KR20230063999A - Method for design a wastewater pump considering the impeller and flow path and a wastewater pump by the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법 및 이에 의한 오폐수용 펌프에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 투베인 펌프 구조의 오폐수용 펌프에 대한 최적 설계를 통하여, 오폐수용 펌프에서 양정, 효율 등의 성능이 최대로 구현되도록 하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a design method of a wastewater pump considering an impeller and a flow path and a wastewater pump using the same, and more particularly, through an optimal design for a wastewater pump having a tubein pump structure, in a wastewater pump, a head, It relates to a technology that maximizes performance such as efficiency.
일반적으로 오폐수용 펌프는 하수, 폐수 슬러지 등을 이송하는 펌프로, 여러 산업분야에서 다양하게 사용되고 있다. 그런데, 종래기술의 오폐수용 펌프는 일반적인 수중 펌프와 달리 이물질을 포함하는 유체를 이동시켜야 하기 때문에, 유로 막힘 현상(clogging)이 자주 발생하며, 유로 막힘 현상은 오폐수용 펌프의 양정 효율 등의 성능을 감소시키거나, 오폐수용 펌프의 고장 및 파손을 유발할 수 있다.In general, a wastewater pump is a pump for transporting sewage, wastewater sludge, and the like, and is widely used in various industrial fields. However, unlike conventional submersible pumps, prior art pumps for wastewater have to move fluids containing foreign substances, so clogging of passages often occurs, and clogging of passages deteriorates performance such as lifting efficiency of wastewater pumps. It may reduce or cause failure or damage of the wastewater pump.
이러한 문제는 오폐수용 펌프 하자의 98% 이상을 차지하고 있으며, 이에 대한 대안으로 현재까지는 오폐수용 펌프로써 볼텍스 펌프나 그러인더가 사용되고 있으나, 잦은 유지보수 및 저효율 등의 성능 저하 문제로 인해 근본적인 대안이 되지 않고 있는 실정이다.These problems account for more than 98% of wastewater pump defects, and as an alternative to this, vortex pumps or grinders have been used as wastewater pumps until now, but due to performance degradation problems such as frequent maintenance and low efficiency, fundamental alternatives are Currently it is not happening.
오폐수용 펌프 중 투베인 펌프는 두개의 임펠러가 대칭되는 구조로 마련되어 진동이 적고 유로가 넓어 일반적인 보르텍스 펌프에 비해 고형물도 잘 통과하는 장점이 있다.Among the wastewater pumps, the two vane pump has a structure in which two impellers are symmetrical, so it has a low vibration and a wide flow path, so it has the advantage of passing solids well compared to a general vortex pump.
그러나, 종래에는 원하는 양정에 목표로 하는 효율 등을 구현하는 투베인 펌프의 구조를 설계하는 기술이 없어 원하는 사양을 제작하는데 많은 시행착오를 겪어야 하는 문제가 있었다. 따라서, 목표로 하는 양정 효율을 구현하면서 펌프 효율을 최대화할 수 있는 투베인 펌프에 대한 설계 기술이 필요하다.However, in the prior art, there was a problem in that many trials and errors were required to manufacture the desired specifications because there was no technology for designing a structure of a tubein pump that implements a target efficiency at a desired head. Therefore, a design technology for a tube vane pump capable of maximizing pump efficiency while realizing a target head efficiency is required.
대한민국 등록특허 제10-1647394호(발명의 명칭: 더블 베인 마름모형 임펠러식 원심펌프)에서는, 평면상 마름모 형상을 가지는 상판(30) 및 저판(20)과; 상판(30)의 저면 외곽과 저판(20)의 상면 외곽을 연결하는 베인(40)으로 임펠러(10)가 구성되고; 저판(20) 중심부에는 유입부(25)가 형성되며; 상기 마름모 형상 상판(30) 및 저판(20)에서 상판(30)의 이격된 두변과 저판(20)의 이격된 두변에 각각 접하는 베인(40)이 개방되어 두 개의 배출구(15)가 형성되는 펌프가 개시되어 있다.In Korean Patent Registration No. 10-1647394 (title of invention: double vane rhombic impeller type centrifugal pump), an
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 투베인 펌프 구조의 오폐수용 펌프에 대한 최적 설계를 통하여, 오폐수용 펌프에서 양정, 효율 등의 성능이 최대로 구현되도록 하는 것이다.An object of the present invention to solve the above problems is to maximize performance such as lift and efficiency in the wastewater pump through an optimal design for the wastewater pump of the tube-vein pump structure.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다. The technical problem to be achieved by the present invention is not limited to the above-mentioned technical problem, and other technical problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description below. There will be.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은, 2개의 블레이드를 구비하는 임펠러, 상기 임펠러를 둘러싸고 유체가 유동하는 유로를 제공하는 벌류트 및 상기 벌류트로부터 배출된 유체에 유로를 제공하는 배출관을 구비하는 오폐수용 펌프의 설계를 위하여, 목적함수로써 양정계수와 효율을 설정하는 제1단계; 설정된 상기 목적함수를 도출하기 위한 상기 블레이드 및 상기 오폐수용 펌프 내 유로 관련 설계변수를 설정하는 제2단계; 상기 설계변수의 범위 내에서의 상기 설계변수 값으로 이루어진 복수의 실험점을 도출하는 제3단계; 도출된 각각의 상기 실험점에 대한 수치해석을 통해 상기 목적함수의 값을 계산하여 입력값을 생성하는 제4단계; 상기 입력값에 대한 머신러닝을 통해 대리모델이 구축되는 제5단계; 및 구축된 상기 대리모델에서 상기 오폐수용 펌프의 최적화 설계안을 도출하는 제6단계를 포함한다.The configuration of the present invention for achieving the above object is an impeller having two blades, a volute surrounding the impeller and providing a passage through which fluid flows, and a discharge pipe providing a passage for the fluid discharged from the volute. A first step of setting a lift coefficient and efficiency as an objective function for the design of a wastewater pump having a; A second step of setting design variables related to the flow path in the blade and the wastewater pump for deriving the set objective function; a third step of deriving a plurality of experimental points composed of values of the design variables within the range of the design variables; a fourth step of generating an input value by calculating a value of the objective function through numerical analysis for each of the derived experimental points; A fifth step of constructing a surrogate model through machine learning for the input value; and a sixth step of deriving an optimization design plan for the wastewater pump from the constructed surrogate model.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 설계변수는, 상기 블레이드의 전연에서의 유체 유동각인 제1설계변수; 상기 블레이드의 후연에서의 유체 유동각인 제2설계변수; 및 상기 배출관의 폭에 대한 상기 벌류트의 최대 유로 폭의 비율인 제3설계변수를 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the design variable may include a first design variable that is a fluid flow angle at the leading edge of the blade; a second design variable that is a fluid flow angle at the trailing edge of the blade; and a third design variable that is a ratio of a maximum passage width of the volute to a width of the discharge pipe.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 제3단계에서, 상기 실험점은 라틴 하이퍼 큐브 샘플링(Latin Hypercube Sampling)에 의해 도출될 수 있다.In an embodiment of the present invention, in the third step, the experimental point may be derived by Latin Hypercube Sampling.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 제4단계에서, 상기 입력값은 상기 실험점을 이루는 상기 설계변수의 값 및 상기 설계변수의 값에 대한 수치해석을 통해 계산된 상기 목적함수의 값으로 이루어질 수 있다.In an embodiment of the present invention, in the fourth step, the input value may consist of the value of the design variable constituting the experimental point and the value of the objective function calculated through numerical analysis of the value of the design variable. there is.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 제5단계에서, 상기 대리모델은, RBNN(Radial basis neural network), RSA(Representational similarity analysis) 및 DNN(Deep Neural Network) 중 선택되는 어느 하나의 알고리즘을 이용하여 모델링될 수 있다.In an embodiment of the present invention, in the fifth step, the surrogate model uses any one algorithm selected from radial basis neural network (RBNN), representational similarity analysis (RSA), and deep neural network (DNN). can be modeled.