d-LIGHT: Designa lätt och snabbt - gröna gasturbiner baserat på innovativa lättviktslösningar

Diarienummer
Koordinator Linköpings universitet - Institutionen för ekonomisk och industriell utveckling
Bidrag från Vinnova 3 449 917 kronor
Projektets löptid december 2020 - december 2023
Status Pågående
Utlysning Strategiska innovationsprogrammet för SIP LIGHTer
Ansökningsomgång Strategiska innovationsprogrammet SIP LIGHTer - 2020

Syfte och mål

Projektet d-LIGHT syftar till att integrera designautomation (DA) och multidisciplinär optimering (MDO) med AI och maskininlärningsalgoritmer (ML) för att design framtidens gröna gasturbiner baserat på innovativa lättviktslösningar. Baserat på DA och MDO är målet att skapa nya innovativa lättviktsstrukturer mha. additiv tillverkning för att minimera vikt och maximera prestanda. Projektets mål är att minsak utvecklingstiden med 30% för de studerade komponenterna och samtidigt öka effektiviteten, bättre prediktera livslängden och ett effektivare materialutnyttjande

Förväntade effekter och resultat

d-LIGHT utvecklar metoder och verktyg som stärker industrins förmåga att använda multidisciplinär optimering i tidiga skeden av produktutvecklingsprocessen och därmed effektivisera design av lättviktslösningar. Applikationen har ett tydligt hållbarhetsfokus då det handlar om att ta fram nya innovativa lättviktslösningar för gasturbiner så att de kan drivas på miljövänliga bränslen och komplettera förnyelsebara energikällor såsom sol och vindkraft. Effektivare turbiner bidrar även till tillväxt inom energisektorn och utökade exportmöjligheter.

Planerat upplägg och genomförande

Projektet består av tre partners och har fyra arbetspaket (AP:n) och ett testfall som löper genom hela projektet. I AP1 Designautomation, utvecklas generiska metoder för att parametrisera, integrera och automatisera olika CAD och beräkningsmodeller. AP2 utvecklar flexibla MDO ramverk som utgör den beräkningsinfrastruktur som används i AP3 för att möjliggöra analys baserat på Artificiell Intelligens och maskininlärning när ramverket appliceras på testfallet. Slutligen är AP4 dedikerat till att sprida resultatet av projektet och säkerställa att det når ut till en bred publik.

Texten på den här sidan har projektgruppen själv formulerat. Innehållet är inte granskat av våra redaktörer.

Senast uppdaterad 15 januari 2021

Diarienummer 2020-04251

Statistik för sidan