Javascript must be enabled to continue!
Optimisation de forme d'une pompe générique de fond de puits
View through CrossRef
L'objectif de l'optimisation de forme d'une pompe générique de fond de puits est de maximiser le gain de pression par unité de longueur de la pompe, en redessinant ses aubes et son moyeu, tout en respectant un certain nombre de contraintes géométriques. On génère la représentation de la géométrie 3D de la pompe grâce à des B-splines paramétriques cubiques 2D. Pour l'optimisation on utilise une méthode de gradient classique. On emploie Fluent, un logiciel de modélisation de mécanique des fluides "boîte noire" et on procède par conséquent à un calcul de gradient incomplet de la fonction coût. Pour cela on écrit l'expression analytique exacte du gradient à l'aide d'une formule d'intégration sur les bords variables puis on ne prend en compte que les termes que l'on peut calculer ou déterminer numériquement. Les termes généralement écartés sont les dérivées des solutions de l'équation d'état par rapport au déplacement d'un point de contrôle. On a d'abord développé un code d'optimisation pour le moyeu de la pompe seul, sans aubages, et on présente les résultats obtenus. On utilise une méthode d'optimisation sans contrainte et on prend en compte par réduction du problème des contraintes d'égalité linéaires. On constate qu'après une première phase de décroissance, la fonction coût ne converge pas vers un minimum. On propose alors quelques tests de façon à analyser ce résultat. Parmi ceux-là, l'emploi des différences finies confirme que le gradient incomplet n'est pas systématiquement une direction de descente. Enfin quelques pistes sont évoquées pour l'expliquer.
Title: Optimisation de forme d'une pompe générique de fond de puits
Description:
L'objectif de l'optimisation de forme d'une pompe générique de fond de puits est de maximiser le gain de pression par unité de longueur de la pompe, en redessinant ses aubes et son moyeu, tout en respectant un certain nombre de contraintes géométriques.
On génère la représentation de la géométrie 3D de la pompe grâce à des B-splines paramétriques cubiques 2D.
Pour l'optimisation on utilise une méthode de gradient classique.
On emploie Fluent, un logiciel de modélisation de mécanique des fluides "boîte noire" et on procède par conséquent à un calcul de gradient incomplet de la fonction coût.
Pour cela on écrit l'expression analytique exacte du gradient à l'aide d'une formule d'intégration sur les bords variables puis on ne prend en compte que les termes que l'on peut calculer ou déterminer numériquement.
Les termes généralement écartés sont les dérivées des solutions de l'équation d'état par rapport au déplacement d'un point de contrôle.
On a d'abord développé un code d'optimisation pour le moyeu de la pompe seul, sans aubages, et on présente les résultats obtenus.
On utilise une méthode d'optimisation sans contrainte et on prend en compte par réduction du problème des contraintes d'égalité linéaires.
On constate qu'après une première phase de décroissance, la fonction coût ne converge pas vers un minimum.
On propose alors quelques tests de façon à analyser ce résultat.
Parmi ceux-là, l'emploi des différences finies confirme que le gradient incomplet n'est pas systématiquement une direction de descente.
Enfin quelques pistes sont évoquées pour l'expliquer.
Related Results
Simulation of the suction performance of low-pressure fuel pumps
Simulation of the suction performance of low-pressure fuel pumps
Simulation des performances d'aspiration des pompes à carburant basse pression
La pompe basse pression (BP) est un élément primordial du circuit carburant des hélic...
Cercetările arheologice de la Timişoara – str. Eugeniu de Savoia nr. 16 (raport preliminar) / Concernant les recherches archéologiques de Timişoara – 16 rue Eugeniu de Savoya (rapport préliminaire)
Cercetările arheologice de la Timişoara – str. Eugeniu de Savoia nr. 16 (raport preliminar) / Concernant les recherches archéologiques de Timişoara – 16 rue Eugeniu de Savoya (rapport préliminaire)
Les recherches archéologiques préventives ont été réalisés compte tenu du fait que lors de fouilles préalables aux fondations d’un immeuble qui devrait être construit au numéro 16,...
On the conditioning of
process-based channelized meandering reservoir models on well data
On the conditioning of
process-based channelized meandering reservoir models on well data
Sur le conditionnement des
modèles génétiques de réservoirs chenalisés méandriformes à des données de puits
Les modèles génétiques de réservoirs sont construits pa...
Histological Analysis of Phrenic Motor Neurons Pompe Disease
Histological Analysis of Phrenic Motor Neurons Pompe Disease
Pompe disease is a neuromuscular disorder resulting from mutations in the gene encoding acid α-glucosidase (GAA), an enzyme responsible for lysosomal glycogen degradation. Intraven...
Robust design optimization of electrical machines for electric and hybrid vehicles
Robust design optimization of electrical machines for electric and hybrid vehicles
Contribution méthodologique au dimensionnement optimal et robuste des machines électriques dédiées aux chaines de traction VE et VEH
Face aux préoccupations croissa...
Quantitative a posteriori error estimators in Finite Element-based shape optimization
Quantitative a posteriori error estimators in Finite Element-based shape optimization
Estimations d'erreur a posteriori quantitatives pour l'approximation des problèmes d'optimisation de forme par la méthode des éléments finis
Les méthodes d’optimisa...
Pompe disease
Pompe disease
. Pompe disease is a rare, progressive disease, the basis of which is the pathogenesis of excessive accumulation of glycogen by lysosomes due to mutation of the GAA gene and loss o...
Battery optimal design
Battery optimal design
Conception optimale des batteries
Cette thèse porte sur la conception optimale d'une cellule de batterie lithium-ion (LIB). Une cellule étant composée de deux élect...

