터보기계에서 mistuning은 구조적, 기하학적인 측면에서의 blade와 blade 사이의 미소한 특성차이를 의미하며, blade의 제작과정이나 운전 중 발생하는 마모의 차이에 의해 발생한다고 알려져 있다. Blade사이에서 발생하는 이러한 미소한 차이가 강제 진동 시 아주 큰 국부진동을 야기 시킬 수 있다는 사실이 여러 논문들에 의해 확인되었다. 최근에는 조화패턴의 intentional mistuning 배열을 사용하여 제작 및 사용 중에 발생하는 unintentional mistuning에 의한 blade의 강제진동 응답을 줄일 수 있다는 연구가 발표되었다. 따라서 본 논문에서는 두 가지 형태의 blade(A와 B)를 사용하고, blade감쇠와 coupling 효과를 고려하여 bladed disk의 강제진동응답을 줄일 수 있는 intentional mistuning의 최적배열패턴을 인공지능 알고리즘의 하나인 유전알고리즘과 steepest descent법을 이용하여 구하고자 한다. 그리고 단순 bladed disk와 17-bladed로 된 산업체 로터의 수치예제를 통하여 intentional mistuning 된 bladed disk의 이점을 증명하려고 한다.
In turbomachinery rotor, there are small differences in the structural and/or geometrical properties of individual blades, which are referred to as blade mistuning. Mistuning effect of the forced response of bladed disks can be extremely large as often reported in many studies. In this paper, the pattern optimization of intentional mistuning for bladed disks considering with damping and coupling effect is the focus of the present investigation. More specifically, the class of intentionally mistuned disks considered here is limited, for cost reasons, to arrangements of two types of blades (A and B, say) and Genetic Algorithm and steepest descent method are used to optimize the arrangement of these blades around the disk to reduce the forced response of blade with different damping and coupling stiffness. Examples of application involving both simple bladed disk models and a 17-blade industrial rotor clearly demonstrate the significant benefits of using this class of intentionally mistuned disks.
