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使用一阶和二阶伴随和直接方法进行气动形状优化。 (英语) Zbl 1170.76348号

小结:本文主要研究可有效用于气动外形优化问题的离散和连续伴随方法和直接微分方法。伴随法的优点是以不依赖于设计变量数量的代价计算目标函数的梯度。对于一阶或二阶灵敏度的计算,下面给出的公式的另一个优点是,即使目标函数是场积分,得到的灵敏度表达式也没有场积分。使用三种可能的目标函数证明了这一点,用于内部空气动力学问题;第一个目标是反设计问题,其中必须再现实体壁上的目标压力分布;另外两个量化了管道或叶栅流中的粘性损失,表现为入口和出口之间总压力的降低或熵产生的场积分。从数学的角度来看,这三个函数是在域的不同部分或其边界上定义的,这强烈影响了伴随公式。在本文的第二部分中,将相同的离散和连续伴随公式与直接微分方法相结合来计算目标函数的Hessian矩阵。虽然计算梯度的直接微分法耗时,但它可以支持伴随法以最小的CPU开销计算精确的Hessian矩阵分量。然而,由于CPU成本与设计变量的数量成正比,因此提出了一种性能良好的优化方案,该方案基于启动循环期间精确计算的Hessian和下一个循环期间的拟牛顿(BFGS)方案。

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76平方英寸25 可压缩流体和气体动力学的流量控制与优化
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