realizar la representación numérica de un álabe es el uso de Polinomios de Bernstein <span id='citeF-15'></span>[[#cite-15|[15]]]. Estos pueden utilizarse con la idea de realizar ajustes suficientemente precisos en un intervalo cerrado de las curvas continuas que representan líneas de corriente. Originalmente fueron propuestos por Bernstein en 1912, y fueron empleados en relativamente pocas aplicaciones debido a limitaciones de las capacidades de cómputo en ese momento <span id='citeF-16'></span><span id='citeF-17'></span>[[#cite-16|[16,17]]]. Actualmente, su versatilidad ha permitido aplicarlos en áreas como el cálculo, análisis de elementos finitos, control de sistemas dinámicos, modelado y optimización de geometrías complejas, etc. <span id='citeF-18'></span><span id='citeF-15'></span><span id='citeF-16'></span><span id='citeF-19'></span><span id='citeF-20'></span><span id='citeF-21'></span>[[#cite-18|[18,15,16,19,20,21]]]. El presente trabajo muestra una implementación de los polinomios de Bernstein para realizar un ajuste numérico de un álabe de una turbina Francis 99. A continuación, se describe el proceso de parametrización implementado y los resultados obtenidos. |
+ | |||
+ | ==3 Descripción de la turbina== | ||
+ | |||
+ | Las turbinas hidráulicas son turbomáquinas motoras que absorben energia del fluido y la convierte en energía mecánica. Estas se pueden clasificar en función de su grado de reacción (<math display="inline">\varepsilon _T </math>) como turbinas de acción y reacción <span id='citeF-22'></span>[[#cite-22|[22]]]. Las turbinas Francis son turbinas de reacción que trabajan con flujo radio-axial y son utilizadas para la producción de energia eléctrica. El caso de estudio se basa en la parametrización del álabe de una turbina hidráulica Francis 99 (Figura [[#img-1a|1a]]), cuyo rotor esta compuesto por 15 álabes principales (Figura [[#img-1b|1b]]) y 15 divisores, y tiene un diámetro de <math display="inline">0.63 \,\, m</math>. El rotor puede alcanzar una velocidad de <math display="inline">335.4</math> revoluciones por minuto y una eficiencia hidráulica de <math display="inline">92.61 % </math>. | ||
<div id='img-1a'></div> | <div id='img-1a'></div> | ||
Line 12: | Line 16: | ||
{| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | {| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | ||
|- | |- | ||
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-turb1.png|522px|Rotor.]] |
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-turb3.png|342px|Álabe principal.]] |
|- style="text-align: center; font-size: 75%;" | |- style="text-align: center; font-size: 75%;" | ||
| (a) Rotor. | | (a) Rotor. | ||
Line 21: | Line 25: | ||
|} | |} | ||
− | == | + | ==4 Metodología de parametrización== |
− | El proceso de parametrización puede realizarse en tres etapas: extracción de datos, reconstrucción del álabe y evaluación numérica (Figura [[#img-2|2]]). | + | El proceso de parametrización puede realizarse en tres etapas: extracción de datos, reconstrucción del álabe y evaluación numérica (Figura [[#img-2|2]]). A continuación se describe en que consiste cada una de ellas. |
<div id='img-2'></div> | <div id='img-2'></div> | ||
{| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | {| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | ||
|- | |- | ||
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-diagrama.png|480px|Etapas del proceso de parametrización.]] |
|- style="text-align: center; font-size: 75%;" | |- style="text-align: center; font-size: 75%;" | ||
| colspan="1" | '''Figura 2:''' Etapas del proceso de parametrización. | | colspan="1" | '''Figura 2:''' Etapas del proceso de parametrización. | ||
|} | |} | ||
− | === | + | ===4.1 Extracción de datos=== |
− | El primer paso consiste en la obtención de las coordenadas <math display="inline"> | + | El primer paso consiste en la obtención de las coordenadas <math display="inline">x_i, y_i, z_i</math> a partir de un escaneo del álabe real de una turbina Francis 99. El perfil se divide en <math display="inline">n</math> secciones (para este caso en particular <math display="inline">n=10</math>) las cuales definen los planos de corte en los que la sección es escaneada (Figura [[#img-3a|3a]]). Para definir cada plano se obtienen las coordenadas de <math display="inline">m</math> puntos en cada una de las caras de succión y presión (<math display="inline">m=128</math> para este caso en particular) (Figura [[#img-3b|3b]]). El proceso de extracción de datos es vital, mientras mejor sea la distribución de puntos sobre la superficie escaneada obtendremos una mejor representación del elemento y por lo tanto una parametrización más precisa; por otra parte, un escaneo deficiente introduce errorres que se manifiestan en la calidad de la parametrización. Los datos del escaneo usados en este trabajo fueron proporcionados por ''the Norwegian Hydropower Centre'' <span id='citeF-23'></span>[[#cite-23|[23]]]. |
+ | <div id='img-3a'></div> | ||
<div id='img-3b'></div> | <div id='img-3b'></div> | ||
<div id='img-3'></div> | <div id='img-3'></div> | ||
− | |||
{| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | {| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | ||
|- | |- | ||
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-planos.png|486px|Planos de corte.]] |
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-planos2.png|600px|Datos del escaneo.]] |
|- style="text-align: center; font-size: 75%;" | |- style="text-align: center; font-size: 75%;" | ||
+ | | (a) Planos de corte. | ||
| (b) Datos del escaneo. | | (b) Datos del escaneo. | ||
|- style="text-align: center; font-size: 75%;" | |- style="text-align: center; font-size: 75%;" | ||
− | | colspan="2" | '''Figura | + | | colspan="2" | '''Figura 3:''' Definición de los planos de corte. |
|} | |} | ||
− | === | + | ===4.2 Reconstrucción de la geometría del álabe=== |
+ | |||
+ | En la etapa de reconstrucción se realiza el ajuste de las caras de presión y succión de la sección transversal del álabe para cada uno de los planos previamente definidos. Para esto se ejecuta un proceso de interpolación empleando un polinomio <math display="inline">P(t)</math> definido por 8 curvas de Bernstein <math display="inline">P^{(k)}(t)</math> de cuarto orden ([[#eq-1|1]]). La elección de la cantidad de curvas implementadas para definir el contorno de la sección transversal esta directamente relacionada con la precisión que se desea obtener. Cada cara de la sección tranversal puede ser definida con tres polinomios o menos, pero esto disminuiría la precisión del ajuste. Del mismo modo incrementar el número de curvas de ajuste reduciría el error pero incrementaría el costo computacional, por lo que lo más conveniente es establecer una tolerancia para el error y encontrar una punto de equilibrio entre precisión y costo computacional. | ||
− | + | Las ocho curvas de Bernstein están dadas por | |
<span id="eq-1"></span> | <span id="eq-1"></span> | ||
Line 60: | Line 67: | ||
{| style="text-align: left; margin:auto;width: 100%;" | {| style="text-align: left; margin:auto;width: 100%;" | ||
|- | |- | ||
− | | style="text-align: center;" | <math>P^{(k)}(t) = \sum _{i=0}^{n=4} C_i^{(k)}B_i^4 (t), \quad | + | | style="text-align: center;" | <math>P^{(k)}(t) = \sum _{i=0}^{n=4} C_i^{(k)}B_i^4 (t), \quad k=1,...8 </math> |
|} | |} | ||
| style="width: 5px;text-align: right;white-space: nowrap;" | (1) | | style="width: 5px;text-align: right;white-space: nowrap;" | (1) | ||
|} | |} | ||
− | donde <math display="inline"> t </math> representa la longitud de arco de cada una de las 8 piezas de la sección de la cara correspondiente (presión o succión) <math display="inline"> 0\leq t \leq 1 </math>, <math display="inline">C_i^{(k)}</math> son 5 puntos de control que definen la forma del ajuste en cada curva, y <math display="inline">k</math> representa la curva correspondiente a cada uno de las piezas de la parametrización (figura [[#img-5|5]]). Como sabemos, los polinomios <math display="inline">B_i^4 (t)</math> pueden escribirse como | + | donde <math display="inline">t</math> representa la longitud de arco de cada una de las 8 piezas de la sección de la cara correspondiente (presión o succión) <math display="inline"> 0\leq t \leq 1 </math>, <math display="inline">C_i^{(k)}</math> son 5 puntos de control que definen la forma del ajuste en cada curva, y <math display="inline">k</math> representa la curva correspondiente a cada uno de las piezas de la parametrización (figura [[#img-5|5]]). Como sabemos, los polinomios <math display="inline">B_i^4 (t)</math> pueden escribirse como |
<span id="eq-2"></span> | <span id="eq-2"></span> | ||
Line 94: | Line 101: | ||
{| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | {| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | ||
|- | |- | ||
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-bernstein4.png|600px|Polinomio de Bernstein de cuarto orden.]] |
|- style="text-align: center; font-size: 75%;" | |- style="text-align: center; font-size: 75%;" | ||
| colspan="1" | '''Figura 4:''' Polinomio de Bernstein de cuarto orden. | | colspan="1" | '''Figura 4:''' Polinomio de Bernstein de cuarto orden. | ||
|} | |} | ||
− | Algunas de las propiedades más importantes de los polinomios de Bernstein son la simetría, la positividad y la partición de la unidad <span id='citeF- | + | Algunas de las propiedades más importantes de los polinomios de Bernstein son la simetría, la positividad y la partición de la unidad <span id='citeF-24'></span>[[#cite-24|[24]]], entre otras, que los convierten en herramientas útiles para el diseño asistido por computadora (ver Figura [[#img-4|4]]). |