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 제5단계는, 상기 입력값에 대한 머신러닝을 통해 상기 대리모델을 구축하기 위한 변수 값을 도출하는 제5a단계; 및 도출된 상기 변수 값을 이용하여 상기 대리모델을 구축하는 제5b단계를 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the fifth step may include a step 5a of deriving variable values for constructing the surrogate model through machine learning for the input values; and a 5b step of constructing the surrogate model using the derived variable values.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 제5a단계는, 상기 입력값을 K 개로 분리된 부분 집합으로 분할하는 제5a-1단계; 분할된 상기 부분 집합에서 상호 중복되지 않는 테스트 폴드를 선정하는 제5a-2단계; 각각의 상기 부분 집합에서 상기 테스트 폴드를 제외한 부분인 트레이닝 폴드만으로 머신러닝을 수행하여 상기 대리모델을 훈련시키는 제5a-3단계; 각각의 상기 부분 집합에 대하여 상기 트레이닝 폴드로 훈련된 대리모델의 예측값과 상기 테스트 폴드의 실제 값을 비교하여 상대오차를 도출하는 제5a-4단계; K 개의 상기 부분 집합에서 도출된 상기 상대 오차를 합산하여 상대오차합을 도출하는 제5a-5단계; 및 상기 상대오차합이 최소가 되는 상기 변수 값이 도출되도록 상기 제5a-1단계 내지 상기 제5a-5단계를 반복 수행하는 제5a-6단계를 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, step 5a may include step 5a-1 of dividing the input value into K subsets; Step 5a-2 of selecting test folds that do not overlap with each other in the divided subsets; Step 5a-3 of training the surrogate model by performing machine learning only with a training fold, which is a portion excluding the test fold, in each of the subsets; Step 5a-4 of deriving a relative error by comparing the predicted value of the surrogate model trained with the training fold with the actual value of the test fold for each of the subsets; Step 5a-5 of deriving a sum of relative errors by summing the relative errors derived from the K subsets; and a 5a-6 step of repeatedly performing the steps 5a-1 to 5a-5 so that the variable value at which the sum of relative errors is minimized is derived.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 제5a단계에서, 상기 변수 값은, 가중치(wi, wo), 뉴런의 수(n), 확산 상수(Spread constant, SC)가 포함될 수 있다.In an embodiment of the present invention, in step 5a, the variable values may include weights (w i , w o ), the number of neurons (n), and a spread constant (SC).
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 제6단계는, 상기 대리모델에서 무작위로 선택된 설계변수 값을 상기 알고리즘에 대입하여 목적함수값을 예측하는 제6a단계; 예측된 상기 목적함수값들의 상관관계를 고려한 파레토 최적해 면(Pareto-optimal front surface)을 도출하는 제6b단계; 및 도출된 상기 파레토 최적해 면에서 목적으로 하는 목적설계함수값에 대한 설계변수 값인 상기 최적화 설계안을 도출하는 제6c단계를 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the sixth step may include a step 6a of predicting an objective function value by substituting values of design variables randomly selected from the surrogate model into the algorithm; Step 6b of deriving a Pareto-optimal front surface considering the correlation between the predicted objective function values; and a step 6c of deriving the optimization design proposal, which is a design variable value for a target objective design function value in the derived Pareto optimal surface.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은, 상기 목적함수, 상기 설계변수 및 각각의 상기 설계변수의 범위가 입력되는 입력부; 상기 입력부에 입력된 상기 설계변수의 범위 내에서 실험점을 도출하도록 마련된 설정부; 상기 설정부에서 도출된 상기 실험점에 대한 수치해석을 수행하여 상기 입력값을 생성하는 수치해석부; 상기 수치해석부에 생성된 상기 입력값에 대한 머신 러닝을 수행하여 상기 대리모델을 구축하도록 마련된 모델링부; 및 상기 모델링부로부터 상기 최적화 설계안을 도출하도록 마련된 설계부를 포함한다.The configuration of the present invention for achieving the above object is an input unit for inputting the objective function, the design variable, and the range of each of the design variables; a setting unit provided to derive experimental points within the range of the design variables input to the input unit; a numerical analysis unit generating the input value by performing a numerical analysis on the experimental point derived from the setting unit; a modeling unit configured to construct the surrogate model by performing machine learning on the input value generated by the numerical analysis unit; and a design unit provided to derive the optimization design plan from the modeling unit.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은, 블레이드를 구비하고 외부로부터 유입된 유체에 유압을 제공하는 임펠러; 상기 임펠러를 둘러싸고 유체가 유동하는 유로를 제공하는 벌류트; 및 상기 벌류트로부터 배출되는 유체에 유로를 제공하는 배출관을 포함하고, 한 쌍의 블레이드가 상호 대칭되게 형성되며, 상기 블레이드는 임펠러의 중심으로부터 유선형으로 곡선을 그리며 상기 벌류트의 외측 방향으로 연장되게 형성되고, 상기 최적화 설계안에 의해 상기 블레이드의 전연과 후연 각각에서의 유체 유동각이 결정되어 상기 블레이드의 형상이 형성될 수 있다.Configuration of the present invention for achieving the above object, the impeller having a blade and providing a hydraulic pressure to the fluid introduced from the outside; A volute surrounding the impeller and providing a passage through which the fluid flows; and a discharge pipe providing a flow path for the fluid discharged from the volute, wherein a pair of blades are formed symmetrically with each other, and the blades extend outwardly of the volute while drawing a streamlined curve from the center of the impeller. and the shape of the blade may be formed by determining fluid flow angles at each of the leading and trailing edges of the blade by the optimization design.
상기와 같은 구성에 따른 본 발명의 효과는, 임펠러의 블레이드에서의 유체 압력 및 유속이 균일하게 분포함으로써, 임펠러의 회전에 의한 와류 생성 등이 감소하여 양정 성능 및 효율이 향상된 오폐수용 펌프를 구현할 수 있다는 것이다.The effect of the present invention according to the configuration as described above is to uniformly distribute the fluid pressure and flow velocity in the blades of the impeller, so that the generation of vortices due to the rotation of the impeller is reduced, and the pump for wastewater with improved lifting performance and efficiency can be implemented. that there is
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. The effects of the present invention are not limited to the above effects, and should be understood to include all effects that can be inferred from the detailed description of the present invention or the configuration of the invention described in the claims.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프에 대한 모식도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 임펠러에 대한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 임펠러와 벌류트에 대한 모식도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 임펠러의 설계변수 설정에 대한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 분석에 대한 모식도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 분석 시 그리드 수 관련 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실험점 도출에 대한 그래프이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실험점에 대한 수치해석을 통해 목적함수의 값을 계산하여 생성된 입력값을 나타낸 표이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 RBNN 대리모델을 나타낸 개략도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 입력값에 대한 머신러닝을 통해 대리모델을 구축하기 위한 변수 값을 도출하는 단계의 예시도이다.
도 11 내지 도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 각각의 알고리즘에 따른 분석 그래프이다.
도 15와 도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 목적함수에 대한 교차 검증 오류에 따른 확산 상수의 값을 나타낸 그래프이다.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 파레토 최적해에 대한 그래프이다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 파레토 최적해에 대한 데이터이다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 성능 분석에 대한 그래프이다.
도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 성능 실험에 대한 그래프이다.
도 21 내지 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 블레이드의 스팬(span) 별 압력 분포에 대한 그래프이다.
도 24는 종래기술에 따른 오폐수용 펌프와 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 설계방법에 따라 설계된 오폐수용 펌프의 임펠러 스팬에서의 유속을 나타낸 분포도이다.
도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른 유체의 유동 라인을 나타낸 분포도이다.
