Dipartimento di
Ingegneria Industriale
Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata
Applicate a Progettazione e Sviluppo di
Turbomacchine
Ardizzon G., Benini E., Cavazzini G., Pavesi G., Stoppato A.
University of Padova – Dep. Industrial Engineering
Giornata di studio sulle TurbomacchineBergamo, 15 Luglio 2016
- 01 -
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Test Rigs and Resources for NumericalAnalyses
Close Rig for Centrifugal Pumps
Open Rig for Axial Pump
Open Rig for Centrifugal Pump
Open Rig for Francis and Kaplan Turbine
Open Rig for Pelton Turbine
Micro Pump Test Lab
Low Velocity Wind Tunnel
3 Test Rigs for Fan
Cluster of about 120 CPU with an average clock of 2.67GHz
- 02 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a Progettazione e Sviluppo di
TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Research Activities on Turbomachineries
• Pump and Hydro Turbines
• Micro Pumps
• Fan
• Wind Turbine
• Gas Turbine
• Transonic Compressors
• Turboshaft
- 03 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a Progettazione e Sviluppo di
TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Multi-objective Optimization Agorithms
- 04 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Response surface typesavailable:
- Parametric models;- Nonparametric models;- Artificial Neural
Networks;- Multivariate splines;- Radial basis functions;- Support vector
regression;- Regression Kriging;- Moving Least Squares;- …
Decision VariablesX=(x1, x2 ,.., xn)
(design parameters)
Mathematical Model(Objective function(s))
F(X)=(f1,f2 ,.., fm)
RegionAdaptation
Pareto Optimal SolutionsX*=(x*1, x*2 ,.., x*n)
OptimizationAlgorithm
Algoritms typesavailable:
Non Linear; Geometric;Dynaimc;GA;PSO;Hybrid;Neural-Network-Based;Stochastic;…
Turbomachinery and Energy System
Group
Principal Investigators: Ardizzon G. Benini E.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
- 05 -
Radial
SizeAxial Size
Overall size
Head
Efficiency
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Giornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
PumpsSize Reduction
Cavitation Optimization
Principal Investigators: Ardizzon G. Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
PumpsSize Reduction
Cavitation Optimization
- 06 -
Optimization of the cavitating behaviour and of the performance
and size reduction in cellular/multistage pump design
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Giornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Principal Investigator: Ardizzon G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Micro PumpsPerformance Optimization
- 07 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Applications: BiomedicalMicro cooling
Principal Investigator: Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Micro PumpsPerformance Optimization/ Blood
Volume Damaged Reduction
- 08 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Blo
od
Vo
lum
e D
am
ag
ed %
Principal Investigator: Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Hydro TurbineOptimization of the Pelton
Bucket Geometry
- 09 -
Optimization of the Pelton bucket
geometry by hybrid Eulerian-Lagrangian
numerical approach
Variable-speed Pelton turbine
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Giornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Principal Investigator: Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Hydro TurbineVariable-speed
- 10 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
• Commissioning testshave been carried outin a 12 months period
• Results showedcorrespondence withthe data obtained byexperimental trials
The use of a variable-speed system led to an increase of the plant’s averageefficiency of about 11% that can be translated into an extra 300MWhproduction each year.
Principal Investigator: Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Hydro TurbineCavitation
- 11 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
1. Describing the formation of clouds
2. Understanding the dynamic behavior of clouds and its consequences
collapse, impact
3. Predicting the surface stress by collapsing clouds and bubblesmaterial damage
Principal Investigator: Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Hydro TurbineMini Hydro Turbine
- 12 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
• Influence Scale/rpm Effects• New Standardized Design Criteria• Strict Control of Cavitation
Max guarantee
Min
guarantee
Principal Investigator: Pavesi G.
Test in Field
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Hydro Pump/Turbine StoragePressure Pulsation Reduction
- 13 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
-0.08
-0.06
-0.04
-0.02
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00
Pres
ure
Coef
fici
ent
t fblade
Experimental Data Incompressible Compressible
Principal Investigator: Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
-0.06
-0.02
0.02
0.06
0.4580.4680.4780.488
Cp
n ED
D1
Hydro Pump/Turbine StorageLoad Reduction Scenario
- 14 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Turbine
Pump
- - - -
Principal Investigators: Pavesi G. Cavazzini G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
FanEnergy Consumption
Noise Reduction
- 15 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
5500
6000
6500
7000
7500
8000
8500
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
rpm
Flow Rate/Flow Rate Max
Reference
Optimized
0.70
0.75
0.80
0.85
0.90
0.95
1.00
1.05
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
Pow
er /
Pow
er M
ax
Flow Rate/Flow Rate Max
Reference
Optimized
Principal Investigator: Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Horizontal Axis Wind TurbineCoupled Aerodynamic-Structural Wind
Turbine Blade Optimization
- 16 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Principal Investigator: Ernesto BeniniGroup: Andrea Dal Monte, Stefano De Betta, Gabriele Bedon, Hagar Elarga
Objectives: Maximize Annual Energy Production (AEP), Maximize rotor stiffness, Maximum aeroelastic response under lateral flow and wind gusts.
Methodology: in-house Multi-objective surrogate-assisted optimization algorithm + validated aero-codes (BEM and/or CFD) + FEM structural codes
Achievements: Composite layup optimized along with chord/twist distribution (Pareto solutions); Optimal rotor configuration for unsteady gusts
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Vertical Axis Wind TurbineAerodynamic-Structural VAWT Turbine Blade
Optimization
- 17 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Principal Investigator: Ernesto BeniniGroup: Andrea Dal Monte, Stefano De Betta, Gabriele Bedon, Hagar Elarga
Objectives: Maximize rotor total torqueand maximize rotor upwind torque
Methodology: 2D URANS + FEM
Achievements: New profile named “WUP 1615” characterized by a peak power coefficient value 8% higher than the baseline configuration (patent pending).
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Vertical Axis Wind TurbineSelf Starting Turbine
- 18 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Urban and Sub-Urban Area:
Low Visual Impact
Low Noise < 30 dB
Power < 3 kW
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0
Cp
/ C
p
ma
x
l[-]
Reference Test_120_05 Ibrid Darrieus Savonius
Principal Investigator: Pavesi G.
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Gas Turbine (LPT)Multi-criteria turbine cascade
optimization
- 19 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Principal Investigator: Ernesto Benini (EU Clean Sky “iTURB”, Topic Leader: GE-Avio)Group: Lorenzo Dalmas, Francesco Pellegrino, G. A. Misté
Objectives: Assess best strategies for LPT optimization including efficiency, weight, acoustics, structural objectives
Methodology: Gradient-based vs. population-based vs. DOE+surrogates algorithms and quasi 3-D code
Achievements: Best strategy for preliminary to detailed multi-criteria optimization
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
Transonic CompressorTransonic compressors optimization
- 20 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Principal Investigator: Ernesto BeniniGroup: Francesco De Vanna, Roberto Biollo, Giovanni Venturelli
Objectives: Maximize rotor efficiency, pressure ratio and stall margin
Methodology: in-house Multi-objective surrogate-assisted optimization algorithm + validated aero-codes
Achievements: -1.5% reduction in total pressure losses, +8% in ressure ratio, +4% in stall margin
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
TurboshaftMulti-objective optimization of
turboshaft air intakes and exhausts
- 21 -Prof. G. Pavesi | Sperimentazione e Ottimizzazione Avanzata Applicate a
Progettazione e Sviluppo di TurbomacchineGiornata di studio sulle Turbomacchine - Bergamo, 15 Luglio 2016
Turbomachinery and Energy System
Group
Principal Investigator: Ernesto BeniniGroup: Andrea Garavello, Rita Ponza (EU Clean Sky
“TilTOp”, Topic Leader: AgustaWestland)
Objectives: Maximize Intake/exhaust pressure ratio, minimize flow distortions
Methodology: in-house Multi-objective surrogate-assisted optimization algorithm + validated aero-codes
Achievements: -2.1% reduction in fuel consumption in cruise, -1.5% in hover (experimental). Tests conducted at RUAG wind Tunnel (CH).
Dipartimento di
Ingegneria Industriale
INDUSTRIAL FANS DESIGN:
i) High-efficiency tube-axial fansii) Cross-flow fans
Massimo MASI 1 et al. 2
University of Padova
1 Department of Management and Engineering2 Department of Industrial Engineering
Coordinamento Nazionale dei Professori di
Macchine a Fluido e Sistemi per l’Energia e l’Ambiente
Bergamo 15 luglio 2016 - Giornata di studio sulle Turbomacchine:
«I gruppi di ricerca delle Università Italiane incontrano le imprese”
Modelling
Analysis and
Research in
Turbomachinery and
Energy
Systems
Modelling
Analysis and
Research in
Turbomachinery
and
Energy
Systems
MASI et al.i) High-efficiency tube-axial fans
• From experimental testing & validated CFD modelsOperation of actual non free-vortex bladings [1]
Basic theory for swept fan rotors [3]
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
-0.5 0 0.5 1 1.5downstream axial velocity ratio
no
n d
ime
nsio
na
l ra
dia
l co
ord
ina
te x
Σa M2
Σa M3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0 0.5 1 1.5upstream axial velocity ratio
no
n d
ime
nsio
na
l ra
dia
l co
ord
ina
te x
Σa,up M2
Σa,up M3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0downstream tangential velocity ratio
no
n d
ime
nsio
na
l ra
dia
l co
ord
ina
te x
εs M2
εs M3
Coordinamento Nazionale dei Professori di Macchine a
Fluido e Sistemi per l’Energia e l’Ambiente
Giornata di studio sulle Turbomacchine: «I gruppi di
ricerca delle Università
Italiane incontrano le imprese” – Bergamo 15 luglio 2016
Modelling
Analysis and
Research in
Turbomachinery
and
Energy
Systems
• From basic theory for swept fan rotors: Increase of performance [2] & efficiency [4] of existing fans
Preliminary design of non Free-Vortex fans (speed/size constraints) [5]
MASI et al.
