Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Application of genetic algorithm methods for water turbine blade shape optimization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13420%2F20%3A43895832" target="_blank" >RIV/44555601:13420/20:43895832 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21110/20:00345760

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.journalmt.com/pdfs/mft/2020/04/07.pdf" target="_blank" >https://www.journalmt.com/pdfs/mft/2020/04/07.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.21062/mft.2020.072" target="_blank" >10.21062/mft.2020.072</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application of genetic algorithm methods for water turbine blade shape optimization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The use of modern production techniques such as 3D printing brings new requirements for shaping ma-chine parts. In the case of the production of the runner blades of Kaplan micro-turbine using 3D printing technology from plastic, the emphasis is on the mechanical properties of the blade and hydraulic proper-ties of the entire turbine. Achieving the required parameters is conditioned by finding a suitable shape of the runner. Therefore the design, virtual testing, optimization and evaluation process is automated. The paper describes the whole process where virtual testing of hydraulic parameters is performed by CFD simulations, and the methods of genetic algorithms are used for optimization. Selected final geometrical shapes of the blade are subjected to a more detailed analysis of hydraulic parameters in the wider oper-ating range and also to the strength analysis.

  • Název v anglickém jazyce

    Application of genetic algorithm methods for water turbine blade shape optimization

  • Popis výsledku anglicky

    The use of modern production techniques such as 3D printing brings new requirements for shaping ma-chine parts. In the case of the production of the runner blades of Kaplan micro-turbine using 3D printing technology from plastic, the emphasis is on the mechanical properties of the blade and hydraulic proper-ties of the entire turbine. Achieving the required parameters is conditioned by finding a suitable shape of the runner. Therefore the design, virtual testing, optimization and evaluation process is automated. The paper describes the whole process where virtual testing of hydraulic parameters is performed by CFD simulations, and the methods of genetic algorithms are used for optimization. Selected final geometrical shapes of the blade are subjected to a more detailed analysis of hydraulic parameters in the wider oper-ating range and also to the strength analysis.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20301 - Mechanical engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TH04010140" target="_blank" >TH04010140: Inovativní návrh kompaktního soustrojí Kaplanovy mikro-turbíny</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Manufacturing Technology

  • ISSN

    1213-2489

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    20

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    453-458

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85098710186