도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른 블레이드의 정압(Static pressure)에 대한 그래프이다.
도 27은 본 발명의 일 실시 예에 따른 블레이드의 전압(Total pressure)에 대한 그래프이다.
도 28은 종래기술에 따른 오폐수용 펌프와 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프 각각에서 블레이드 전연에서의 유체 유동각 각각에 대한 정규화된 스팬 값의 그래프이다.1 is a schematic diagram of a wastewater pump according to an embodiment of the present invention.
2 is a schematic diagram of an impeller according to an embodiment of the present invention.
3 is a schematic diagram of an impeller and a volute according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary view of setting design parameters of an impeller according to an embodiment of the present invention.
5 is a schematic diagram of analysis of a wastewater pump according to an embodiment of the present invention.
6 is a graph related to the number of grids when analyzing a pump for wastewater according to an embodiment of the present invention.
7 is a graph of experimental point derivation according to an embodiment of the present invention.
8 is a table showing input values generated by calculating values of an objective function through numerical analysis for experimental points according to an embodiment of the present invention.
9 is a schematic diagram showing an RBNN surrogate model according to an embodiment of the present invention.
10 is an exemplary diagram illustrating a step of deriving variable values for constructing a surrogate model through machine learning for input values according to an embodiment of the present invention.
11 to 14 are analysis graphs according to each algorithm according to an embodiment of the present invention.
15 and 16 are graphs showing diffusion constant values according to cross-validation errors for the objective function according to an embodiment of the present invention.
17 is a graph of a Pareto optimal solution according to an embodiment of the present invention.
18 is data for a Pareto optimal solution according to an embodiment of the present invention.
19 is a graph of performance analysis of a wastewater pump according to an embodiment of the present invention.
20 is a graph of a performance test of a wastewater pump according to an embodiment of the present invention.
21 to 23 are graphs of pressure distribution for each span of a blade according to an embodiment of the present invention.
24 is a distribution chart showing the flow velocity in the impeller span of the wastewater pump designed according to the wastewater pump according to the prior art and the wastewater pump design method according to an embodiment of the present invention.
25 is a distribution diagram showing flow lines of fluid according to an embodiment of the present invention.
26 is a graph of static pressure of a blade according to an embodiment of the present invention.
27 is a graph of the voltage (total pressure) of the blade according to an embodiment of the present invention.
28 is a graph of normalized span values for each fluid flow angle at the leading edge of a blade in each of the wastewater pump according to the prior art and the wastewater pump according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시 예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. Hereinafter, the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the present invention can be implemented in many different forms, and therefore is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다. Throughout the specification, when a part is said to be "connected (connected, contacted, combined)" with another part, this is not only "directly connected", but also "indirectly connected" with another member in between. "Including cases where In addition, when a part "includes" a certain component, it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. Terms used in this specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "include" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, but one or more other features It should be understood that the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명에 대하여 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프에 대한 모식도고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 임펠러(100)에 대한 개략도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 임펠러(100)와 벌류트(200)에 대한 모식도이다.1 is a schematic diagram of a wastewater pump according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a schematic diagram of an
도 1 내지 도 3에서 보는 바와 같이, 본 발명의 오폐수용 펌프는 2개가 한 쌍인 블레이드(110,120)를 구비하는 임펠러(100), 임펠러(100)를 둘러싸고 유체가 유동하는 유로를 제공하는 벌류트(200) 및 벌류트(200)로부터 배출된 유체에 유로를 제공하는 배출관(300)을 구비할 수 있다.As shown in FIGS. 1 to 3, the wastewater pump of the present invention includes an
여기서, 한 쌍의 블레이드(110,120)는 상호 대칭되게 마련되며, 벌류트(200)로 유체가 유입되는 부위로부터 벌류트(200) 외측 방향으로 유선형으로 연장 형성될 수 있다. 구체적으로, 각각의 블레이드(110,120)는 벌류트(200)로 유체가 유입되는 부위, 즉, 임펠러(100)의 중심으로부터 유선형으로 곡선을 그리며 벌류트(200)의 외측 방향으로 연장되게 형성될 수 있다. 이 때, 블레이드(110,120)는 측면이 오목하도록 곡선이 형성되게 연장 형성될 수 있다.Here, the pair of
벌류트(200)는 허브 및 쉬라우드를 포함하며, 임펠러(100)에 형성된 각각의 블레이드(110,120)를 내부에 수용하는 케이싱을 형성하도록 마련될 수 있다. 그리고, 벌류트(200) 내에서 유로가 폐쇄된 일 부위로부터 배출관(300)과 연결된 타 부위로 향할수록 유동 단면적이 점차 증가하는 형상을 구비하도록 벌류트(200)가 형성될 수 있다.The
본 발명의 설계방법에서는, 2개의 블레이드(110,120)를 구비하는 임펠러(100)가 형성된 오페수용 펌프에 대한 최적 설계를 수행하며, 이와 같은 최적 설계를 위한 본 발명의 설계 방법은 하기와 같이 수행될 수 있으며, 본 발명의 설계 시스템에 의해 수행될 수 있다.In the design method of the present invention, the optimal design for the waste water pump having the
본 발명의 설계 시스템은, 목적함수, 설계변수 및 각각의 설계변수의 범위가 입력되는 입력부; 입력부에 입력된 설계변수의 범위 내에서 실험점을 도출하도록 마련된 설정부; 설정부에서 도출된 실험점에 대한 수치해석을 수행하여 입력값을 생성하는 수치해석부; 수치해석부에 생성된 입력값에 대한 머신 러닝을 수행하여 대리모델을 구축하도록 마련된 모델링부; 및 모델링부로부터 최적화 설계안을 도출하도록 마련된 설계부를 포함한다.The design system of the present invention includes an input unit into which an objective function, a design variable, and a range of each design variable are input; a setting unit provided to derive experimental points within the range of design variables input to the input unit; a numerical analysis unit generating input values by performing numerical analysis on the experimental points derived from the setting unit; a modeling unit configured to construct a surrogate model by performing machine learning on input values generated by the numerical analysis unit; and a design unit provided to derive an optimization design plan from the modeling unit.
본 발명의 설계 시스템에 포함되는 각각의 구성은, 하기에 설명하는 본 발명의 설계방법의 각 단계에서 대응되는 기능을 수행할 수 있으며, 이와 같은 본 발명의 설계 시스템을 이용하여, 최종적으로 오폐수용 펌프의 최적화된 설계에 대한 정보를 도출할 수 있다.Each component included in the design system of the present invention can perform a corresponding function in each step of the design method of the present invention described below, and finally wastewater treatment by using the design system of the present invention. Information on the optimized design of the pump can be derived.
이하, 본 발명의 설계방법에 대해 설명하기로 한다.Hereinafter, the design method of the present invention will be described.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 임펠러(100)의 설계변수 설정에 대한 예시도이다. 도 4는 일반적인 익형(air foil)을 표시할 수 있다.4 is an exemplary view of setting design parameters of the
먼저, 제1단계에서, 상기와 같은 구조의 오폐수용 펌프의 설계를 위하여, 목적함수로써 양정계수(ψ)와 효율(η/ηref)을 설정할 수 있다.(양정계수(ψ)와 효율(η/ηref)에 대한 각가의 표시(ψ, η/ηref)는 하기에서 동일하다.) 유량비가 증가할수록 양정은 감소할 수 있으므로, 요구되는 양정에 따른 최대 효율 또는 소정의 효율을 충족하는 최대 양정에 대한 설계가 필요할 수 있다. 이에 따라, 목적함수를 상기와 같이 설정할 수 있다.First, in the first step, for the design of the wastewater pump having the above structure, the head coefficient (ψ) and the efficiency (η / η ref ) can be set as the objective function. (The head coefficient (ψ) and the efficiency ( Each expression (ψ, η/η ref ) for η/η ref ) is the same below.) As the flow rate increases, the head can decrease, so that the maximum efficiency according to the required head or the predetermined efficiency is met. A design for maximum lift may be required. Accordingly, the objective function can be set as described above.
상기된 제1단계 수행 후 제2단계에서, 설정된 목적함수를 도출하기 위한 블레이드(110,120) 및 오폐수용 펌프 내 유로 관련 설계변수를 설정할 수 있다.In the second step after performing the first step described above, design variables related to the
설계변수는, 블레이드(110,120)의 전연(Leading edge)에서의 유체 유동각인 제1설계변수; 블레이드(110,120)의 후연(Trailing Edge)에서의 유체 유동각인 제2설계변수; 및 배출관(300)의 폭에 대한 벌류트(200)의 최대 유로 폭의 비율인 제3설계변수를 포함할 수 있다.The design variables include a first design variable, which is a fluid flow angle at the leading edge of the
도 3에서 보는 바와 같이, 벌류트(200) 내에서 유로가 폐쇄된 일 부위와 임펠러(100)의 중심점을 연결한 선(a 점선)을 임펠러(100)의 회전각 측정을 위한 기준선인 회전기준선(a)으로 설정할 수 있다. 이하, 동일하다.As shown in FIG. 3, the reference line for measuring the rotation angle of the
여기서, 벌류트(200)의 최대 유로 폭(Dv)는 회전기준선(a)을 기준으로 임펠러(100)가 360도(degree) 회전하는 중 유로 폭이 가장 크게 형성되는 곳으로, 벌류트(200)의 배출구 유로 폭이 벌류트(200)의 최대 유로 폭(Dv)으로써 설정될 수 있다. 그리고, 배출관(300)의 폭은 Do로 설정될 수 있다. 이에 따라, 배출관(300)의 폭에 대한 벌류트(200)의 최대 유로 폭의 비율인 제3설계변수는 (Dv/Do)로 설정될 수 있다.Here, the maximum passage width (D v ) of the
상기에서, 회전기준선(a)을 기준으로 임펠러(100)가 360도 회전하는 중 유로 폭이 가장 크게 형성되는 곳은, 임펠러(100)가 회전각이 345도(degree)인 경우에 벌류트(200) 내 최대 유로 폭(Dv)일 수 있다.In the above, the place where the passage width is formed the largest while the
상기와 같이 각각의 블레이드(110,120)는 곡면을 구비하는 만곡형으로 형성될 수 있다. 이해의 편의를 위해, 도 4에서는 일반적인 익형(air foil)을 표시하여 각각의 설계변수의 의미를 설명할 수 있다.As described above, each of the
먼저, 제1설계변수로써, 블레이드(110,120)의 전연에서의 유체 유동각(β1)을 설정할 수 있다. 이 때, 블레이드(110,120)의 전연에서의 유체 유동각(β1)에 작용하는 압력은, 유체 유동에 의한 압력(U1)과 유체 내 블레이드(110,120)의 회전에 의한 압력(C1) 각각의 벡터의 합에 의한 벡터의 압력(W1)일 수 있다. First, as a first design variable, the fluid flow angle β 1 at the leading edge of the
그리고, 제2설계변수로써, 블레이드(110,120)의 후연에서의 유체 유동각(β2)을 설정할 수 있다. 이 때, 블레이드(110,120)의 후연에서의 유체 유동각(β2)에 의해 생성되는 압력은, 유체 유동에 의한 압력(U2)과 유체 내 블레이드(110,120)의 회전에 의한 압력(C2) 각각의 벡터의 합에 의한 벡터의 압력(W2)일 수 있다.And, as the second design variable, the fluid flow angle β 2 at the trailing edge of the
상기와 같이, 블레이드(110,120)의 전연과 후연에서의 압력 벡터들에 대한 값에 따라 임펠러(100)의 회전에 대한 저항력, 임펠러(100)의 속도 등이 가변함으로써 각각의 목적함수 값이 가변될 수 있다. 그리고, 배출관(300)의 폭에 대한 벌류트(200)의 최대 유로 폭의 비율에 따라 유체의 유속, 유동하는 유체의 압력 등이 가변함으로써 각각의 목적함수 값이 가변될 수 있다.As described above, the resistance to rotation of the
본 발명에서는 상기와 같이 설정된 목적함수에 가장 큰 영향을 미치는 3개의 설계변수로 최적 설계하는 경우에 대해 설명하였으나, 설계변수의 수는 이에 한정되지 않으며, 설계변수의 개수는 변경될 수 있다.In the present invention, the case of optimal design with three design variables that have the greatest influence on the objective function set as described above has been described, but the number of design variables is not limited thereto, and the number of design variables can be changed.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 분석에 대한 모식도이다. 그리고, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 분석 시 그리드 수 관련 그래프이다.5 is a schematic diagram of analysis of a wastewater pump according to an embodiment of the present invention. And, FIG. 6 is a graph related to the number of grids when analyzing the pump for wastewater according to an embodiment of the present invention.
그리고, 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실험점 도출에 대한 그래프이고, 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실험점에 대한 수치해석을 통해 목적함수의 값을 계산하여 생성된 입력값을 나타낸 표이다.7 is a graph for deriving an experimental point according to an embodiment of the present invention, and FIG. 8 is an input generated by calculating a value of an objective function through numerical analysis for an experimental point according to an embodiment of the present invention. This is a table showing the values.
상기된 제2단계 수행 후 제3단계에서, 설계변수의 범위 내에서의 설계변수 값으로 이루어진 복수의 실험점을 도출할 수 있다. 먼저, 도 5에서 보는 바와 같이, 제3단계의 분석을 수행하기 위해 본 발명의 오폐수용 펌프의 최초 설계안을 복수 개의 그리드(grids)로 분할하여 유한요소법에 의한 연산 및 분석을 수행할 수 있다. 여기서, 도 6에서 보는 바와 같이, 30x105 개 이상의 그리드에 대해서는 양정계수(Head Coefficient)와 정규화된 효율(Normalized Efficiency)이 일정하게 도출되므로, 복수 개의 그리드(grids)는 30x105 개 이상으로 설정될 수 있다.In the third step after performing the second step described above, a plurality of experimental points composed of design variable values within the range of the design variable may be derived. First, as shown in FIG. 5, in order to perform the third step analysis, the initial design of the wastewater pump of the present invention can be divided into a plurality of grids, and calculation and analysis by the finite element method can be performed. Here, as shown in FIG. 6, since the head coefficient and normalized efficiency are constantly derived for 30x10 5 or more grids, a plurality of grids can be set to 30x10 5 or more. can
제3단계에서, 실험점은 라틴 하이퍼 큐브 샘플링(Latin Hypercube Sampling)에 의해 도출될 수 있다. 여기서, 각각의 상기 실험점은 상기 설계변수의 값으로 이루어진 것일 수 있으며, 본 발명의 실시예에서는 48개의 실험점을 라틴 하이퍼 큐브 샘플링 방법에 의해 도출하였으나, 상기 실험점의 개수가 이에 한정되는 것은 아니다. In the third step, experimental points can be derived by Latin Hypercube Sampling. Here, each of the experimental points may be made up of values of the design variables, and in the embodiment of the present invention, 48 experimental points were derived by the Latin hypercube sampling method, but the number of experimental points is not limited thereto. no.
상기된 제3단계 수행 후 제4단계에서, 도출된 각각의 실험점에 대한 수치해석을 통해 목적함수의 값을 계산하여 입력값을 생성할 수 있다. 도 7과 도 8에서 보는 바와 같이, 라틴 하이퍼 큐브 샘플링 방법에 의해 도출된 실험점들에 대한 수치해석을 수행하여 목적함수 값을 구함으로 입력값을 도출하도록 마련될 수 있다.In the fourth step after performing the third step described above, an input value may be generated by calculating a value of an objective function through numerical analysis for each derived experimental point. As shown in FIGS. 7 and 8 , it may be provided to derive an input value by obtaining an objective function value by performing numerical analysis on the experimental points derived by the Latin hypercube sampling method.