− | Proponiendo un problema de mínimos cuadrados | + | Proponiendo un problema de mínimos cuadrados para obtener el mejor ajuste en la evaluación de <math display="inline">P(t)</math> de manera simultánea en todas las coordenadas <math display="inline">x_i, y_i, z_i</math>, considerando restricciones de continuidad para los diferentes <math display="inline">P^{(k)}</math>, se determinan los puntos de control <math display="inline">C_{i}^{(k)};k=1,...,8;i=0,...,4</math>. Cada cara es definida usando <math display="inline">4</math> polinomios (Figura [[#img-5|5]]) con lo que se generan así <math display="inline">20</math> puntos de control. La condición de continuidad viene dada por |
{| class="formulaSCP" style="width: 100%; text-align: left;" | {| class="formulaSCP" style="width: 100%; text-align: left;" | ||
Line 112: | Line 119: | ||
|} | |} | ||
− | donde los valores <math display="inline">\tau _k</math> se eligen de tal manera que el error cuadrático medio entre <math display="inline">P(t)</math> y los puntos escaneados sea un mínimo. Una vez definidos los coeficientes se puede generar la sección transversal del álabe usando <math display="inline">N</math> puntos. Es importante mencionar que la precisión del ajuste está directamente relacionada con el valor de <math display="inline">N</math>; a mayor número de puntos, menor error, lo cual se puede observar a simple vista en la Figura ([[#img-6|6]]) en donde se muestra los resultados del ajuste para <math display="inline">N=10</math> y <math display="inline">N=100</math> (La línea punteada representa el ajuste y la línea continua la geometría real). | + | donde los valores <math display="inline">\tau _k</math> se eligen de tal manera que el error cuadrático medio entre <math display="inline">P(t)</math> y los puntos escaneados sea un mínimo. Una vez definidos los coeficientes se puede generar una representación de la sección transversal del álabe usando <math display="inline">N</math> puntos. Es importante mencionar que la precisión del ajuste está directamente relacionada con el valor de <math display="inline">N</math>; a mayor número de puntos, menor error, lo cual se puede observar a simple vista en la Figura ([[#img-6|6]]) en donde se muestra los resultados del ajuste para <math display="inline">N=10</math> y <math display="inline">N=100</math> (La línea punteada representa el ajuste y la línea continua la geometría real). |
<div id='img-5'></div> | <div id='img-5'></div> | ||
{| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | {| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | ||
|- | |- | ||
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-seccion_polinomios.png|600px|Puntos de control.]] |
|- style="text-align: center; font-size: 75%;" | |- style="text-align: center; font-size: 75%;" | ||
| colspan="1" | '''Figura 5:''' Puntos de control. | | colspan="1" | '''Figura 5:''' Puntos de control. | ||
Line 127: | Line 134: | ||
{| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | {| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | ||
|- | |- | ||
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-N10.png|600px|N=10.]] |
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-N100.png|600px|N=100.]] |
|- style="text-align: center; font-size: 75%;" | |- style="text-align: center; font-size: 75%;" | ||
| (a) N=10. | | (a) N=10. | ||
Line 136: | Line 143: | ||
|} | |} | ||
− | Después de generar una sección el proceso se repite para | + | Después de generar una sección transversal el proceso se repite para producir cada uno de los planos (Figura [[#img-3|3]]) y posteriormente construir la superficie del álabe empleando interpolación transfinita (Figura [[#img-7|7]]) <span id='citeF-15'></span>[[#cite-15|[15]]]. |
<div id='img-7'></div> | <div id='img-7'></div> | ||
{| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | {| class="floating_imageSCP" style="text-align: center; border: 1px solid #BBB; margin: 1em auto; width: 100%;max-width: 100%;" | ||
|- | |- | ||
− | |[[Image: | + | |[[Image:Review_981863207323-superficie.png|540px|Superficie del álabe.]] |
|- style="text-align: center; font-size: 75%;" | |- style="text-align: center; font-size: 75%;" | ||
| colspan="1" | '''Figura 7:''' Superficie del álabe. | | colspan="1" | '''Figura 7:''' Superficie del álabe. | ||
|} | |} | ||
− | === | + | ===4.3 Evaluación del error=== |
− | La etapa final del proceso de parametrización es la evaluación del error para determinar la precisión del ajuste sobre toda la superficie del álabe y los datos escaneados. | + | La etapa final del proceso de parametrización es la evaluación del error para determinar la precisión del ajuste sobre toda la superficie del álabe y los datos escaneados. Dado que se compara la precisión con que el modelo ajusta los datos reales obtenidos a partir del escaneo, en la literatura se utiliza el error cuadrático medio dado por ([[#eq-4|4]]): |
