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서종범 (선박해양플랜트연구소) 변기원 (서울과학기술대학교) 홍선기 (서울과학기술대학교) 이호생 (선박해양플랜트연구소) 한상조 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국동력기계공학회 동력시스템공학회지 동력시스템공학회지 제27권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
59 - 66 (8page)
DOI
10.9726/kspse.2023.27.6.059

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본 연구에서는 선박에서 나오는 폐열을 이용하여 발전하는 ORC 시스템용 원심 터빈의 최적화를 다루고자 한다. 전통적인 방법을 통한 최적화는 시간과 비용이 매우 많이 들어간다. 이 문제를 해결하고자 실험계획법, 기계 학습, 그리고 Latin hypercube sampling을 이용하여 상대적으로 간단한 방법으로 최적화를 수행하였다. 구체적으로는 실험계획법 기반으로 다양한 조건에서 터빈형상을 변화시키고, CFD를 수행하여 얻은 결과를 통해 기계학습 모델을 만들어 최적화를 수행하는 기법이다. 위의 기법을 통해 설계점에서 최적화 전 터빈의 전효율 보다 1.3%p 이상 높은 성능을 가지는 터빈 형상을 얻을 수 있었다.
#기계 학습 #유기 랭킨 사이클 #터빈 #최적화 #Machine Learning #Organic Rankine Cycle #Radial Turbine #Optimization

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. ORC 터빈 설계
3. 결론
References

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