Quantile-based robust optimization of a supersonic nozzle for Organic Rankine Cycle turbines - INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2020

Quantile-based robust optimization of a supersonic nozzle for Organic Rankine Cycle turbines

Résumé

Organic Rankine Cycle (ORC) turbines usually operate in thermodynamic regions characterized by high-pressure ratios and strong non-ideal gas effects, complicating the aerodynamic design significantly. Systematic optimization methods accounting for multiple uncertainties due to variable operating conditions, referred to as Robust Optimization may benefit to ORC turbines aerodynamic design. This study presents an original and fast robust shape optimization approach to overcome the limitation of a deterministic optimization that neglects operating conditions variability, applied to a well-known supersonic turbine nozzle for ORC applications. The flow around the blade is assumed inviscid and adiabatic and it is reconstructed using the opensource SU2 code. The non-ideal gasdynamics is modeled through the Peng-Robinson-Stryjek-Vera equation of state. We propose here a mono-objective formulation which consists in minimizing the a-quantile of the targeted Quantity of Interest (QoI) under a probabilistic constraint, at a low computational cost. This problem is solved by using an efficient robust optimization approach, coupling a state-of-the-art quantile estimation and a classical Bayesian optimization method. First, the advantages of a quantile-based formulation are illustrated with respect to a conventional mean-based robust optimization. Secondly, we demonstrate the effectiveness of applying this robust optimization framework with a low-fidelity inviscid solver by comparing the resulting optimal design with the ones obtained with a deterministic optimization using a fully turbulent solver.
Les turbines organiques à cycle de Rankine (ORC) fonctionnent généralement dans des régions thermodynamiques caractérisées par des rapports de pression élevés et de puissants effets de gaz non idéaux, ce qui complique considérablement la conception aérodynamique. Les méthodes d’optimisation systématiques prenant en compte de multiples incertitudes dues à des conditions de fonctionnement variables, appelées optimisation robuste, peuvent bénéficier à la conception aérodynamique des turbines ORC. Cette étude présente une approche d’optimisation de forme robuste et originale permettant de dépasser la limitation d’une optimisation déterministe qui néglige la variabilité des conditions de fonctionnement, appliquée à une tuyère supersonique bien connue pour les applications ORC. Le flux autour de la lame est supposé non invisible et adiabatique et il est reconstruit à l’aide du code SU2 à code source ouvert. La dynamique gazeuse non idéale est modélisée à l’aide de l’équation d’état de Peng-Robinson-Stryjek-Vera. Nous proposons ici une formulation mono-objectif qui consiste à minimiser le alpha-quantile de la quantité d’intérêt (QoI) ciblée sous une contrainte probabiliste, à un faible coût de calcul. Ce problème est résolu en utilisant une approche d’optimisation robuste et efficace, combinant une estimation quantile de pointe et une méthode d’optimisation bayésienne classique. Premièrement, les avantages d’une formulation à base de quantiles sont illustrés par rapport à une optimisation robuste classique à base de moyenne. Deuxièmement, nous démontrons l’efficacité de l’application de ce cadre d’optimisation robuste avec un solveur inviscide basse fidélité en comparant la conception optimale résultante à celles obtenues avec une optimisation déterministe utilisant un solveur entièrement turbulent.
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hal-02449917 , version 1 (22-01-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02449917 , version 1

Citer

Nassim Razaaly, Giulio Gori, Giacomo Persico, Pietro Marco Congedo. Quantile-based robust optimization of a supersonic nozzle for Organic Rankine Cycle turbines. [Research Report] RR-9293, Inria Saclay. 2020. ⟨hal-02449917⟩
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