Estudi paramètric d'un motor turbofan mitjançant un model de gas caloríficament no-perfecte

Abstract

En el present estudi, es tracta un anàlisi d’un motor de tipus Turbofan, prenent com a referència el motor GEnX de General Electric, utilitzant dos tipus de model, el de gas ideal caloríficament perfecte i el de gas ideal caloríficament no perfecte, caracteritzat aquest últim per l’ús del coeficient de calor específica a pressió constant que és depenent de la temperatura. Al llarg del projecte es presenten les hipòtesis considerades en cadascun dels models, posant èmfasi en les adaptacions fetes per tal de garantir que les dades inicials siguin les que es disposen de la informació del fabricant, com per exemple, el càlcul realitzat per a trobar la temperatura d’entrada a turbina que coincideix amb el que disposa la informació del Type Certificate Data Sheet del model en qüestió. L’anàlisi realitzat ha estat elaborat mitjançant la programació d’un codi numèric amb el software de Matlab per a cadascun dels models on s’han obtingut els resultats dels paràmetres més importants com ara l’impuls i el consum específic així com les pressions i temperatures de cada etapa del turbofan. D’aquest anàlisi i de la comparació dels resultats dels dos models s’ha pogut extreure que els valors de les primeres etapes del turbofan fins a la turbina coincideixen amb un percentatge d’error gairebé inexistent. Per altra banda a partir de la turbina els resultats comencen a diferir en un percentatge d’error més notable. S’ha programat també els diferents rendiments que caracteritzen un motor d’aquest tipus, el rendiment tèrmic, propulsiu i global validant el percentatge d’error entre els dos models així com els gràfics del cicle termodinàmic per a cada cas. Amb tota la informació generada s’ha pogut determinar la similitud entre ambdós models i la utilitat en les hipòtesis realitzades per al cas de gas ideal caloríficament perfecte. S’ha disposat també d’un estudi per a l’optimització del motor variant quatre paràmetres característics, decidint els valors òptims per millorar les prestacions.