Die Motivation (Kapitel 1), ein neuartiges Herzunterstützungssystem zu entwickeln, resultiert
aus dem steigenden Bedarf aufgrund der rapiden Zunahme der Fallzahlen von Patienten mit
terminaler Herzinsuffizienz. Die drei Ziele der in der vorliegenden Arbeit beschriebenen Ent-
wicklung einer Diagonalpumpe sind: Eine bei Änderungen robuste analytische Auslegung der
initialen Geometrie; Erreichen des geforderten Betriebpunktes bei möglichst hohem Wirkungs-
grad durch den Einsatz hochgradig automatisierter genetischer Optimierungsalgorithmen; Va-
lidierung der numerischen Berechnungen und experimentelle Ermittlung des Kennfeldes der
Pumpe.
Die Fokussierung der vorliegenden Arbeit auf den hydraulischen Teil der Herzunterstützungs-
pumpe mit den daraus resultierenden Vereinfachungen und Beschränkungen ist in Kapitel 2.1
ausgeführt. Hier soll lediglich die Maxime hervorgehoben werden, die Blutschädigung durch
eine rein wirkungsgradorientierte Optimierung zu begrenzen.
In Kapitel 2.2 wird die analytische Auslegung der hydraulischen Geometrie als Startpunkt für
die Optimierung beschrieben, welche bewusst einfach gehalten wird. Aufgrund der beschränk-
ten Datenlage würde eine detailliertere Auslegungsphilosophie keinen Mehrwert bieten und das
Ergebnis stellt zudem nur den Startpunkt der Optimierung dar.
Im ersten Teil des Kapitels 2.3 werden die Annahmen für die numerische Simulation definiert.
Hervorzuheben ist hier die Tatsache, dass bei der Durchströmung der Pumpe laminares Strö-
mungsverhalten vorliegt. Eine Netzunabhängigkeitsstudie gibt wertvolle Hinweise zur Gestal-
tung des endgültigen Netzes, das anschließende Benchmark die für die verwendete Hard- und
Software optimale Konfiguration der Cluster-Rechenmaschinen. Der Totaldruckverlust inner-
halb der Zu- und Ablaufgeometrie der Pumpe wird in einer kurzen manuellen Geometrieopti-
mierung um ca. 90 % bzw. ca. 58 % reduziert. Die eigentliche Optimierung der hydraulischen
Geometrie beginnt im zweiten Teil des Kapitels 2.3 mit der Beschreibung der verwendeten Pro-
zesskette. Das eingesetzte Programmpaket Numeca Fine Design3D stellt für die notwendigen
Einzelprozesse geeignete Einzelprogramme zur Verfügung: das Design of Experiments steuert
die Parameterverteilung für die Datenbasis, anhand der das sog. „Surrogate Model“ trainiert
wird, eine Art analytisches Ersatzmodell, welches in der Lage ist, vorgeschlagene Parameter-
kombinationen im Hinblick auf Förderhöhe und Wirkungsgrad zu bewerten. Die Erzeugung
der parametrisierten Geometrie aus den gewählten Datensätzen mit einer Parameterzahl von
101 Stück wird in Numeca Autoblade realisiert. Die Vernetzung der nun vorhandenen Geo-
metrie wird mit Numeca Autogrid automatisiert durchgeführt. Der numerischen Lösung des
Strömungsproblems durch EURANUS folgt die Auswertung der Ergebnisse im Postproces-
sing. Der im Programmpaket Fine Design3D verwendete genetische Optimierungsalgorithmus
MINAMO wählt nun unter Berücksichtigung der in der Datenbank vorhandenen Erfahrungen
eine neue Parameterkombination, optimiert diese mit Hilfe des Surrogate Models und stellt
daraus einen neuen Parametersatz zur Verfügung. Die Prozesskette beginnt von Neuem. Die ge-
koppelte Berechnung von Lauf- und Leitrad wird mit einem angepassten Skript durchgeführt,
welches die Parameter der einzelnen Geometrien an zwei Autoblade-Modelle mit identischer
Meridiankontur übergibt. In Autogrid werden diese beiden Einzelgeometrien zu einer gemein-
samen vereint und vernetzt. Die folgenden 13 Optimierungsreihen ergeben ein gutes Erreichen
der Förderhöhe bei einem Wirkungsgrad von ca. 58,7 %. Die Optimierungsreihen mit den hier
nicht zu vernachlässigenden durchströmten Radseitenräumen ergeben die beste Geometrie mit
einer Förderhöhe von 1,18 m bei einem Wirkungsgrad von 41,3 %. Für die Validierung wird
das Optimum im Maßstab 2:1 mit Blut und Wasser nachgerechnet. Eine umfassende Analyse
der geometrischen (Kapitel 3.2.4) und hydraulischen (Kapitel 3.2.5) Eigenschaften ergibt, dass
sowohl der hydraulische Wirkungsgrad als auch der Abströmbeiwert bei der analytischen Aus-
legung überschätzt werden. Die Überprüfung der Saugeigenschaften ergibt einen großzügigen
Abstand zur Kavitationsgrenze. Insgesamt werden während der Optimierung 5099 Exemplare
berechnet, von denen 69,2 % erfolgreich abschließen. Die kumulierte Rechenzeit alleine für die
erfolgreichen Rechnungen beträgt ca. 1,275 Jahre.
Die experimentellen Untersuchungen (Kapitel 3.3) werden im Maßstab 2:1 auf dem um eine
mediengeschmierte Doppellagerung erweiterten Pumpenprüfstand durchgeführt. Die Analyse
der analytisch ausgelegten Geometrie mit Wasser ergibt nicht nur, dass diese den Betriebspunkt
Opt erheblich verfehlt, sondern auch einen geringen Wirkungsgrad aufweist. Das optimale Ex-
emplar V007_SP_n 140 erzielt mit dem Fluid Wasser eine Förderhöhe, welche um 18,3 % über
der berechneten liegt, der Wirkungsgrad ist um 17,4 % höher als der berechnete Wert. Der De-
signpunkt liegt etwas über dem Punkt des besten Wirkungsgrades des Kennfeldes. Die Ergeb-
nisse mit Modellblut liegen bezüglich der Förderhöhe um 8,3 % über der berechneten, der Wir-
kungsgrad ist um 2,3 % niedriger als der berechnete. Der Punkt des besten Wirkungsgrades des
Kennfeldes liegt exakt im Designpunkt. Abgerundet wird die experimentelle Untersuchung mit
der Ermittlung des Totaldruckverlustes im zentrifugalen Turbinenbetrieb. Abschließend kann in
Kapitel 4 festgestellt werden, dass die numerische Voraussage, insbesondere die für Modellblut,
die experimentellen Daten gut bis sehr gut wiedergibt. Daher ist die vorgestellte Designphilo-
sophie der hydraulischen Pumpengeometrie in der Lage, die gestellte Aufgabe gut zu erfüllen
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