여기서, 입력값은 실험점을 이루는 설계변수의 값 및 설계변수의 값에 대한 수치해석을 통해 계산된 목적함수의 값으로 이루어질 수 있다.Here, the input values may include values of design variables constituting the experimental points and values of the objective function calculated through numerical analysis of the values of the design variables.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 RBNN 대리모델을 나타낸 개략도이고, 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 입력값에 대한 머신러닝을 통해 대리모델을 구축하기 위한 변수 값을 도출하는 단계의 예시도이다.9 is a schematic diagram showing an RBNN surrogate model according to an embodiment of the present invention, and FIG. 10 is a step of deriving variable values for building a surrogate model through machine learning for input values according to an embodiment of the present invention is an example of
그리고, 도 11 내지 도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 각각의 알고리즘에 따른 분석 그래프이다.11 to 14 are analysis graphs according to each algorithm according to an embodiment of the present invention.
도 11 내지 도 14에서 보는 바와 같이, 제5단계에서, 대리모델은, RBNN(Radial basis neural network), RSA(Representational similarity analysis) 및 DNN(Deep Neural Network) 중 선택되는 어느 하나의 알고리즘을 이용하여 모델링될 수 있다.As shown in FIGS. 11 to 14, in the fifth step, the surrogate model uses any one algorithm selected from radial basis neural network (RBNN), representational similarity analysis (RSA), and deep neural network (DNN). can be modeled.
본 발명에서는, 상기와 같은 알고리즘들을 이용하여 모델링될 수 있으며, 이하, 본 발명에서는, 대리모델을 위한 알고리즘으로 RBNN(Radial basis neural network)을 이용하는 경우에 대해 설명하기로 한다.In the present invention, it can be modeled using the above algorithms. Hereinafter, in the present invention, a case in which a radial basis neural network (RBNN) is used as an algorithm for a surrogate model will be described.
상기된 제4단계 수행 후 제5단계에서, 입력값에 대한 머신러닝을 통해 대리모델이 구축될 수 있다.In
도 9에서 보는 바와 같이, 제5단계에서, 대리모델은 RBNN(Radial basis neural network) 인공신경망으로 이루어질 수 있다.As shown in FIG. 9 , in the fifth step, the surrogate model may be formed of a radial basis neural network (RBNN) artificial neural network.
RBNN(Radial basis neural network) 인공신경망 대리모델에 대해서 구체적으로 설명하면, RBNN(Radial basis neural network) 인공신경망은 인공 신경망 종류 중 하나로서, 입력값, 출력값 및 숨은층(Hidden layer)로 구성될 수 있다.RBNN (Radial basis neural network) artificial neural network surrogate model is explained in detail, RBNN (Radial basis neural network) artificial neural network is one of the types of artificial neural networks, and can be composed of input values, output values, and hidden layers. there is.
RBNN 인공신경망의 예측 정확성은 숨은층에 의해 의존되며, 입력갑셍 의한 숨은층들은 하기의 [수학식 1]과 같이 방사형 기저 전달함수로 표현되는 뉴런들로 구성될 수 있다.The prediction accuracy of the RBNN artificial neural network depends on the hidden layer, and the hidden layer by the input value may be composed of neurons expressed by a radial basis transfer function as shown in [Equation 1] below.
[수학식 1][Equation 1]
여기서, wi는 가중치를 의미하고, b는 바이어스이고, p는 입력벡터이다. 방사형 기저함수(radbas)는 하기의 [수학식 2]와 같다.Here, w i means a weight, b is a bias, and p is an input vector. The radial basis function (radbas) is as shown in [Equation 2] below.
[수학식 2][Equation 2]
각 뉴런들은 출력 가중치가 결합되어 선형결합으로 출력되며, 하기의 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다.The output weights of each neuron are combined and output as a linear combination, and can be expressed as in [Equation 3] below.
[수학식 3][Equation 3]
여기서, 
이처럼 마련된 RBNN 인공신경망 대리모델을 이용할 경우, 출력값의 선형성으로 인해 계산 및 예측시간을 줄일 수 있다.When using the RBNN artificial neural network surrogate model prepared in this way, the calculation and prediction time can be reduced due to the linearity of the output value.
상기된 제5단계는, 먼저, 입력값에 대한 머신러닝을 통해 대리모델을 구축하기 위한 변수 값을 도출하는 제5a단계가 수행될 수 있다. 제5a단계에서, 변수 값은, 가중치(wi, wo), 뉴런의 수(n), 확산 상수(Spread constant, SC)가 포함될 수 있다.In the fifth step described above, first, step 5a of deriving variable values for constructing a surrogate model through machine learning for input values may be performed. In step 5a, variable values may include weights (w i , w o ), the number of neurons (n), and a spread constant (SC).
먼저, 제5a단계는, 입력값을 K 개로 분리된 부분 집합으로 분할하는 제5a-1단계가 수행될 수 있다. 여기서, 입력값을 K개로 분리된 부분 집합으로 분할하도록 마련될 수 있다. 이 때, K개는 입력값의 개수와 동일하게 마련될 수 있다. 일 예로, 설계변수 값과 목적함수 값으로 이루어진 입력값이 48개인 경우, 부분 집합의 개수도 48개로 마련될 수 있다.First, in step 5a, step 5a-1 of dividing the input value into K subsets may be performed. Here, it may be provided to divide the input value into K-separated subsets. At this time, K may be provided equal to the number of input values. For example, when the number of input values consisting of design variable values and objective function values is 48, the number of subsets may also be 48.
제5a-1단계가 수행된 후에는, 분할된 부분 집합에서 상호 중복되지 않는 테스트 폴드를 선정하는 제5a-2단계가 수행될 수 있다. 여기서, 각각의 부분 집합에서 상호 중복되지 않도록 테스트 폴드를 선정하도록 마련될 수 있다.After step 5a-1 is performed, step 5a-2 for selecting test folds that do not overlap each other in the divided subsets may be performed. Here, arrangements may be made to select test folds so as not to overlap each other in each subset.
일 예로, 첫번째 부분 집합에서는 1번 입력값을 테스트 폴드로 선정하고, 두번째 부분 집합에서는 2번 입력값을 테스트 폴드로 선정하는 방식으로 이루어질 수 있다.For example,
제5a-2단계가 수행된 후에는, 각각의 부분 집합에서 테스트 폴드를 제외한 부분인 트레이닝 폴드만으로 머신러닝을 수행하여 대리모델을 훈련시키는 제5a-3단계가 수행될 수 있다. 여기서, 각각의 부분 집합에서 트레이닝 폴드만으로 머신러닝을 수행하도록 마련될 수 있다.After step 5a-2 is performed, step 5a-3 of training a surrogate model by performing machine learning with only the training fold, which is a portion of each subset excluding the test fold, may be performed. Here, it may be arranged to perform machine learning only with the training fold in each subset.
일 예로, 첫번째 부분 집합에서 1번 입력값이 테스트 폴드인 경우, 나머지 입력값은 트레이닝 폴드가 된다. 그리고 이처럼 마련된 트레이닝 폴드만으로 머신 러닝을 수행하여 RBNN 인공신경망 대리모델을 훈련시킬 수 있다. 이때, 머신 러닝은 상기 변수인 가중치(wi, wo), 뉴런의 수(n), 확산 상수(Spread constant,SC) 등을 변화시켜가면서 이루어질 수 있다.For example, when
제5a-3단계가 수행된 후에는, 각각의 부분 집합에 대하여 트레이닝 폴드로 훈련된 대리모델의 예측값과 테스트 폴드의 실제 값을 비교하여 상대오차를 도출하는 제5a-4단계가 수행될 수 있다.After step 5a-3 is performed, step 5a-4 of deriving a relative error by comparing the predicted value of the surrogate model trained with the training fold and the actual value of the test fold for each subset may be performed. .