<span id="eq-4"></span> | <span id="eq-4"></span> | ||
Line 161: | Line 168: | ||
|} | |} | ||
− | donde <math display="inline">D_{i}</math>, es la distancia euclidiana entre el punto <math display="inline">(x_i</math>, <math display="inline">y_i</math>, <math display="inline">z_i)</math> y la tangente a la superficie definida por el correspondiente vector unitario normal a la superficie generada del álabe <span id='citeF- | + | donde <math display="inline">D_{i}</math>, es la distancia euclidiana entre el punto <math display="inline">(x_i</math>, <math display="inline">y_i</math>, <math display="inline">z_i)</math> y la tangente a la superficie definida por el correspondiente vector unitario normal a la superficie generada del álabe <span id='citeF-5'></span>[[#cite-5|[5]]]. |
− | Al evaluar la ecuación ([[#eq-4|4]]) tomando <math display="inline">N=128</math>, el error | + | Al evaluar la ecuación ([[#eq-4|4]]) tomando <math display="inline">N=128</math>, el error cuadrático medio obtenido entre los datos del escaneo y el ajuste es de <math display="inline">1.5496 \times 10^{-3} %</math> en la cara de presión y <math display="inline">9.685 \times 10^{-5} %</math> para la cara de succión <span id='citeF-15'></span>[[#cite-15|[15]]], ambos valores dentro de la tolerancia sugerida por Dube et al. <span id='citeF-18'></span>[[#cite-18|[18]]]. |
− | == | + | ==5 Conclusiones== |
− | El presente trabajo se enfocó en mostrar la implementación de la metodología de aproximación por secciones usando polinomios de Bernstein para la parametrización de formas geometricas complejas, y en particular de álabes de turbinas. Los polinomios de Bernstein muestran ser una opción viable y adecuada, relativamente fácil de implementar. Los resultados obtenidos son muy satisfactorios, y la versatilidad con la que los polinomios se adaptan a la geometría compleja sugiere que esta metodología puede ser implementada para parametrizar álabes de | + | El presente trabajo se enfocó en mostrar la implementación de la metodología de aproximación por secciones usando polinomios de Bernstein para la parametrización de formas geometricas complejas, y en particular de álabes de turbinas. Los polinomios de Bernstein muestran ser una opción viable y adecuada, relativamente fácil de implementar. Los resultados obtenidos son muy satisfactorios, y la versatilidad con la que los polinomios se adaptan a la geometría compleja sugiere que esta metodología puede ser implementada para parametrizar álabes de diferentes tipos de turbina, hélices o cualquier otra geometría compleja. |
===BIBLIOGRAFÍA=== | ===BIBLIOGRAFÍA=== | ||
<div id="cite-1"></div> | <div id="cite-1"></div> | ||
− | '''[[#citeF-1|[1]]]''' Abbott, Ira H and Von Doenhoff, Albert E. (2012) "Theory of wing sections: including a summary of airfoil data". Courier Corporation 53 | + | '''[[#citeF-1|[1]]]''' Abbott, Ira H and Von Doenhoff, Albert E. (2012) "Theory of wing sections: including a summary of airfoil data". Courier Corporation 53-63, 1 Edition |
<div id="cite-2"></div> | <div id="cite-2"></div> | ||
− | '''[[#citeF-2|[2]]]''' | + | '''[[#citeF-2|[2]]]''' Farrashkhalvat, M and Miles, JP. (2003) "Basic Structured Grid Generation: With an introduction to unstructured grid generation". Elsevier 1-187 |
<div id="cite-3"></div> | <div id="cite-3"></div> | ||
− | '''[[#citeF-3|[3]]]''' | + | '''[[#citeF-3|[3]]]''' Thompson, Joe F and Soni, Bharat K and Weatherill, Nigel P. (1998) "Handbook of grid generation". CRC press 1-37 |
<div id="cite-4"></div> | <div id="cite-4"></div> | ||
− | '''[[#citeF-4|[4]]]''' | + | '''[[#citeF-4|[4]]]''' Cerriteño, A and Delgado, G and Galván, S and Dominguez, F and Ramírez, R. (2021) "Reconstruction of the Francis 99 main runner blade using a hybrid parametric approach.", Volume 774. IOP Publishing. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 012-074 |
<div id="cite-5"></div> | <div id="cite-5"></div> | ||
− | '''[[#citeF-5|[5]]]''' | + | '''[[#citeF-5|[5]]]''' Delgado, Giovanni and Galván, Sergio and Dominguez-Mota, Francisco and García, JC and Valencia, Esteban. (2020) "Reconstruction methodology of a Francis runner blade using numerical tools", Volume 34. Springer. Journal of Mechanical Science and Technology 1237-1247 |
<div id="cite-6"></div> | <div id="cite-6"></div> | ||
− | '''[[#citeF-6|[6]]]''' | + | '''[[#citeF-6|[6]]]''' Farin, Gerald. (2014) "Curves and surfaces for computer-aided geometric design: a practical guide". Elsevier 41-62, 3 Edition |
<div id="cite-7"></div> | <div id="cite-7"></div> | ||
− | '''[[#citeF-7|[7]]]''' | + | '''[[#citeF-7|[7]]]''' Ferrando, Lluis and Kueny, Jean-Louis and Avellan, Francois and Pedretti, Camille and Tomas, Laurent. (2004) "Surface parameterization of a Francis runner turbine for optimum design". 22nd IAHR Symposium on hydraulic machinery and systems 1-11 |
