Application of dynamic mode decomposition for analyzing fluid dynamics in radial turbomachinery

Diese Studie widmet sich der Analyse radialer Turbomaschinen und erforscht das
Potenzial der Dynamic Mode Decomposition (DMD) als innovatives Werkzeug
für die spektrale Analyse. Durch umfangreiche numerische Simulationen mit
URANS-Turbulenzmodellen wird in dieser Arbeit die Leistungsfähigkeit von
DMD neben traditionellen Fourier-Transformationsmethoden untersucht. . Die
Untersuchung umfasst die Analyse eines Hochleistungslüfters, dessen Ergebnisse
mit experimentell validierten Simulationsergebnissen eines Zentrifugalgebläses
verglichen werden. Zusätzlich wird ein vereinfachtes Modell, die Karman’sche
Wirbelstraße, zur Validierung der Methodik herangezogen. Unter Nutzung der
Erkenntnisse aus der Karman’schen Wirbelstraße verdeutlicht die Studie die
Fähigkeit der DMD, sowohl harmonische als auch aperiodische Frequenzen zu
unterscheiden, und trägt so zu einem besseren Verständnis der durch Strömungen
verursachten Phänomene in Turbomaschinen bei. Bemerkenswerte Ergebnisse sind
die Übereinstimmung zwischen dem SST-Turbulenzmodell und experimentellen
Beobachtungen, wenn auch mit erkennbaren Diskrepanzen bei Drucksensormessungen
an verschiedenen Stellen. Darüber hinaus unterstreicht die Studie den
Einfluss der Auswahl des Turbulenzmodells auf die Wirksamkeit der DMD und
beleuchtet deren Leistungsfähigkeit unter unterschiedlichen Bedingungen. Insgesamt
positioniert diese Arbeit die DMD als vielversprechende Alternative zu
herkömmlichen Fourier-Transformationsmethoden und bietet wertvolle Einblicke
sowohl für die akademische Forschung als auch für industrielle Anwendungen im
Bereich der Turbomaschinen.

This study delves into the realm of radial turbomachinery analysis, exploring
the potential of Dynamic Mode Decomposition (DMD) as an innovative tool
for spectral analysis. Through extensive numerical simulations conducted with
URANS turbulence models, this research investigates the performance of DMD
alongside traditional Fourier transform methods. The investigation encompasses
a high-performance fan subjected to a strict evaluation against experimentally
validated simulation data from a centrifugal fan and a simplified test setup, Karman’s
vortex street. Leveraging insights gained from Karman’s vortex street, the
study illustrates DMD’s proficiency in discerning both harmonic and aperiodic
frequencies, thereby enhancing our understanding of flow-induced phenomena in
turbomachinery. Notable findings include the satisfactory agreement between the
SST turbulence model and experimental observations, however with discernible
discrepancies in pressure sensor measurements across different locations. Furthermore,
the study emphasis the nuanced influence of turbulence model selection on
the efficacy of DMD, highlights its performance under varied conditions. Overall,
this research positions DMD as a promising alternative to conventional Fourier
transform techniques, offering valuable insights for both academic research and
industrial applications in the turbomachinery domain.

Preview

Cite

Citation style:
Could not load citation form.

Access Statistic

Total:
Downloads:
Abtractviews:
Last 12 Month:
Downloads:
Abtractviews:

Rights

Use and reproduction: