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Original title:
On the Identification of Critical High-Frequency Modes and Resonator Impacts in a Gas Turbine Combustion Chamber
Translated title:
Zur Identifizierung von kritischen Hochfrequenzmoden und Auswirkungen der Resonatoren in einer Gasturbinenbrennkammer
Author:
Mohammadzadeh Keleshtery, Payam
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Advisor:
Sattelmayer, Thomas (Prof. Dr.)
Referee:
Sattelmayer, Thomas (Prof. Dr.); Oschwald, Michael (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAS Maschinenbau
Keywords:
high-frequency modes, resonator, gas turbine, combustion chamber, lean combustion, damping mechanisms, driving potentials, CAA, CFD, critical eigenfrequencies, Helmholtz equation, hybrid approach, forced response strategy
Translated keywords:
Hochfrequenzmoden, Resonatoren, Brennerkammer, Gasturbine, magere Verbrennung, Dämpfungsmechanismus, Antriebspotentiale, CAA, CFD, kritische Eigenfrequenzen, Helmholtz-Gleichung, Hybridansatz, Zwangsanregungsansatz
TUM classification:
MTA 600; CIT 280; ERG 420
Abstract:
In this thesis, an efficient hybrid approach is presented to identify the critical high-frequency modes in a generic high-efficient gas turbine combustor of Siemens Energy equipped with resonators. The damping and driving rates of each eigenmode are evaluated. The critical eigenfrequencies are eventually identified using a forced response strategy, and the impacts of the resonators are studied and quantified.
Translated abstract:
In dieser Arbeit wird ein effizienter Hybridansatz vorgestellt, um die kritischen Hochfrequenzmoden in einer hocheffizienten Gasturbinenbrennkammer von Siemens Energy, die mit Resonatoren ausgestattet ist, zu identifizieren. Die Dämpfungs- und Antriebsraten der einzelnen Eigenmoden werden ausgewertet. Die kritischen Eigenfrequenzen werden schließlich unter Verwendung eines Zwangsanregungsansatzes identifiziert und die Auswirkungen der Resonatoren werden untersucht und quantifiziert.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1707393
Date of submission:
04.05.2023
Oral examination:
30.10.2023
File size:
19523353 bytes
Pages:
120
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231030-1707393-1-0
Last change:
27.11.2023
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