<div id="cite-8"></div> | <div id="cite-8"></div> | ||
− | '''[[#citeF-8|[8]]]''' | + | '''[[#citeF-8|[8]]]''' Agromayor, Roberto and Anand, Nitish and Müller, Jens-Dominik and Pini, Matteo and Nord, Lars O. (2021) "A unified geometry parametrization method for turbomachinery blades", Volume 133. Elsevier. Computer-Aided Design 102987 |
<div id="cite-9"></div> | <div id="cite-9"></div> | ||
− | '''[[#citeF-9|[9]]]''' | + | '''[[#citeF-9|[9]]]''' Agromayor, Roberto and Nord, Lars O. (2019) "Preliminary design and optimization of axial turbines accounting for diffuser performance", Volume 4. MDPI. International Journal of Turbomachinery, Propulsion and Power 3 32 |
<div id="cite-10"></div> | <div id="cite-10"></div> | ||
− | '''[[#citeF-10|[10]]]''' | + | '''[[#citeF-10|[10]]]''' Anand, Nitish and Vitale, Salvatore and Pini, Matteo and Colonna, Piero. (2018) "Assessment of FFD and CAD-based shape parametrization methods for adjoint-based turbomachinery shape optimization", Volume 7. Proceedings of Montreal 9th |
<div id="cite-11"></div> | <div id="cite-11"></div> | ||
− | '''[[#citeF-11|[11]]]''' | + | '''[[#citeF-11|[11]]]''' Gagliardi, Flavio and Giannakoglou, Kyriakos C. (2019) "RBF-based morphing of B-Rep models for use in aerodynamic shape optimization", Volume 138. Elsevier. Advances in Engineering Software 102724 |
<div id="cite-12"></div> | <div id="cite-12"></div> | ||
− | '''[[#citeF-12|[12]]]''' | + | '''[[#citeF-12|[12]]]''' John, Alistair and Shahpar, Shahrokh and Qin, Ning. (2017) "Novel compressor blade shaping through a free-form method", Volume 139. American Society of Mechanical Engineers. Journal of Turbomachinery 8 081002 |
<div id="cite-13"></div> | <div id="cite-13"></div> | ||
− | '''[[#citeF-13|[13]]]''' | + | '''[[#citeF-13|[13]]]''' Mykhaskiv, Orest and Banovi, Mladen and Auriemma, Salvatore and Mohanamuraly, Pavanakumar and Walther, Andrea and Legrand, Herve and Müller, Jens-Dominik. (2018) "NURBS-based and parametric-based shape optimization with differentiated CAD kernel", Volume 15. Taylor & Francis. Computer-Aided Design and Applications 6 916–926 |
<div id="cite-14"></div> | <div id="cite-14"></div> | ||
− | '''[[#citeF-14|[14]]]''' . () " | + | '''[[#citeF-14|[14]]]''' Tang, Xiao and Luo, Jiaqi and Liu, Feng. (2018) "Adjoint aerodynamic optimization of a transonic fan rotor blade with a localized two-level mesh deformation method", Volume 72. Elsevier. Aerospace Science and Technology 267–277 |
<div id="cite-15"></div> | <div id="cite-15"></div> | ||
− | '''[[#citeF-15|[15]]]''' Kelisky, Richard and Rivlin, Theodore. (1967) "Iterates of Bernstein polynomials", Volume 21. Mathematical Sciences Publishers. Pacific Journal of Mathematics | + | '''[[#citeF-15|[15]]]''' Pérez Rubio, Luis David and Galván González, Sergio Ricardo and Domínguez Mota, Francisco Javier and Cerriteño Sánchez, Angel and Tamayo Soto, Miguel Angel and Delgado Sánchez, Giovanni. (2021) "Reconstruction of a Steam Turbine Blade Using Piecewise Bernstein Polynomials and Transfinite Interpolation", Volume 85017. American Society of Mechanical Engineers. Turbo Expo: Power for Land, Sea, and Air |
+ | |||
+ | <div id="cite-16"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-16|[16]]]''' Farouki, Rida T. (2012) "The Bernstein polynomial basis: A centennial retrospective", Volume 29. Elsevier. Computer Aided Geometric Design 379-419 | ||
+ | |||
+ | <div id="cite-17"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-17|[17]]]''' Steffens, Karl-Georg. (2006) "The history of approximation theory: from Euler to Bernstein". Springer 1-100 | ||
+ | |||
+ | <div id="cite-18"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-18|[18]]]''' Dubé, Jean-Francois and Guibault, Francois and Vallet, Marie-Gabrielle and Trépanier, Jean-Yves. (2006) "Turbine blade reconstruction and optimization using subdivision surfaces". 44th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit 13-27 | ||
+ | |||
+ | <div id="cite-19"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-19|[19]]]''' Yousefi, Sohrab Ali and Behroozifar, Mahmoud. (2010) "Operational matrices of Bernstein polynomials and their applications", Volume 41. Taylor & Francis. International Journal of Systems Science 709-716 | ||
+ | |||
+ | <div id="cite-20"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-20|[20]]]''' Joy, Kenneth I. (2000) "Bernstein polynomials", Volume 13. On-Line Geometric Modeling Notes 1-11 | ||
+ | |||
+ | <div id="cite-21"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-21|[21]]]''' Arias-Rojas, Heriberto and Rodríguez-Velázquez, Miguel A and Cerriteño-Sánchez, Ángel and Domínguez-Mota, Francisco J and Galván-González, Sergio R. (2023) "A FEM Structural Analysis of a Francis Turbine Blade Parametrized Using Piecewise Bernstein Polynomials", Volume 11. MDPI. Computation 1-23 | ||
+ | |||
