본 연구에서는 실험을 통하여 획득한 데이터로부터 유전 알고리즘(Genetic Algorithms)과 스케일링기법(Scaling Method)을 이용한 하이브리드 기법(Hybrid Method)으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 기 수행한 연구에서 유전 알고리즘만 이용할 경우 압축기 성능선도 생성 시 서지점들과 쵸크점들을 예측하는데 불분명한 단점이 있어 기존의 구성품 성능선도 생성에 널리 사용하는 스케일링 기법을 보완적으로 이용하여 보다 정확한 압축기 성능선도를 생성하였다.
본 연구에서는 축척방법에 의한 구성품 성능선도의 부정확성을 개선하기 위해 실험을 통하여 획득한 데이터를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)으로 압축기 성능전도를 생성하는 방법을 제안하였고, 유전자 알고리즘만 이용할 경우 압축기 성능선도 생성시 서지점들과 쵸크점들을 예측하는데 불분명한 단점이 있어 기존의 구성품 성능선도 생성에 널리 사용하는 스케일링 기법을 보완적으로 이용하여 보다 정확한 구성품 성능선도의 예측을 시도하였다.
가스터빈 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 틸트 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 본 연구에서 새롭게 제안된 성능도 생성 방법이 기존의 스케일링 방법보다 더 효과적임을 확인하였다.
가스터빈 엔진의 성능은 그 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 보통 이러한 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 수많은 실험을 통해 얻을 수 있지만 그것은 제작사의 고유 재산이기 때문에 쉽게 제공되지 않는다. 그렇기 때문에 보통 성능 덱을 이용하거나 소유하고 있는 엔진 성능 맵을 스케일링 하여 사용한다. 하지만 이러한 방법은 탈설계점에서 오차를 보인다. 이에 본 연구에서는 소형 가스터빈 엔진 실험 장치를 구성하여 몇 구간에서의 실험을 통해 데이터를 축적하고 이를 이용하여 구성품 성능 맵을 축척하는 방법을 제시하였다. 그리고 프로그램을 이용하여 대상 엔진의 정상상태 성능 모델을 구성하여 실제 측정 데이터와 새롭게 생성된 구성품 맵을 사용했을 경우, 그리고 기존의 방법을 이용한 경우를 비교하였다.
가스터번 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 경사 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱(deck)을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 그 결과 운용 영역이 설계점에서 멀어질수록 기존의 스케일링 방법을 이용한 구성품 성능도를 사용한 경우 오차가 크게 증가하였다. 반면 유전알고리즘을 이용하여 생성된 압축기 성능도를 사용한 경우 EEPP의 해석결과에 더 근접함을 확인할 수 있었다.
가스터빈 엔진의 성능은 그 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 보통 이러한 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 수많은 실험을 통해 얻을 수 있지만 그것은 제작사의 고유 재산이기 때문에 쉽게 제공되지 않는다. 그렇기 때문에 보통 성능 덱을 이용하거나 소유하고 있는 엔진 성능 맵을 스케일링 하여 사용한다. 하지만 이러한 방법은 탈설계점에서 오차를 보인다. 이에 본 연구에서는 소형 가스터빈 엔진 실험 장치를 구성하여 몇 구간에서의 실험을 통해 데이터를 축적하고 이를 이용하여 구성품 성능 맵을 축척하는 방법을 제시하였다. 그리고 프로그램을 이용하여 대상 엔진의 정상상태 성능 모델을 구성하여 실제 측정 데이터와 새롭게 생성된 구성품 맵을 사용했을 경우, 그리고 기존의 방법을 이용한 경우를 비교하였다.
Performance evaluation of a compressor is conducted to develop 500W class ultra-micro gas turbine (UMGT) for power generation. The performance evaluation is essential to check the performance of the components of UMGT, a radial turbine, a centrifugal compressor, an angular combustor and a shaft, which have been already designed in previous researches. The purpose of this study is to introduce the development process of the performance testing equipments of the UMGT and to present the results of compressor performance test. For the performance evaluation of the compressor, two test equipments are developed and the initial test equipment uses commercial static air bearings with long shaft. In the improved test equipment, static air bearing is improved to increase rotating speed and compressed nitrogen gas is used for utility gas of the static air bearing to supply compressed air in a stable and steady way. To increase rotating speed to 320,000 rpm, 80% speed of design speed, compressed air is provided to the turbine. The performance map of the compressor with the 50%, 60%, 70%, 80% speed of design point is presented. The results of the performance test of compressor show a good agreement with the results of 3D CFD.
본 연구에서는 실험데이터와 유전자 알고리즘으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 다수의 실험을 통해 엔진의 성능 데이터를 획득하고 회전수에 따른 유량함수, 압력비, 효율의 함수관계를 3차 방정식으로 유도한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 미계수를 구하여 압축기 성능선도를 생성하였다. 새롭게 생성한 압축기 성능선도를 이용하여 상용 성능해석 프로그램인 GASTURB로 정상상태 성능해석을 수행하여 검증데이터와 비교하였다.
본 연구에서는 실험데이터와 유전자 알고리즘으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 다수의 실험을 통해 엔진의 성능 데이터를 획득하고 회전수에 따른 유량함수, 압력비, 효율의 함수관계를 3차 방정식으로 유도한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 미계수를 구하여 압축기 성능선도를 생성하였다. 새롭게 생성한 압축기 성능선도를 이용하여 상용 성능해석 프로그램인 GASTURB로 정상상태 성능해석을 수행하여 검증데이터와 비교하였다.
This paper describes a methodology and results for the analysis of a small steam injected gas turbine cogeneration system. A performance analysis program for the gas turbine engine is utilized with modifications required for the model of steam injection and the heat recovery steam generator (HRSG). The object of simulation is a simple cycle gas turbine engine under development which adopts a centrifugal compressor. The analysis is based on the off-design operation of the gas turbine and the compressor performance map is utilized. Analyses are carried out with the injection ratio as the main parameter. The effect of steam injection on the power and efficiency of gas turbine and cogeneration capacity is investigated. Also presented is the variation in the main operating parameters inside the HRSG. Remarkable reduction in NOx generation by steam injection is confirmed. In addition, it is observed that for the 100% power operation the temperature of the cooled first nozzle blade decreases by 100.deg. C at full steam injection, which seems to have a favorable effect on the engine life time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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