Konrad BambergerAerodynamic Optimization of Low-Pressure Axial Fans | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 978-3-8440-4031-9 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Reihe: | Strömungstechnik | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Schlagwörter: | fan; turbomachinery; optimization; efficiency; neural network; Ventilator; Strömungsmaschine; Optimierung; Wirkungsgrad; Neuronales Netz | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Publikationsart: | Dissertation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sprache: | Englisch | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Seiten: | 176 Seiten | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abbildungen: | 102 Abbildungen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Gewicht: | 261 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 21 x 14,8 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bindung: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Preis: | 48,80 € | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsdatum: | November 2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kaufen: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI: | 10.2370/9783844040319 (Online-Gesamtdokument) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Zusammenfassung: | This Ph.D. Thesis discusses the aerodynamic optimization of low pressure axial fans. Three major issues are discussed:
1. What is the upper limit of total-to-static efficiency that is achievable with axial fans and how do geometrical constraints compromise this limit? 2. Which impeller geometry is required to obtain maximum efficiency? 3. How significant is the improvement over fans designed with state-of-the art methods and what is the aerodynamic explanation for the improvement? All of these questions are discussed in the context of various design points. The key element of the methodology is an evolutionary optimization strategy in which the fan performance is predicted by CFD-trained artificial neural networks. The methodology is successfully validated by experimental tests with prototypes. |