+ | <div id="cite-22"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-22|[22]]]''' Mataix, Claudio. (1986) "Mecánica de fluidos y máquinas hidráulicas" 460-517, 2 Edition | ||
+ | |||
+ | <div id="cite-23"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-23|[23]]]''' . (2023) "Norwegian Hydropower Centre, 2016" Avialable online: https://www.ntnu.edu/nvks/norwegian-hydropower-center | ||
+ | |||
+ | <div id="cite-24"></div> | ||
+ | '''[[#citeF-24|[24]]]''' Kelisky, Richard and Rivlin, Theodore. (1967) "Iterates of Bernstein polynomials", Volume 21. Mathematical Sciences Publishers. Pacific Journal of Mathematics 511-520 |
Heriberto Arias-Rojasheriberto.arias@umich.mxa,b, Francisco J. Dominguez-Motaa,b, Juan I. López-Pérezb, Miguel A. Rodríguez-Velázquezb
En la teoría de variable compleja existen técnicas que nos permiten diseñar secciones de álabes con formas relativamente complicadas empleando mapeos conformes [1,2,3], pero estos tienen un costo computacional elevado debido al gran número de parámetros que se necesitan determinar para generar una geometría útil para un control numérico, por lo que en la práctica es necesario recurrir a metodologías más simples como la parametrización empleando polinomios, reduciendo así el número de coeficientes a determinar. Los métodos de parametrización de álabes pueden clasificarse en dos principales grupos: aproximación por secciones y parches sobre superficies. Para ambas metodologías, la clave de su implementación eficiente consiste en reducir el número de parámetros para representar geometrías complejas con el menor costo computacional, lo cual ha llevado al desarrollo y uso de un gran número de técnicas en busca de parametrizaciones optimas [1,4,5,6,7]. Por su parte, los álabes de turbinas Francis son formas complejas que difícilmente pueden ser reconstruidas geométricamente a partir de una sola función. Algunas de las investigaciones recientes incluyen el uso de métodos de optimización para el diseño de álabes de compresores y turbinas, además del desarrollo de perfiles aerodinámicos [8,9,10,11,12,13,14]. Una opción versátil e intuitiva para realizar la representación numérica de un álabe es el uso de Polinomios de Bernstein [15]. Estos pueden utilizarse con la idea de realizar ajustes suficientemente precisos en un intervalo cerrado de las curvas continuas que representan líneas de corriente. Originalmente fueron propuestos por Bernstein en 1912, y fueron empleados en relativamente pocas aplicaciones debido a limitaciones de las capacidades de cómputo en ese momento [16,17]. Actualmente, su versatilidad ha permitido aplicarlos en áreas como el cálculo, análisis de elementos finitos, control de sistemas dinámicos, modelado y optimización de geometrías complejas, etc. [18,15,16,19,20,21]. El presente trabajo muestra una implementación de los polinomios de Bernstein para realizar un ajuste numérico de un álabe de una turbina Francis 99. A continuación, se describe el proceso de parametrización implementado y los resultados obtenidos.
Las turbinas hidráulicas son turbomáquinas motoras que absorben energia del fluido y la convierte en energía mecánica. Estas se pueden clasificar en función de su grado de reacción () como turbinas de acción y reacción [22]. Las turbinas Francis son turbinas de reacción que trabajan con flujo radio-axial y son utilizadas para la producción de energia eléctrica. El caso de estudio se basa en la parametrización del álabe de una turbina hidráulica Francis 99 (Figura 1a), cuyo rotor esta compuesto por 15 álabes principales (Figura 1b) y 15 divisores, y tiene un diámetro de . El rotor puede alcanzar una velocidad de revoluciones por minuto y una eficiencia hidráulica de .
(a) Rotor. | (b) Álabe principal. |
Figura 1: Turbina Francis 99. |
El proceso de parametrización puede realizarse en tres etapas: extracción de datos, reconstrucción del álabe y evaluación numérica (Figura 2). A continuación se describe en que consiste cada una de ellas.
Figura 2: Etapas del proceso de parametrización. |
El primer paso consiste en la obtención de las coordenadas a partir de un escaneo del álabe real de una turbina Francis 99. El perfil se divide en secciones (para este caso en particular ) las cuales definen los planos de corte en los que la sección es escaneada (Figura 3a). Para definir cada plano se obtienen las coordenadas de puntos en cada una de las caras de succión y presión ( para este caso en particular) (Figura 3b). El proceso de extracción de datos es vital, mientras mejor sea la distribución de puntos sobre la superficie escaneada obtendremos una mejor representación del elemento y por lo tanto una parametrización más precisa; por otra parte, un escaneo deficiente introduce errorres que se manifiestan en la calidad de la parametrización. Los datos del escaneo usados en este trabajo fueron proporcionados por the Norwegian Hydropower Centre [23].
