[論文レビュー] Multi-objective Optimization of Savonius Wind Turbine

Seyed Ehsan Hosseini, Omid Karimi+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 28, 2023

Wind Energy Research and Development被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、修正版NSGA-IIとTOPSISを用いて、トルク係数、効率係数、回転速度を同時に最適化するためのマルチオブジェクティブ最適化フレームワークを提案する。CFDシミュレーション、実験的検証、および設計変数（ねじれ角、スロット比、重なり比）のGMDHベースの多項式モデリングを統合することで、トルク係数は13.74%、回転速度は0.071%、効率係数は5.32%の向上が達成され、より優れた空力的性能を発揮する最適設計パラメータが特定された。

ABSTRACT

A numerical data set will be developed to assist in the design of Savonius wind turbines. The main objective of study is to improve Savonius turbine blade designs to increase torque coefficients, rotational speeds, and pressure coefficients. Simulating 3D models and validating them with wind tunnel data were part of the experimental design methodology. Multi-objective optimization is used to optimize turbine performance. Twist angle, aspect ratio, and overlap ratio are all important factors in determining the optimal torque and power coefficients. Data-driven objective functions were modeled using the group method of data handling (GMDH). Using an evolutionary Pareto-based optimization approach, polynomial models were used to plot Pareto fronts and TOPSIS to calculate optimal commercial points. The torque coefficient, rotational speed, and power coefficient are all improved by 13.74%, 0.071%, and 5.32%, respectively. As a result of the multi-objective optimization of the turbine, some significant characteristics of objective functions were discovered.

研究の動機と目的

• サボニウス風力タービン設計における包括的なマルチオブジェクティブ最適化研究の不足に応えること、特に高度な進化型アルゴリズムと意思決定手法を統合すること。
• 幾何的パラメータの体系的最適化を通じて、トルク係数、効率係数、回転速度といった重要な性能指標を向上させること。
• グループ・メソッド・オブ・データハンドリング（GMDH）を用いたデータ駆動型モデリング手法を開発し、設計変数とタービン性能との間の複雑な関係を捉えること。
• CFDシミュレーションと実験データによる検証を通じて、最適化フレームワークの正確性と信頼性を保証すること。

提案手法

• 風洞実験データとの照合を経て、シミュレーションの正確性を保証するため、サボニウス風力タービンモデルの3次元CFDシミュレーションを実施した。
• 最適化プロセスにおいて、ねじれ角、スロット比、重なり比を主な設計変数として用いた。
• 入力-出力シミュレーションデータから多項式ベースの目的関数を構築するために、グループ・メソッド・オブ・データハンドリング（GMDH）を適用した。
• トルク係数、効率係数、回転速度係数のマルチオブジェクティブ最適化のためのPareto最適フロントを生成するために、修正版NSGA-IIアルゴリズムを用いた。
• Paretoフロントから最適な商業的設計点を順位付け・同定するために、TOPSIS（理想解に類似した順序の優先順位付け手法）を適用した。
• GMDHが予測した最適点をCFD結果と照合したところ、平均絶対誤差が5%未満という高い正確性を示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ねじれ角、スロット比、重なり比がサボニウス風力タービンのトルク係数、効率係数、回転速度係数にどのように影響を与えるか？
• RQ2 修正版NSGA-IIとTOPSISを組み合わせたハイブリッド最適化フレームワークは、マルチオブジェクティブタービン最適化において、高性能な設計配置を効果的に同定できるか？
• RQ3 GMDHベースの多項式モデルは、異なる幾何的パラメータの範囲でタービン性能を推定する際に、どの程度の予測精度を示すか？
• RQ4 トルク係数、効率係数、回転速度係数の間のトレードオフ関係は、異なる設計変数の組み合わせによってどのように現れるか？
• RQ5 どの特定の幾何的配置が、性能と効率のバランスを考慮して最高の効率係数を達成するか？

主な発見

• 最高の効率係数0.136は、ねじれ角45°、スロット比1、重なり比0.16の条件下で達成され、効果的な空気の流れと抵抗の低減が実現した。
• 重なり比が0から0.16に変化する間、効率係数は一時的に低下した後、再び上昇し、非単調な関係が示され、最適性能は0.16で達成された。
• 重なり比が0.16を超えると、効率係数は急激に低下し、より高い重なり比では性能のトレードオフが顕著に現れた。
• 最高の効率係数を得る最適な配置は、スロット比1およびねじれ角45°であり、トルク係数（13.74%向上）と効率係数（5.32%向上）の両方で最大の改善が得られた。
• GMDHモデルはCFD結果と強く一致し、すべての最適点で平均絶対誤差が5%未満という結果を示し、性能予測の信頼性を裏付けた。
• 二目的最適化の結果は、三目的最適化問題の境界内に完全に含まれており、マルチオブジェクティブフレームワークの一貫性と強固さが検証された。