Descrizione del progetto
Uno sguardo più attento al raffreddamento dei motori aeronautici
Gli scambiatori di calore sono componenti vitali nei sistemi energetici, compresi quelli per il raffreddamento dei motori aeronautici. Alla luce dell’aumento di compattezza dei sistemi aeronautici e l’incremento delle esigenze di efficienza, la necessità di una progettazione avanzata di tali scambiatori è più pressante che mai. Il progetto ADeHEx, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, progetterà scambiatori di calore compatti personalizzati per i motori del futuro. In particolare, il progetto combina l’ottimizzazione topologica e le tecniche di produzione additiva per creare scambiatori di calore efficienti. Mentre l’ottimizzazione topologica per i problemi termofluidici ha compiuto vari progressi, le sue applicazioni industriali sono state sinora ostacolate dai costi computazionali. L’obiettivo di ADeHEx è quindi quello di sviluppare una metodologia di progettazione esaustiva per scambiatori di calore 3D multiscala da fluido a fluido utilizzando la de-omogeneizzazione basata sull’apprendimento automatico, implementando la costruzione di modelli computazionali termoidraulici omogeneizzati e l’impiego di reti neurali convoluzionali per ridurre i tempi di calcolo.
Obiettivo
Heat exchangers (HXs) are at the heart of many energy systems, one example being engine cooling in the aviation industry. Advanced design of HXs is urgent since aircraft systems are becoming smaller and need to become more efficient. Through topology optimisation (TO) and additive manufacturing (AM), custom compact HXs will be designed to cool the engines of tomorrow. Although TO of thermofluidic problems has recently undergone tremendous development, the technology is mostly limited to academic problems, since existing approaches are restricted to macroscopic design with extreme computational cost being prohibitive for industrial applications.
The objective of ADeHEx is therefore to propose an integrated design methodology for multi-scale 3D fluid-to-fluid HXs using machine learning-based de-homogenization. Specifically, I will a) construct a homogenized thermohydraulic computational model; b) use convolutional neural networks to recover detailed micro-channel design from homogenization-based TO, reducing computational time by at least two orders of magnitude. Implemented at University of Southern Denmark and at the secondment, Brown University, a two-way transfer of knowledge is guaranteed through my expertise in level-set-based TO and the expertise of the supervisors in complex multiphysics modelling and physics-based machine learning. ADeHEx will a) consolidate my academic excellence and professional maturity through new skills and competences in machine learning, homogenized thermohydraulic models, teaching, supervision, project management, dissemination, industrial engagement, networking; b) harness the complementary expertise of two strong multidisciplinary teams, pushing research to the forefront of design engineering and computer science and informatics; c) revolutionize the design process of HXs and multiphysics system optimisation, while benefiting EU companies in manufacturing, aviation, etc., and raising European economic competitiveness.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Coordinatore
5230 Odense M
Danimarca