제5a-4단계에서는, 트레이닝 폴드로 훈련된 대리모델을 이용하여 테스트 폴드의 예측값을 계산하고, 테스프 폴드의 실제 값을 비교하여 상대 오차를 도출하도록 마련될 수 있다.In step 5a-4, a predicted value of the test fold is calculated using a surrogate model trained as a training fold, and a relative error may be derived by comparing the actual value of the test fold.
제5a-4단계가 수행된 후에는, K 개의 부분 집합에서 도출된 상대 오차를 합산하여 상대오차합을 도출하는 제5a-5단계가 수행될 수 있다. 여기서, 각각의 부분 집합에서 도출된 상대 오차들을 합하여 상대오차합을 도출하도록 마련될 수 있다.After step 5a-4 is performed, step 5a-5 of deriving a sum of relative errors by summing the relative errors derived from the K subsets may be performed. Here, it may be arranged to derive a sum of relative errors by summing the relative errors derived from each subset.
제5a-5단계가 수행된 후에는, 상대오차합이 최소가 되는 변수 값이 도출되도록 제5a-1단계 내지 제5a-5단계를 반복 수행하는 제5a-6단계가 수행될 수 있다.After the step 5a-5 is performed, the step 5a-6 of repeatedly performing the steps 5a-1 to 5a-5 may be performed to derive a variable value having a minimum relative error sum.
도 15와 도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 목적함수에 대한 교차 검증 오류에 따른 확산 상수의 값을 나타낸 그래프이다. 도 15와 도 16에서 보는 바와 같이, 변수인 학습된 확산 상수를 0.1부터 10까지 변화시키면서 각 목적함수에 대한 RBNN모델의 합산 상대오차가 최소화되는 값이 선정되었다.15 and 16 are graphs showing diffusion constant values according to cross-validation errors for the objective function according to an embodiment of the present invention. As shown in FIGS. 15 and 16, a value that minimizes the summation relative error of the RBNN model for each objective function was selected while changing the learned diffusion constant, which is a variable, from 0.1 to 10.
도 15와 도 16에 표기된 SC1과 SC2 각각은 양정계수 및 효율을 의미할 수 있다. 그리고, 본 발명의 실시 예에서는, 입력 값에 대한 머신러닝을 통해 대리모델을 구축하기 위한 변수 값을 도출함에 따라 최종 학습된 SC1과 SC2 각각의 값은 0.3 및 2.5일 수 있다.SC 1 and SC 2 shown in FIGS. 15 and 16 may mean lift coefficient and efficiency, respectively. And, in an embodiment of the present invention, as variable values for constructing a surrogate model are derived through machine learning for input values, the final learned values of SC 1 and SC 2 may be 0.3 and 2.5, respectively.
상기와 같은 제5a단계가 수행된 이후에는, 도출된 변수 값을 이용하여 대리모델을 구축하는 제5b단계가 수행될 수 있다. 여기서, 도출된 상기 변수 값들을 이용하여 상기 RBNN 인공신경망 대리모델을 구축하도록 마련될 수 있다.After step 5a is performed, step 5b of constructing a surrogate model using the derived variable values may be performed. Here, it may be provided to build the RBNN artificial neural network surrogate model using the derived variable values.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 파레토 최적해에 대한 그래프이고, 도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 파레토 최적해에 대한 데이터이다. 도 17에서, 세로축은 무차원화된 효율에 대한 것이고, 가로축은 양정계수(ψ)에 대한 것이다.17 is a graph for a Pareto optimal solution according to an embodiment of the present invention, and FIG. 18 is data for a Pareto optimal solution according to an embodiment of the present invention. In FIG. 17, the vertical axis is for the non-dimensionalized efficiency, and the horizontal axis is for the head coefficient (ψ).
상기된 제5단계 후 제6단계에서, 구축된 대리모델에서 오폐수용 펌프의 최적화 설계안을 도출할 수 있다.In the sixth step after the fifth step described above, an optimization design plan for a wastewater pump may be derived from the constructed surrogate model.
제6단계에서는, 먼저, 대리모델에서 무작위로 선택된 설계변수 값을 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)에 대입하여 목적함수값을 예측하는 제6a단계가 수행될 수 있다. 여기서, 유전자 알고리즘은 자연에서 진화하는 방식을 모방하여 개발된 탐색 기법이다.In
구체적으로, 제6a단계에서는, 먼저, 대리모델에서 무작위로 설계 변수를 선택하여 복수의 모집단을 선정할 수 있다. 그리고, 모집단들을 상기 유전자 알고리즘에 따라 선택, 돌연변이, 교차 연산을 수행하여 설계변수에 따른 예측 목적함수값이 실제 목적함수값과의 상대오차가 1x10-8 이하가 될 때까지 반복 수행이 이루어지도록 마련될 수 있다.Specifically, in step 6a, first, a plurality of populations may be selected by randomly selecting design variables in the surrogate model. In addition, selection, mutation, and crossover operation are performed on the populations according to the genetic algorithm so that the predicted objective function value according to the design variable is repeatedly performed until the relative error between the actual objective function value and the actual objective function value is 1x10 -8 or less. It can be.
제6a단계가 수행된 후 예측된 목적함수값들의 상관관계를 고려한 파레토 최적해 면(Pareto-optimal front surface)을 도출하는 제6b단계가 수행될 수 있다. 여기서, 예측된 된 목적함수값들의 상관 관계를 고려하여 파레토 최적해를 이루는 라인 또는 면을 도출하도록 마련될 수 있다.After step 6a is performed, step 6b of deriving a Pareto-optimal front surface considering the correlation between predicted objective function values may be performed. Here, it may be provided to derive a line or plane constituting a Pareto optimal solution by considering the correlation of the predicted objective function values.
제6b단계가 수행된 후, 도출된 파레토 최적해 면에서 목적으로 하는 목적설계함수값에 대한 설계변수 값인 최적화 설계안을 도출하는 제6c단계가 수행될 수 있다. 여기서, 목적설계함수값을 갖도록 하는 설계변수를 상기 파레토 최적해 면에서 도출하여 최적화 설계안을 도출하도록 마련될 수 있다.After step 6b is performed, step 6c of deriving an optimization design proposal, which is a design variable value for a target objective design function value in the derived Pareto optimal surface, may be performed. Here, it may be provided to derive an optimization design by deriving a design variable to have an objective design function value from the Pareto optimal solution surface.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 성능 분석에 대한 그래프이고, 도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 성능 실험에 대한 그래프이다. 19 is a graph of performance analysis of a wastewater pump according to an embodiment of the present invention, and FIG. 20 is a graph of a performance test of a wastewater pump according to an embodiment of the present invention.
도 19와 도 20에서의 각각의 축은 양정계수(Head Coefficient), 유동계수(Flow Coefficient) 및 정규화된 효율(Normalized Efficinecy)를 나타낼 수 있다. 그리고, 각각의 그래프에서, Ref.는 최초(Reference) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이고, Opt.는 최적화(Optimization) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이다.Each axis in FIGS. 19 and 20 may represent a head coefficient, a flow coefficient, and a normalized efficiency. And, in each graph, Ref. is for the wastewater pump according to the reference design, and Opt. is for the wastewater pump according to the optimization design.
도 19에서 보는 바와 같이, 별표로 표시되는 최적화 설계안 목표 값에 대해 목적함수(양정계수, 효율) 각각의 연관된 값을 도출함으로써, 최적화 설계안을 도출할 수 있음을 확인할 수 있다.As shown in FIG. 19, it can be confirmed that the optimization design can be derived by deriving the associated value of each objective function (lift coefficient, efficiency) for the target value of the optimization design indicated by an asterisk.