(a) Planos de corte. | (b) Datos del escaneo. |
Figura 3: Definición de los planos de corte. |
En la etapa de reconstrucción se realiza el ajuste de las caras de presión y succión de la sección transversal del álabe para cada uno de los planos previamente definidos. Para esto se ejecuta un proceso de interpolación empleando un polinomio definido por 8 curvas de Bernstein de cuarto orden (1). La elección de la cantidad de curvas implementadas para definir el contorno de la sección transversal esta directamente relacionada con la precisión que se desea obtener. Cada cara de la sección tranversal puede ser definida con tres polinomios o menos, pero esto disminuiría la precisión del ajuste. Del mismo modo incrementar el número de curvas de ajuste reduciría el error pero incrementaría el costo computacional, por lo que lo más conveniente es establecer una tolerancia para el error y encontrar una punto de equilibrio entre precisión y costo computacional.
Las ocho curvas de Bernstein están dadas por
|
(1) |
donde representa la longitud de arco de cada una de las 8 piezas de la sección de la cara correspondiente (presión o succión) , son 5 puntos de control que definen la forma del ajuste en cada curva, y representa la curva correspondiente a cada uno de las piezas de la parametrización (figura 5). Como sabemos, los polinomios pueden escribirse como
|
(2) |
donde,
|
(3) |
Figura 4: Polinomio de Bernstein de cuarto orden. |
Algunas de las propiedades más importantes de los polinomios de Bernstein son la simetría, la positividad y la partición de la unidad [24], entre otras, que los convierten en herramientas útiles para el diseño asistido por computadora (ver Figura 4).
Proponiendo un problema de mínimos cuadrados para obtener el mejor ajuste en la evaluación de de manera simultánea en todas las coordenadas , considerando restricciones de continuidad para los diferentes , se determinan los puntos de control . Cada cara es definida usando polinomios (Figura 5) con lo que se generan así puntos de control. La condición de continuidad viene dada por
|
donde los valores se eligen de tal manera que el error cuadrático medio entre y los puntos escaneados sea un mínimo. Una vez definidos los coeficientes se puede generar una representación de la sección transversal del álabe usando puntos. Es importante mencionar que la precisión del ajuste está directamente relacionada con el valor de ; a mayor número de puntos, menor error, lo cual se puede observar a simple vista en la Figura (6) en donde se muestra los resultados del ajuste para y (La línea punteada representa el ajuste y la línea continua la geometría real).
Figura 5: Puntos de control. |
(a) N=10. | (b) N=100. |
Figura 6: Ajuste numérico usando N puntos. |
Después de generar una sección transversal el proceso se repite para producir cada uno de los planos (Figura 3) y posteriormente construir la superficie del álabe empleando interpolación transfinita (Figura 7) [15].
Figura 7: Superficie del álabe. |
La etapa final del proceso de parametrización es la evaluación del error para determinar la precisión del ajuste sobre toda la superficie del álabe y los datos escaneados. Dado que se compara la precisión con que el modelo ajusta los datos reales obtenidos a partir del escaneo, en la literatura se utiliza el error cuadrático medio dado por (4):
|
(4) |
donde , es la distancia euclidiana entre el punto , , y la tangente a la superficie definida por el correspondiente vector unitario normal a la superficie generada del álabe [5].
Al evaluar la ecuación (4) tomando , el error cuadrático medio obtenido entre los datos del escaneo y el ajuste es de en la cara de presión y para la cara de succión [15], ambos valores dentro de la tolerancia sugerida por Dube et al. [18].
El presente trabajo se enfocó en mostrar la implementación de la metodología de aproximación por secciones usando polinomios de Bernstein para la parametrización de formas geometricas complejas, y en particular de álabes de turbinas. Los polinomios de Bernstein muestran ser una opción viable y adecuada, relativamente fácil de implementar. Los resultados obtenidos son muy satisfactorios, y la versatilidad con la que los polinomios se adaptan a la geometría compleja sugiere que esta metodología puede ser implementada para parametrizar álabes de diferentes tipos de turbina, hélices o cualquier otra geometría compleja.
