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한국유체기계학회 International Journal of Fluid Machinery and Systems International Journal of Fluid Machinery and Systems Vol.8 No.4
발행연도
2015.12
수록면
283 - 293 (11page)
DOI
http://dx.doi.org/10.5293/IJFMS.2015.8.4.283

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The effect of the inlet swirling flow in a hydraulic turbine draft tube is a very complex phenomenon, which has been extensively investigated both theoretically and experimentally. In fact, the finding of the optimal flow distribution at the draft tube inlet in order to get the best performance has remained a challenge. Thus, attempting to answer this question, it was assumed that through an automatic optimization process a Genetic Algorithm would be able to manage a parameterized inlet velocity profile in order to achieve the best flow field for a particular draft tube. As a result of the optimization process, it was possible to obtain different draft-tube flow structures generated by the automatic manipulation of parameterized inlet velocity profiles. Thus, this work develops a qualitative and quantitative analysis of these new draft tube flow field structures provoked by the redesigned inlet velocity profiles. The comparisons among the different flow fields obtained clearly illustrate the importance of the flow uniformity at the end of the conduit. Another important aspect has been the elimination of the re-circulating flow area which used to promote an adverse pressure gradient in the cone, deteriorating the pressure recovery effect. Thanks to the evolutionary optimization strategy, it has been possible to demonstrate that the optimized inlet velocity profile can suppress or mitigate, at least numerically, the undesirable draft tube flow characteristics. Finally, since there is only a single swirl number for which the objective function has been minimized, the energy loss factor might be slightly affected by the flow rate if the same relation of the axial-tangential velocity components is maintained, which makes it possible to scale the inlet velocity field to different operating points.
#Genetic Algorithm #Hydraulic Turbines #Numerical optimization #Draft Tubes

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