i) High-efficiency tube-axial fans
Coordinamento Nazionale dei Professori di Macchine a
Fluido e Sistemi per l’Energia e l’Ambiente
Giornata di studio sulle Turbomacchine: «I gruppi di
ricerca delle Università
Italiane incontrano le imprese” – Bergamo 15 luglio 2016
Modelling
Analysis and
Research in
Turbomachinery
and
Energy
Systems
MASI et al.
ii) Cross-flow fans
Coordinamento Nazionale dei Professori di Macchine a
Fluido e Sistemi per l’Energia e l’Ambiente
Giornata di studio sulle Turbomacchine: «I gruppi di
ricerca delle Università
Italiane incontrano le imprese” – Bergamo 15 luglio 2016
• From experimental analysis of cross-flow fans:
Optimal design under casing constraints [6]
[1] Masi, M., Lazzaretto, A., 2012, “CFD models for the analysis of rotor-only industrial axial-flow fans”, FAN 2012.
[2] Masi, M., Piva, M., Lazzaretto, A., 2014, “Design guidelines to increase the performance of a rotor-only axial fan with constant-swirl blading”, ASME paperGT2014-27176.
[3] Masi, M., Lazzaretto, A., 2015, “A simplified Theory to justify forward sweep in low hub-to-tip ratio axial fan”, ASME paper GT2015-43029.
[4] Masi, M, Castegnaro, S., Lazzaretto, A., 2016, “Forward sweep to improve the efficiency of rotor-only tube-axial fans with controlled vortex design blades”,Proc. IMechE, Part A: J. Power and Energy, doi:10.1177/0957650915625520.
[5] Masi, M, Castegnaro, S., Lazzaretto, A., 2016, “A criterion for the preliminary design of high-efficiency tube-axial fans”, ASME paper GT2016-56690.
[6] Spinola, M., Gobbato, P., Lazzaretto, A., Masi. M.,”Effect of reduced suction side volume on cross-flow fan performance, FAN 2015.
Modelling
Analysis and
Research in
Turbomachinery
and
Energy
Systems
Modelling
Analysis and
Research in
Turbomachinery
and
Energy
Systems
Dipartimento di
Ingegneria IndustrialeUniversity of Padova
Department of Industrial Engineering
Research on Turbomachinery
Andrea Lazzaretto Giovanni Manente Luca Da Lio
University of Padova
Department of Industrial Engineering
Via Venezia, 1 35131 Padova
26
Bergamo 15 luglio 2016 - Giornata di studio sulle Turbomacchine:
«I gruppi di ricerca delle Università Italiane incontrano le imprese”
Lazzaretto et al.
Design of turbines for ORC applications
27
Geometry
Efficiency maps
Aim: predicting the design and
efficiency of axial/radial turbines
operating with any kind of
organic fluid
Lazzaretto et al.
Inclusion of turbine efficiency maps in a design optimization tool of ORC systems
28
Max ORC system efficiency (black point)
is generally obtained at non-max efficiency
of the turbine
References:
1. Manente G., Da Lio L., Lazzaretto A., 2016, Influence of axial turbine efficiency maps on the performance of subcritical and supercritical Organic Rankine
Cycle systems, Energy, Volume 107, 15 July 2016, Pages 761–772.
2. Da Lio L., Manente G., Lazzaretto A., 2016, Predicting the optimum design of single stage axial expanders in ORC systems: Is there a single efficiency
map for different working fluids? Applied Energy, Volume 167, 1 April, Pages 44-58.
3. Da Lio L., Manente G., Lazzaretto A., 2015, On the Optimum axial flow turbine design in organic Rankine cycles, Poster in the 3rd International Seminar
on ORC Power Systems, ASME, Brussels, Belgium, October 12-14.
4. Da Lio L., Manente G., Lazzaretto A., 2014, New efficiency charts for the optimum design of axial flow turbines for organic Rankine cycles, Energy,
Volume 77, 1 December, Pages 447-459.
5. Lazzaretto A., Manente G., 2014, A New Criterion to Optimize ORC Design Performance using Efficiency Correlations for Axial and Radial Turbines,
International Journal of Thermodynamics, (IJoT) Vol. 17 (No. 3), September, pp. 173-181.