Применение нейронных сетей в задачах газовой динамики турбомашин

Виктор Александрович Тищенко; Виталий Владимирович Попов; Илья Юрьевич Гаврилов; Владимир Георгиевич Грибин; Александр Антонович Тищенко; Кирилл Александрович Бердюгин; Алексей Олегович Смирнов; Дмитрий Геннадиевич Соколов

Применение нейронных сетей в задачах газовой динамики турбомашин

Виктор Александрович Тищенко, Виталий Владимирович Попов, Илья Юрьевич Гаврилов, Владимир Георгиевич Грибин, Александр Антонович Тищенко, Кирилл Александрович Бердюгин, Алексей Олегович Смирнов, Дмитрий Геннадиевич Соколов

Аннотация

Статья посвящена разработке и применению методов глубокого машинного обучения для моделирования газодинамических процессов в решетках турбомашин, работающих в условиях влажного пара. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения эффективности проектирования проточных частей паровых турбин, где традиционные подходы требуют значительных временных и вычислительных ресурсов, особенно при учёте двухфазных течений и эрозионно-опасных капель. Предложен комплексный подход, включающий параметрическое представление геометрии решётки с помощью 13 ключевых параметров вместо сотен координат точек, выделение полного набора безразмерных определяющих параметров, создание ансамбля из 8 полносвязных нейронных сетей, последовательно прогнозирующих профильные потери кинетической энергии и распределение давления, траектории первичных и вторичных капель, параметры взаимодействия с поверхностью лопаток, источники массы для водяной плёнки, интеграцию нейросетевых моделей с нестационарной одномерной моделью водяной плёнки для сквозного расчёта двухфазного потока. Полученные результаты демонстрируют перспективность использования нейросетевых подходов для ускорения инженерного анализа и оптимизации проточных частей турбомашин на ранних этапах проектирования. Разработанный алгоритм особенно эффективен для проектирования влажно-паровых отсеков турбомашин и систем снижения эрозионного износа.

Ключевые слова

нейронные сети, турбина, турбинные лопатки, влажный пар, газодинамика, профильные потери, эрозионно-опасные капли

Полный текст:

PDF

Литература

Michelassi, V. Challenges and opportunities for artificial intelligence and high-fidelity simulations in turbomachinery applications: Aperspective / V. Michelassi, J. Ling // J. Global Power Propulsion Soc. 2021. Is. Special Issue.

Agromayor, R. Preliminary design and optimization of axial turbines accounting for diffuser performance / R. Agromayor, L. O. Nord // Int. J. Turbomach. Propulsion and Power. – 2019. –Vol. 4. – No. 3. – P. 32.

Dai, R. Reducing rotor secondary losses in a turbine stage through endwall airfoil profiling / R. Dai., L. Chen, H. Duan // J. Mech. Sci. Technol. – 2020. – V. 34. – No. 2. – P. 4917 – 4924.

Hammond, J. Machine learning methods in CFD for turbomachinery: A Review / J. Hammond, N. Pepper, F. Montomoli, V. Michelassi // Int. J. Turbomach. Propul. Power. – 2022. –Vol. 7. – No. 2. – P. 16. MDPI.

Ryzhenkov, V. A. Erosion wear of the blades of wet-steam turbine stages: Present state of the problem and methods for solving it / V. A. Ryzhenkov, A. I. Lebedeva, A. F. Mednikov // Thermal Engineering. – 2011. – Vol. 58 – No. 9. – Р. 713 – 718.

Kirols, H. S. Water droplet erosion of stainless steel steam turbine blades / H. S. Kirols // Materials Research Express. – 2017. – Vol. 4. – No. 8.

Jun, G. C. Modelling of Water Film and Secondary Droplet Formation in a Steam Turbine / G. C. Jun, M. Kolovratnik, V. Petr, M. Hoznedl, J. Vlasak // Proceedings of the ASME Turbo Expo 2025: Turbomachinery Technical Conference and Exposition. Memphis, Tennessee, USA. June 16 – 20, 2025. V007T20A007.

Дейч, М. Е. Газодинамика двухфазных сред / М. Е. Дейч, Г. А. Филиппов // М.: Энергоиздат. – 1981.

Zhang, C. Optimization of turbine blade aerodynamic designs using CFD and neural network models / С. Zhang, М. Janeway // Int. J. Turbomach. Propuls. Power. – 2022. –V. 20. – P. 7030020.

Agre_, M. Entropy and exergy analysis of steam passing through an inlet steam turbine control valve assembly using artificial neural networks / M. Agre_, J. Avsec, D. Struљnik // International Journal of Heat and Mass Transfer – 2020. – Vol. 156 – Р. 119897.

Chen, J. Knowledge-based turbomachinery design system via a deep neural network and multi-output Gaussian process / J. Chen, C. Liu, L. Xuan, Z. Zhang, Z. Zou // Knowledge- Based Systems, 252. https: // doi.org / 10.1016 / j.knosys.2022.109352

Галушкин, А. И. Нейронные сети: основы теории / А. И. Галушкин // М.: Горячая линия – Телеком, 2010.

