03 - CERPCH - Unifei
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Figura 4 – Grade Axial de uma Turbomáquina<br />
A tabela 5 representa os limites de variação, sendo ângulo de<br />
montagem β(AM),<br />
arqueamento (ARC) e passo da grade t (PASS),<br />
respectivamente.<br />
Tabela 5 – Limites Inferiores e Superiores<br />
O próximo passo é obter o plano de experiências utilizando o<br />
plano fatorial completo, três variáveis discretizadas em 3 níveis, teremos<br />
então um plano fatorial completo de 27 experimentos. Com<br />
este plano, serão calculados as respostas reais por meio de um programa<br />
implementado em Fortran ( HessTurbo [10]), este será o modelo<br />
caro. O modelo polinomial que será utilizado é de ordem 2, e é<br />
representado da seguinte forma:<br />
0 1 1 2 2 3 3 12 1 2 13<br />
1 3<br />
� b23 x2x3<br />
2 2 2<br />
� b11x1<br />
�b22<br />
x2<br />
�b33<br />
x3<br />
Com as respostas reais obtidas pelo programa HessTurbo utilizando<br />
o cálculo de interpolação, foram obtidos os coeficientes da<br />
função, resultando os seguintes polinômios:<br />
Numa segunda abordagem, foram geradas 500 amostras das<br />
variáveis; AM, ARQ, PASS, pelo método Hiper Cubo Latino e através<br />
do solver HessTurbo, foram obtidos valores de Cl e Cd exatos.<br />
Com a mesma amostragem foram obtidas, as funções de Cl e Cd estimadas<br />
pelo programa RSM. Comparando as saídas do programa<br />
HessTurbo e RSM, obtêm-se os seguintes resultados gráficos:<br />
Nas Fig 5 e 6, estão apresentados os resultados exatos obtidos<br />
através do “solver” HessTurbo, e comparados com a superfície<br />
de resposta com base nos polinômios, Eq. (15) para o coeficiente<br />
de sustentação e Eq. (16) para o coeficiente de arrasto.<br />
Linf<br />
p<br />
L su<br />
A<br />
M 5 14<br />
AR<br />
Q 1.4 1.6<br />
PA<br />
SS 0.5 1.5<br />
yˆ � b �b<br />
x �b<br />
x �b<br />
x � b x x � b x x<br />
C �0.8966 �0.1169 x �0.02344 x �0.3596 x �0.00<strong>03</strong>109<br />
x x<br />
l 1 2 3 1 2<br />
2 2 2<br />
�0.5326 x1x3 � 0.6962x 2x3 �0.0004860x1 �0.00008844 x2 �0.<strong>03</strong>980<br />
x3<br />
C �0.1191E �01�0.1436E �02x �0.4130 E �<strong>03</strong>x �0.2506 E �02<br />
x<br />
d 1 2 3<br />
2<br />
�0.3267 E �<strong>03</strong> x1x2�0.1044 E �02x1x3 �0.2586 E �<strong>03</strong>x2x3�0.9025 E �<strong>03</strong>x1<br />
2 2<br />
�0.2551 E �<strong>03</strong>x2�0.6308 E �<strong>03</strong>x3<br />
ARTIGOS TÉCNICOS<br />
Exato<br />
Na Figura 5a, pode-se observar que a superfície ou polinômio<br />
de resposta representa o resultado exato, inclusive verifica-se que<br />
na região central existe uma dispersão mais uniforme. Na Figura<br />
5b, mostra os resultados obtidos através da solução aproximada<br />
do polinômio dado na Eq. (16). Este resultado não apresentou boa<br />
solução, porém esta discrepância pode ser superada com um aumento<br />
de painéis ou elementos de discretização do aerofólio no programa<br />
de cálculo de escoamento em grades [9], ou com uma maior<br />
discretização do níveis dos fatores e aumento da ordem do polinômio.<br />
Nas Figuras 6a e 6b, são mostrados os resultados obtidos através<br />
da solução aproximada interpolada com funções de base radial<br />
multiquádrica, c = 3,0 para o coeficiente de sustentação e para o coeficiente<br />
de arrasto.<br />
Exato<br />
1.4<br />
1.2<br />
1<br />
0.8<br />
0.6<br />
0.4<br />
0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4<br />
Aproximado<br />
É mostrado que o polinômio obtido que representa o coeficiente<br />
de sustentação representa bem o modelo real, mas o que representa<br />
o coeficiente de arrasto, não representa bem o modelo real.<br />
É necessária a realização de mais testes que satisfaçam critérios estatísticos<br />
pré-estabelecidos, para tornar mais fidedigno o metamodelo.<br />
Comparado com o metamodelo baseado em função de base<br />
radial, pode ser observado que para o coeficiente de sustentação<br />
os metamodelos tiveram bom desempenho, usando a função de base<br />
radial multiquádrica, o resultado foi ainda melhor. Porém, para o<br />
coeficiente de arrasto, os dois metamodelos tiveram desempenho<br />
similares, não conseguiram uma boa aproximação, mas isso pode<br />
ser devido a fenômenos físicos que envolvem o coeficiente de arrasto,<br />
bem como também a forma como é calculado, maiores investigações<br />
neste campo, devem ser realizados.<br />
4 REFERÊNCIAS<br />
Exato<br />
0.008 0.01 0.012 0.014 0.016 0.018<br />
Aproximado<br />
Figura 5 – Comparação HessTurbo Vs RSM - (a)– Comparação para Cl;<br />
(b) Comparação para Cd<br />
1.4<br />
1.2<br />
1<br />
0.8<br />
0.6<br />
0.4<br />
0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4<br />
Aproximado<br />
Exato<br />
[1] B. A. Brik, S. Ghanmi, N. Bouhaddi, S. Cogan, Robust<br />
Multiobjective Optimisation Using Response Surfaces, 2005.<br />
[2] R. H. Myers, D.C. Montgomery, Response Surface Methodo-<br />
0.018<br />
0.016<br />
0.014<br />
0.012<br />
0.01<br />
0.008<br />
0.018<br />
0.016<br />
0.014<br />
0.012<br />
0.01<br />
0.008<br />
0.008 0.01 0.012 0.014 0.016 0.018<br />
Aproximado<br />
Figura 6 – Comparação HessTurbo Vs FBR - (a)– Comparação para Cl;<br />
(b) Comparação para Cd<br />
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