Siemens áp dụng các công cụ Chơi xì dách online để phân tích xác suất về sự mệt mỏi chu kỳ thấp của vỏ tuabin khí

194326_194517

Giới thiệu

Siemens AG sản xuất các tuabin khí quy mô lớn để phát điện, ví dụ, tuabin khí SGT5-8000H với 400 mW hoặc CCPP lên tới 600 mW. Hình ảnh tiêu đề cho thấy một tuabin như vậy trong quá trình lắp ráp của nó.

Bài viết này trình bày một chiến lược phân tích xác suất về các biến thể hình học và ảnh hưởng của chúng đối với hành vi mệt mỏi của vỏ tuabin khí. Nhiệm vụ là định lượng ảnh hưởng của sự phân tán hình học lên các ứng suất và tuổi thọ.

Quy trình công việc của các phân tích bắt đầu bằng việc có được kiến ​​thức về độ lệch hình học thực đối với hình học CAD đích sau khi sản xuất. Một phép đo chính xác của bề mặt thực sự có thể được thực hiện thông qua quét laser.

Bước công việc

1. Đo lường

Thế hệ quét laser bề mặt là thách thức đầu tiên vì kích thước nhà ở đường kính 4,9 m, chiều dài 13,1 m và trọng lượng 390 t. Công nghệ quét hiện tại tạo ra khối lượng dữ liệu lớn (hơn 1 dữ liệu GB để lưu trữ sự tam giác của một lần quét 180 °).

Thời gian có thể để quét tuabin bị giới hạn giữa sản xuất và chuẩn bị giao hàng. Do đó, đối với một số vỏ tuabin, chỉ có thể được quét các bộ phận của bề mặt.

2. Mô hình thống kê về dung sai hình học

Hình học ảo ngẫu nhiên mới được tạo ra trong phân tích mạnh mẽ. Sử dụng optislang, các thuộc tính thống kê (ví dụ: loại phân phối, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tương quan) thường được gán cho một tập hợp nhỏ các tham số.

Đầu tiên, các phép đo được nhập vào SOS bằng cách ánh xạ các phép đo (được đưa ra thông qua các tệp STL xác định ranh giới) lên bề mặt của lưới FEM không biến dạng. SOS tự động xác định độ lệch hình học (đo vuông góc với bề mặt) cho mỗi nút FEM giữa mỗi phép đo và hình học tham chiếu.

Bước tiếp theo là việc tạo ra một mô hình thống kê cho độ lệch hình học. Mô hình trường ngẫu nhiên về cơ bản bao gồm các mẫu biến thể của các hình dạng khác nhau.

Trong dự án này, chỉ có một số lượng rất nhỏ các phép đo có sẵn. Do đó, các mẫu biến thể được tạo bằng cách sử dụng các hàm phân tích dựa trên các giả định kỹ thuật nhất định (ví dụ: các tham số độ dài tương quan).

Mô hình hình dạng thống kê không được tạo cho toàn bộ ranh giới. Mặc dù độ lệch khác không được tìm thấy cho tất cả các vị trí ranh giới trong các phép đo, việc tạo ra các độ lệch hình học phải được giới hạn ở các bản vá bề mặt.

3. Mô hình số

Mô hình số chủ yếu được tạo ra trong Chơi xì dách online Workbench. Ở đây, một mô hình nhiệt phân tích bán phân tích đã được triển khai cho dòng khí được kết hợp với mô hình cơ nhiệt thoáng qua để dự đoán sự phân bố không gian của nhiệt độ và ứng suất.

Mô hình cơ học ban đầu cho phần vỏ 90 ° bao gồm 840K nút và các phần tử 380K. Tổng thời gian tính toán cho một thiết kế duy nhất yêu cầu hơn 30 GB không gian đĩa và khoảng ba ngày trên phần cứng HPC trung bình.

Mô hình số được tạo bằng mô hình hình học CAD. Khi có một lưới FEM có sẵn, mô hình hình dạng thống kê có thể được xây dựng.

Trước khi mô hình Chơi xì dách online Workbench sẽ được đánh giá bằng Optislang, SOS chuẩn bị các macro APDL trong thư mục mô hình Chơi xì dách online Workbench để hướng dẫn Chơi xì dách online cơ học cách thay đổi hình học. SOS tiếp tục sử dụng các thuật toán ổn định và làm mịn nâng cao, đảm bảo tính ổn định và khả năng tính toán của lưới FEM đã thay đổi.

4. Phân tích và kết quả mạnh mẽ

Mục tiêu của phân tích độ mạnh là trả lời các câu hỏi sau:

• Có một sự khác biệt trong phân phối căng thẳng hoặc các yếu tố sức bền giữa hình học thực sự của người Viking và hình học tham chiếu không?
• Có một ảnh hưởng đáng kể đến yếu tố căng thẳng và sức bền nếu sự phân tán hình học được xem xét?

Câu hỏi đầu tiên có thể được trả lời bằng cách chuyển từng phép đo vào mô hình CAE hoặc, đơn giản, bằng cách tính toán hình học trung bình. Câu hỏi thứ hai đòi hỏi một phân tích dung nạp ngẫu nhiên.

Xác suất thất bại không được phân tích trong dự án này, vì độ chính xác của mô hình thống kê là không đủ do số lượng nhỏ các phép đo. Hơn nữa, một phân tích độ nhạy có thể được thực hiện với metamodel trường của tiên lượng tối ưu (FMOP).

Phần mềm và phương pháp

Danh sách phần mềm ứng dụng và các chức năng cụ thể của chúng:

Chơi xì dách online Optislang

• Quản lý và tự động hóa quy trình làm việc.
• Tạo các giá trị tham số ngẫu nhiên và DOE.
• Phân tích phản hồi vô hướng.

Chơi xì dách online

• Thế hệ của mô hình cơ nhiệt.

Siemens GT

• Bộ giải mệt mỏi chu kỳ thấp.

Thống kê về cấu trúc

• Phân tích thống kê các phép đo.
• Thế hệ hình học ngẫu nhiên mới và chuyển vào quy trình CAE.
• Phân tích thống kê về kết quả FEM trong 3d.
• Phân tích độ nhạy của kết quả FEM với FMOP trong 3d.