Tishchenko, V. A. Determination of Profile Losses of Flow Kinetic Energy in Turbine Cascades Using Neural Networks / V. A. Tishchenko, A. A. Belousova, P. M. Nesterov, A. A. Smirnov // Thermal Engineering – 2025. – Vol. 72. – No. 4. – Р. 321 – 333.

Tishchenko, V. A. Modeling of Droplet Motion in the Inter-Blade Channel of a Nozzle Turbine Cascade Using Neural Networks / V. A. Tishchenko, V. V. Popov, I. Yu. Gavrilov // Thermal Engineering. – 2025. – Vol. 72. – No. 5. – P. 357 – 367.

Petr, V. Wet steam energy loss and related Baumann rule in a 1000 MW nuclear and a 210 MW fossil-fired LP steam turbine / V. Petr, M. Kolovratnik // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part A Journal of Power and Energy. – 2013. – Vol. 228. – No. 2. – Р. 206 – 215.

Starzmann, J. Results of the International Wet Steam Modeling Project / J. Starzmann // Power Energy. 2018. – Vol. 232 (5). – Р. 550 – 570.

Tishchenko, V. A. Numerically Simulating the Formation and Motion of Water Films and Erosion-Hazardous Droplets in Flow-Through Parts of Steam Turbines / V. A. Tishchenko, R. A. Alekseev // Thermal Engineering. – 2019. – Vol. 66. – No. 11. P. 830 – 838.

Tishchenko, V. А. Model of the Motion of Erosion-Hazardous Droplets in Steam Turbines’ Interblade Channels / V. A. Tishchenko, R. A. Alekseev, I. Yu. Gavrilov // Тhermal Engineering. – 2018. – Vol. 65. – No. 12. Р. 885 – 892.

Gribin, V. Features of liquid phase movement in the inter-blade channel of nozzle blade cascade / V. Gribin, I. Gavrilov, A. Tishchenko, V. Tishchenko, V. Popov, S. Khomyakov, R. Alexeev // Power and Energy. Proc IMechE Part A: J. – 2018. – Vol. 232 (5). – P. 452 – 460.

Lee, S. Y. Recent progress of spray-wall interaction research / S. Y. Lee, S. U. Ryu // J. Mech. Sci. Technol. – 2006. – Vol. 20. – Р. 1101 – 1117.

Mundo, С. Droplet-wall collisions: Experimental studies of the deformation and breakup process / C. Mundo, M. Sommerfeld, C. Tropea // Multiphase Flow. – 1995. – Vol. 21. – Р. 151 – 173.

Дейч, М. Е. Атлас профилей решеток осевх турбин / М. Е. Дейч, Г. А. Филиппов, Л. Я. Лазарев // М.: Машиностроение. – 1965.

Аронов, Б. М. Профилирование лопаток авиационных газовых турбин / Б. М. Аронов, М. И. Жуковский и В. А. Журавлев // М.: Машиностроение. – 1975.

Korakianitis, Т. Improved turbine-blade design techniques using 4th-order parametric-spline segments / T. Korakianitis, G. I. Pantazopoulos // Сomputer-aided design. – 1993. – Vol. 25. – No. 5. – P. 289 – 299.

Gribin, V. G. A Method For Parametrically Representing The Aerodynamic Profiles Of Axial Turbine Machinery Blades / V. G. Gribin, A. A. Tishchenko, R. A. Alexeev, V. A. Tishchenko, I. Y. Gavrilov, V. V. Popov // Thermal Engineering. – 2020. – Т. 67. No. 7. – Р. 422 – 429.

Snoek, J. Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms / J. Snoek, H. Larochelle, R. P. Adams // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2012. – Vol. 25.

Gribin, V. G. Application of numerical modelling for determining the optimal position of the suction slot in the steam turbine vane cascade / V G Gribin, A. A. Tishchenko, R. A. Alekseev, I. Yu. Gavrilov, V. V. Popov, V. A. Tishchenko // Phys.: Conf. – 2020. – Ser. 1683 022067.

Ahmad, M. Experimental investigation of droplet size influence on low pressure steam turbine blade erosion / M. Ahmad, M. Schatz, M. V. Casey // Wear. – 2013. – Vol. 303. – No. 1 – 2. – Р. 83 – 86.

Fan, S. Water erosion experiments and protections for last-stage blades of steam turbine: Areview / S. Fan // Energy Reports. – 2026. – Vol. 15. – Р. 109095.

Попов В. В. Применение методов глубокого машинного обучения для проектирования решеток турбомашин / В. В. Попов, И. Ю. Гаврилов, В. А. Тищенко, К. А. Бердюгин, А. А. Тищенко, А. О. Смирнов, Д. Г. Соколов // Теплоэнергетика. – 2026. – № 5. С. 3 – 14.