Details

Научный доклад описывает методы автоматического синтеза и оптимизации формы газотурбинных лопаток в процессе их прототипирования. Для решения проблемы длительного времени оптимизации геометрических параметров лопаток предложена архитектура программной системы, интегрирующая суррогатные модели машинного обучения в процесс 3D-прототипирования, а также генеративная модель для автоматического синтеза 3D-форм лопаток с аэродинамической геометрией и метод поддержки быстрого прототипирования в облачных вычислительных средах, в том числе – доверенных. Представлен разработанный автором программный комплекс, интегрирующий CAD- и CFD-подсистемы и суррогатные модели в общем цикле оптимизации, и результаты экспериментов, подтверждающих эффективность разработанной системы, в том числе кратное сокращение времени на оптимизацию формы лопаток.

The scientific report describes methods and algorithms for automatic synthesis and shape optimization of gas turbine blades in their prototyping phase. To solve the problem of time-consuming optimization of their geometric parameters, a software system architecture is proposed which integrates surrogate machine learning models into the process of 3D blades prototyping; a generative model that allows automatic synthesis of 3D blades shapes with aerodynamic geometry; and a method to support rapid prototyping of gas turbine blades in the cloud, including trusted computing environments. A software developed by the author implements the proposed architecture and integrates CAD- and CFD-subsystems with surrogate models in the blades shape optimization cycle. Finally, experimental results are presented, that confirm the effectiveness of the proposed methods and the developed system, including a multiple reduction of time spent on gas turbine blades shape optimization.