[1] Abbott, Ira H and Von Doenhoff, Albert E. (2012) "Theory of wing sections: including a summary of airfoil data". Courier Corporation 53-63, 1 Edition
[2] Farrashkhalvat, M and Miles, JP. (2003) "Basic Structured Grid Generation: With an introduction to unstructured grid generation". Elsevier 1-187
[3] Thompson, Joe F and Soni, Bharat K and Weatherill, Nigel P. (1998) "Handbook of grid generation". CRC press 1-37
[4] Cerriteño, A and Delgado, G and Galván, S and Dominguez, F and Ramírez, R. (2021) "Reconstruction of the Francis 99 main runner blade using a hybrid parametric approach.", Volume 774. IOP Publishing. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 012-074
[5] Delgado, Giovanni and Galván, Sergio and Dominguez-Mota, Francisco and García, JC and Valencia, Esteban. (2020) "Reconstruction methodology of a Francis runner blade using numerical tools", Volume 34. Springer. Journal of Mechanical Science and Technology 1237-1247
[6] Farin, Gerald. (2014) "Curves and surfaces for computer-aided geometric design: a practical guide". Elsevier 41-62, 3 Edition
[7] Ferrando, Lluis and Kueny, Jean-Louis and Avellan, Francois and Pedretti, Camille and Tomas, Laurent. (2004) "Surface parameterization of a Francis runner turbine for optimum design". 22nd IAHR Symposium on hydraulic machinery and systems 1-11
[8] Agromayor, Roberto and Anand, Nitish and Müller, Jens-Dominik and Pini, Matteo and Nord, Lars O. (2021) "A unified geometry parametrization method for turbomachinery blades", Volume 133. Elsevier. Computer-Aided Design 102987
[9] Agromayor, Roberto and Nord, Lars O. (2019) "Preliminary design and optimization of axial turbines accounting for diffuser performance", Volume 4. MDPI. International Journal of Turbomachinery, Propulsion and Power 3 32
[10] Anand, Nitish and Vitale, Salvatore and Pini, Matteo and Colonna, Piero. (2018) "Assessment of FFD and CAD-based shape parametrization methods for adjoint-based turbomachinery shape optimization", Volume 7. Proceedings of Montreal 9th
[11] Gagliardi, Flavio and Giannakoglou, Kyriakos C. (2019) "RBF-based morphing of B-Rep models for use in aerodynamic shape optimization", Volume 138. Elsevier. Advances in Engineering Software 102724
[12] John, Alistair and Shahpar, Shahrokh and Qin, Ning. (2017) "Novel compressor blade shaping through a free-form method", Volume 139. American Society of Mechanical Engineers. Journal of Turbomachinery 8 081002
[13] Mykhaskiv, Orest and Banovi, Mladen and Auriemma, Salvatore and Mohanamuraly, Pavanakumar and Walther, Andrea and Legrand, Herve and Müller, Jens-Dominik. (2018) "NURBS-based and parametric-based shape optimization with differentiated CAD kernel", Volume 15. Taylor & Francis. Computer-Aided Design and Applications 6 916–926
[14] Tang, Xiao and Luo, Jiaqi and Liu, Feng. (2018) "Adjoint aerodynamic optimization of a transonic fan rotor blade with a localized two-level mesh deformation method", Volume 72. Elsevier. Aerospace Science and Technology 267–277
[15] Pérez Rubio, Luis David and Galván González, Sergio Ricardo and Domínguez Mota, Francisco Javier and Cerriteño Sánchez, Angel and Tamayo Soto, Miguel Angel and Delgado Sánchez, Giovanni. (2021) "Reconstruction of a Steam Turbine Blade Using Piecewise Bernstein Polynomials and Transfinite Interpolation", Volume 85017. American Society of Mechanical Engineers. Turbo Expo: Power for Land, Sea, and Air
[16] Farouki, Rida T. (2012) "The Bernstein polynomial basis: A centennial retrospective", Volume 29. Elsevier. Computer Aided Geometric Design 379-419
[17] Steffens, Karl-Georg. (2006) "The history of approximation theory: from Euler to Bernstein". Springer 1-100
[18] Dubé, Jean-Francois and Guibault, Francois and Vallet, Marie-Gabrielle and Trépanier, Jean-Yves. (2006) "Turbine blade reconstruction and optimization using subdivision surfaces". 44th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit 13-27
[19] Yousefi, Sohrab Ali and Behroozifar, Mahmoud. (2010) "Operational matrices of Bernstein polynomials and their applications", Volume 41. Taylor & Francis. International Journal of Systems Science 709-716
[20] Joy, Kenneth I. (2000) "Bernstein polynomials", Volume 13. On-Line Geometric Modeling Notes 1-11
[21] Arias-Rojas, Heriberto and Rodríguez-Velázquez, Miguel A and Cerriteño-Sánchez, Ángel and Domínguez-Mota, Francisco J and Galván-González, Sergio R. (2023) "A FEM Structural Analysis of a Francis Turbine Blade Parametrized Using Piecewise Bernstein Polynomials", Volume 11. MDPI. Computation 1-23
[22] Mataix, Claudio. (1986) "Mecánica de fluidos y máquinas hidráulicas" 460-517, 2 Edition
[23] . (2023) "Norwegian Hydropower Centre, 2016" Avialable online: https://www.ntnu.edu/nvks/norwegian-hydropower-center
[24] Kelisky, Richard and Rivlin, Theodore. (1967) "Iterates of Bernstein polynomials", Volume 21. Mathematical Sciences Publishers. Pacific Journal of Mathematics 511-520
Published on 18/09/24
Submitted on 23/11/23
Licence: CC BY-NC-SA license
Are you one of the authors of this document?