Dalam rangka meningkatkan performa dari runner turbin francis seperti efisiensi, fenomena dinamik ataupun umur runner, penyempurnaan atau kita sebut optimasi pada runner maupun komponen lain dilakukan. Optimasi dilakukan dengan cara memodifikasi geometri dengan metoda algoritma genetik atau Design of Experiment (DOE). Langkah paling awal yang dilakukan yaitu optimasi kesesuain antara kondisi operasi hasil desain dengan kondisi nantinya turbin akan terpasang dilapangan. Artinya, head, debit, putaran maupun daya terbangkit sesuai dengan apa yang direncanakan terpasang di pembangkit. Selain kondisi kerja, parameter optimasi desain lainnya : kavitasi, tekanan lokal, separasi aliran dan kekuatan struktur.
 |
0 |
 |
1 |
 |
2 |
 |
3 |
Gambar-gambar di atas adalah salah satu contoh proses optimasi dengan menggunakan metoda DOE. Kasusnya adalah terjadinya tekanan lokal pada daerah trailing edge pada sisi hisap dekat shroud sudu. Dengan memvariasikan beberapa geometri sudu (inlet angle, outlet angle, rake angle dan tebal sudu) dan disimulasi menggunakan CFD, proses simulasi dilakukan dalam beberapa selang iterasi. Iterasi dianggap selesai ketika tekanan lokal direduksi atau hilang sama sekali tanpa menimbukan masalah baru pada daerah yang lain.
keterangan : Gambar 0 hasil desain awal
Gambar 1 optimasi iterasi pertama
Gambar 2 optimasi iterasi ke-n
Gambar 3 optimasi iterasi final