그리고, 도 20에서 보는 바와 같이, 최적화(Optimization) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 그래프(CFD)와 최적화(Optimization) 설계안에 따라 실제 제작된 오폐수용 펌프에 대한 그래프(Exp.)의 비교에서는, 실제 요구되는 기준인 유동계수(Flow Coefficient) 0.01 내지 0.02의 범위에서 동일 유사한 값이 도출됨을 확인할 수 있으며, 이에 따라, 본 발명의 설계방법을 이용하는 경우, 양정계수와 효율이 우수한 오폐수용 펌프를 제작할 수 있음을 확인할 수 있다.And, as shown in FIG. 20, in the comparison between the graph (CFD) for the wastewater pump according to the optimization design and the graph (Exp.) for the wastewater pump actually manufactured according to the optimization design, It can be confirmed that the same and similar values are derived in the range of flow coefficient 0.01 to 0.02, which is the actually required standard. Accordingly, when using the design method of the present invention, it is possible to manufacture a pump for wastewater with excellent head coefficient and efficiency. can confirm that it can.
도 21 내지 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 블레이드(110,120)의 스팬(span) 별 압력 분포에 대한 그래프이다. 여기서, 도 21은 10%스팬에 대한 것이고, 도 22는 50%스팬에 대한 것이며, 도 23은 90%스팬에 대한 것이다.21 to 23 are graphs of pressure distribution for each span of the
도 21 내지 도 23 각각에서, Ref.는 최초(Reference) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이고, Opt.는 최적화(Optimization) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이다.In each of FIGS. 21 to 23, Ref. is for the wastewater pump according to the reference design, and Opt. is for the wastewater pump according to the optimization design.
도 21 내지 도 23, 특히, 도 23에서 보는 바와 같이, 최적화 설계안에 따른 오폐수용 펌프의 블레이드(110,120)에서의 압력 분포 범위가 감소함을 확인할 수 있고, 이에 따라, 블레이드(110,120) 단부 및 그 근접 부위의 스팬 영역에서 유동 압력 분포가 균일해짐을 확인할 수 있으므로, 임펠러(100)의 회전에 의한 와류 생성이 감소하여 본 발명의 설계방법에 따른 오폐수용 펌프의 효율이 상승함을 확인할 수 있다.21 to 23, in particular, as shown in FIG. 23, it can be confirmed that the pressure distribution range in the
도 24는 종래기술에 따른 오폐수용 펌프와 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프의 설계방법에 따라 설계된 오폐수용 펌프의 임펠러(100) 스팬에서의 유속을 나타낸 분포도이다. 그리고, 도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른 유체의 유동 라인을 나타낸 분포도이다.24 is a distribution chart showing the flow velocity in the
도 24와 도 25에서, (a)는 최초(Reference) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이고, (b)는 최적화(Optimization) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이다.24 and 25, (a) is for the wastewater pump according to the reference design, and (b) is for the wastewater pump according to the optimization design.
본 발명의 설계방법에 따른 오폐수용 펌프에서는 최초 설계안의 오폐수용 펌프에 비해 블레이드(110,120) 단부의 스팬 영역에서 유속 분포가 균일해지는 것을 확인할 수 있고, 이에 따라, 임펠러(100)의 회전에 의한 와류 생성이 감소하여 본 발명의 설계방법에 따른 오폐수용 펌프의 효율이 상승함을 확인할 수 있다.In the wastewater pump according to the design method of the present invention, it can be confirmed that the flow velocity distribution is uniform in the span area of the end of the
도 26은 본 발명의 일 실시 예에 따른 블레이드(110,120)의 정압(Static pressure)에 대한 그래프고, 도 27은 본 발명의 일 실시 예에 따른 블레이드(110,120)의 전압(Total pressure)에 대한 그래프이다.26 is a graph of static pressure of
도 26과 도 27에서, a그래프는 최초(Reference) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이고, b그래프는 최적화(Optimization) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이다.26 and 27, graph a is for the wastewater pump according to the reference design, and graph b is for the wastewater pump according to the optimization design.
도 26과 도 27에서 보는 바와 같이, 최적화 설계안에서 블레이드(110,120)에 대한 압력이 감소하여 와류 발생 등에 의한 유체 저항이 감소함을 확인할 수 있고, 이에 따라, 본 발명의 설계방법에 따른 오폐수용 펌프의 효율이 상승함을 확인할 수 있다. 도 27의 불투명한 타원형 표시 부분에서는 양 그래프의 갭이 발생하고, 이는, 벌류트(200)의 부피 제약 사항에 따른 유동 손실이 발생한 이유라고 할 수 있다.As shown in FIGS. 26 and 27, it can be confirmed that the pressure on the
도 28은 종래기술에 따른 오폐수용 펌프와 본 발명의 일 실시 예에 따른 오폐수용 펌프 각각에서 블레이드(110,120) 전연에서의 유체 유동각 각각에 대한 정규화된 스팬 값의 그래프이다.28 is a graph of normalized span values for each fluid flow angle at the front edges of the
그리고, 도 28에서, Ref.는 최초(Reference) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이고, Opt.는 최적화(Optimization) 설계안에 의한 오폐수용 펌프에 대한 것이다.And, in FIG. 28, Ref. is for the wastewater pump according to the reference design, and Opt. is for the wastewater pump according to the optimization design.
도 28에서 보는 바와 같이, 블레이드(110,120) 전연에서 각각의 위치에서의 유체 유동각이 가변 범위가 감소함을 확인할 수 있다. 이에 의해, 유속 분포가 균일해지는 것을 확인할 수 있고, 이에 따라, 임펠러(100)의 회전에 의한 와류 생성이 감소하여 본 발명의 설계방법에 따른 오폐수용 펌프의 효율이 상승함을 확인할 수 있다.As shown in FIG. 28, it can be seen that the variable range of the fluid flow angle at each position on the leading edge of the
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. The above description of the present invention is for illustrative purposes, and those skilled in the art can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention.
100 : 임펠러 110 : 블레이드
120 : 블레이드 200 : 벌류트
210 : 유입부 300 : 배출관 100: impeller 110: blade
120: blade 200: volute
210: inlet 300: discharge pipe
Claims (11)
설정된 상기 목적함수를 도출하기 위한 상기 블레이드 및 상기 오폐수용 펌프 내 유로 관련 설계변수를 설정하는 제2단계;
상기 설계변수의 범위 내에서의 상기 설계변수 값으로 이루어진 복수의 실험점을 도출하는 제3단계;
도출된 각각의 상기 실험점에 대한 수치해석을 통해 상기 목적함수의 값을 계산하여 입력값을 생성하는 제4단계;
상기 입력값에 대한 머신러닝을 통해 대리모델이 구축되는 제5단계; 및
구축된 상기 대리모델에서 상기 오폐수용 펌프의 최적화 설계안을 도출하는 제6단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
For the design of a wastewater pump having an impeller having two blades, a volute surrounding the impeller and providing a flow path for fluid flow, and a discharge pipe providing a flow path for the fluid discharged from the volute, as an objective function A first step of setting the lift coefficient and efficiency;
A second step of setting design variables related to the flow path in the blade and the wastewater pump for deriving the set objective function;
a third step of deriving a plurality of experimental points composed of values of the design variables within the range of the design variables;
a fourth step of generating an input value by calculating a value of the objective function through numerical analysis for each of the derived experimental points;
A fifth step of constructing a surrogate model through machine learning for the input value; and
A method for designing a wastewater pump considering an impeller and a flow path, characterized in that it comprises a sixth step of deriving an optimization design plan for the wastewater pump from the constructed surrogate model.
