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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-01282021-101224


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FINO, ANDREA
URN
etd-01282021-101224
Titolo
Progetto di un supporto in laminato composito per la strumentazione di una turbina a gas
Dipartimento
INGEGNERIA CIVILE E INDUSTRIALE
Corso di studi
INGEGNERIA MECCANICA
Relatori
relatore Prof. Beghini, Marco
relatore Prof. Monelli, Bernardo Disma
relatore Ing. Beghini, Enrico
relatore Ing. Abruzzo, Michele
Parole chiave
  • ansys
  • matlab
  • ga
  • genetic algorithm
  • composite
  • fem
  • modal
  • harmonic response
  • optimization
  • turbine
  • baker hughes
  • apdl
  • workbench
Data inizio appello
24/02/2021
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
24/02/2091
Riassunto
Il lavoro di tesi ha riguardato la progettazione di un supporto in composito per la strumentazione del primo prototipo di una turbina di derivazione aeronautica.
Il passo preliminare è stato costituito dalla stesura della specifica tecnica in maniera congiunta con l’azienda commissionante (BAKER HUGHES).
La progettazione del componente, tesa al miglioramento delle caratteristiche dinamiche, si è avvalsa dei risultati ottenuti dall’impiego dei software FEM ANSYS APDL e WB.
Particolare attenzione è stata posta sia nella scelta degli elementi impiegabili sia nella progettazione e schematizzazione del sistema di vincolo.
L’adozione di un algoritmo genetico implementato in ambiente MATLAB ha permesso di ottimizzare la stacking-sequence.

The thesis’ main topic is the design of a laminated composite support for the instrumentation of the First Engine to Test (F.E.E.T.) of a turbine based on an aeronautical one.
The first step was the drafting of the standard specification jointly with the client company (BAKER HUGHES).
The design of the component, whose aim was the improvement of the dynamic behaviour, was carried out with the commercial FEM software ANSYS APDL and WB.
The key aspects are an extensive comparison between the elements used and the constraints’ design and modelling.
The implementation of a genetic algorithm using MATLAB software led the optimization of the stacking-sequence.
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