상기 설계변수는,
상기 블레이드의 전연에서의 유체 유동각인 제1설계변수;
상기 블레이드의 후연에서의 유체 유동각인 제2설계변수; 및
상기 배출관의 폭에 대한 상기 벌류트의 최대 유로 폭의 비율인 제3설계변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
The method of claim 1,
The design variable is,
A first design variable that is a fluid flow angle at the leading edge of the blade;
a second design variable that is a fluid flow angle at the trailing edge of the blade; and
A method for designing a wastewater pump considering an impeller and a flow path, characterized in that it includes a third design variable that is the ratio of the maximum passage width of the volute to the width of the discharge pipe.
상기 제3단계에서, 상기 실험점은 라틴 하이퍼 큐브 샘플링(Latin Hypercube Sampling)에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
The method of claim 1,
In the third step, the experimental point is derived by Latin Hypercube Sampling. Method for designing a wastewater pump considering an impeller and a flow path.
상기 제4단계에서, 상기 입력값은 상기 실험점을 이루는 상기 설계변수의 값 및 상기 설계변수의 값에 대한 수치해석을 통해 계산된 상기 목적함수의 값으로 이루어진 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
The method of claim 1,
In the fourth step, the input value is composed of the value of the design variable constituting the experimental point and the value of the objective function calculated through numerical analysis of the value of the design variable. Design method of wastewater pump.
상기 제5단계에서, 상기 대리모델은, RBNN(Radial basis neural network), RSA(Representational similarity analysis) 및 DNN(Deep Neural Network) 중 선택되는 어느 하나의 알고리즘을 이용하여 모델링되는 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
The method of claim 1,
In the fifth step, the surrogate model is modeled using any one algorithm selected from radial basis neural network (RBNN), representational similarity analysis (RSA), and deep neural network (DNN). An impeller, characterized in that Design method of pump for wastewater considering flow path.
상기 제5단계는,
상기 입력값에 대한 머신러닝을 통해 상기 대리모델을 구축하기 위한 변수 값을 도출하는 제5a단계; 및
도출된 상기 변수 값을 이용하여 상기 대리모델을 구축하는 제5b단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
The method of claim 5,
The fifth step is
Step 5a of deriving variable values for constructing the surrogate model through machine learning on the input values; and
A method for designing a pump for wastewater considering an impeller and a flow path, comprising a step 5b of constructing the surrogate model using the derived variable values.
상기 제5a단계는,
상기 입력값을 K 개로 분리된 부분 집합으로 분할하는 제5a-1단계;
분할된 상기 부분 집합에서 상호 중복되지 않는 테스트 폴드를 선정하는 제5a-2단계;
각각의 상기 부분 집합에서 상기 테스트 폴드를 제외한 부분인 트레이닝 폴드만으로 머신러닝을 수행하여 상기 대리모델을 훈련시키는 제5a-3단계;
각각의 상기 부분 집합에 대하여 상기 트레이닝 폴드로 훈련된 대리모델의 예측값과 상기 테스트 폴드의 실제 값을 비교하여 상대오차를 도출하는 제5a-4단계;
K 개의 상기 부분 집합에서 도출된 상기 상대 오차를 합산하여 상대오차합을 도출하는 제5a-5단계; 및
상기 상대오차합이 최소가 되는 상기 변수 값이 도출되도록 상기 제5a-1단계 내지 상기 제5a-5단계를 반복 수행하는 제5a-6단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
The method of claim 6,
In step 5a,
a step 5a-1 of dividing the input value into K subsets;
Step 5a-2 of selecting test folds that do not overlap with each other in the divided subsets;
Step 5a-3 of training the surrogate model by performing machine learning only with a training fold, which is a portion excluding the test fold, in each of the subsets;
Step 5a-4 of deriving a relative error by comparing the predicted value of the surrogate model trained with the training fold with the actual value of the test fold for each of the subsets;
Step 5a-5 of deriving a sum of relative errors by summing the relative errors derived from the K subsets; and
and a 5a-6 step of repeatedly performing the 5a-1 to 5a-5 steps so that the variable value at which the relative error sum is minimized is derived. Pump design method.
상기 제5a단계에서, 상기 변수 값은, 가중치(wi, wo), 뉴런의 수(n), 확산 상수(Spread constant, SC)가 포함되는 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
The method of claim 7,
In the step 5a, the variable values include weights (w i , w o ), the number of neurons (n), and a spread constant (Spread constant, SC). design method.
상기 제6단계는,
상기 대리모델에서 무작위로 선택된 설계변수 값을 상기 알고리즘에 대입하여 목적함수값을 예측하는 제6a단계;
예측된 상기 목적함수값들의 상관관계를 고려한 파레토 최적해 면(Pareto-optimal front surface)을 도출하는 제6b단계; 및
도출된 상기 파레토 최적해 면에서 목적으로 하는 목적설계함수값에 대한 설계변수 값인 상기 최적화 설계안을 도출하는 제6c단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법.
The method of claim 5,
The sixth step,
Step 6a of predicting an objective function value by substituting randomly selected design variable values in the surrogate model into the algorithm;
Step 6b of deriving a Pareto-optimal front surface considering the correlation between the predicted objective function values; and
A method of designing a wastewater pump considering an impeller and a flow path, characterized in that it comprises a step 6c of deriving the optimization design proposal, which is a design variable value for the target design function value in the derived Pareto optimal sea surface.
청구항 1의 임펠러와 유로를 고려한 오폐수용 펌프의 설계방법을 수행하기 위한 설계 시스템에 있어서,
상기 목적함수, 상기 설계변수 및 각각의 상기 설계변수의 범위가 입력되는 입력부;
상기 입력부에 입력된 상기 설계변수의 범위 내에서 실험점을 도출하도록 마련된 설정부;
상기 설정부에서 도출된 상기 실험점에 대한 수치해석을 수행하여 상기 입력값을 생성하는 수치해석부;
상기 수치해석부에 생성된 상기 입력값에 대한 머신 러닝을 수행하여 상기 대리모델을 구축하도록 마련된 모델링부; 및
상기 모델링부로부터 상기 최적화 설계안을 도출하도록 마련된 설계부를 포함하는 것을 특징으로 하는 설계 시스템.
The method of claim 1,
In the design system for performing the method of designing a wastewater pump considering the impeller and flow path of claim 1,
an input unit into which the objective function, the design variables, and ranges of each of the design variables are input;
a setting unit provided to derive experimental points within the range of the design variables input to the input unit;
a numerical analysis unit generating the input value by performing a numerical analysis on the experimental point derived from the setting unit;
a modeling unit configured to construct the surrogate model by performing machine learning on the input value generated by the numerical analysis unit; and
and a design unit provided to derive the optimization design plan from the modeling unit.
블레이드를 구비하고 외부로부터 유입된 유체에 유압을 제공하는 임펠러;
상기 임펠러를 둘러싸고 유체가 유동하는 유로를 제공하는 벌류트; 및
상기 벌류트로부터 배출되는 유체에 유로를 제공하는 배출관을 포함하고,
한 쌍의 블레이드가 상호 대칭되게 형성되며,
상기 블레이드는 임펠러의 중심으로부터 유선형으로 곡선을 그리며 상기 벌류트의 외측 방향으로 연장되게 형성되고,
상기 최적화 설계안에 의해 상기 블레이드의 전연과 후연 각각에서의 유체 유동각이 결정되어 상기 블레이드의 형상이 형성되는 것을 특징으로 하는 오폐수용 펌프.In the wastewater pump according to the design method of the wastewater pump considering the impeller and flow path of claim 1,
An impeller having blades and providing hydraulic pressure to fluid introduced from the outside;
A volute surrounding the impeller and providing a passage through which the fluid flows; and
A discharge pipe providing a flow path for the fluid discharged from the volute,
A pair of blades are formed symmetrically with each other,
The blades are formed to extend outwardly of the volute while drawing a streamlined curve from the center of the impeller,
The wastewater pump, characterized in that the shape of the blade is formed by determining the fluid flow angle at each of the leading edge and the trailing edge of the blade by the optimization design.
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