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Y.森田。;Rezaeiravesh，S。;北塔巴塔贝。;维努萨，R。;Fukagata，K。;施拉特，P。

将贝叶斯优化和高斯过程回归应用于计算流体动力学问题。 （英语） Zbl 07524785号

J.计算。物理学。 449，文章ID 110788，24 p.（2022）。
总结：基于高斯过程回归（GPR）的贝叶斯优化（BO）被应用于不同的CFD（计算流体动力学）问题，具有实际意义。问题是：i）在盖驱动腔中优化形状，以最小化或最大化能量耗散；ii）优化渠道流壁的形状，以获得沿另一面壁上形成的湍流边界层边缘的所需压力-颗粒分布；最后，iii）优化扰流冰模型的控制参数，以获得实际表面结冰情况下翼型的气动特性。优化问题的多样性、优化方法与任何伴随信息的独立性、在优化循环中使用不同CFD求解器的容易性，以及更重要的是，所需的相对较少的流动模拟揭示了灵活性、效率、，以及BO-GPR方法在CFD应用中的多功能性。结果表明，为了确保找到最大尺寸为8的设计参数的全局最优值，CFD求解器的执行次数不超过90次。此外，可以观察到，流动模拟的数量不会随着设计参数的数量显著增加。这些模拟的相关计算成本对于许多具有实际相关性的优化情况来说是可以承受的。

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MSC公司：

90立方厘米 数学编程
7.6亿 流体力学基本方法
76天xx 不可压缩粘性流体

关键词：

贝叶斯优化;高斯过程回归;计算流体动力学;湍流边界层;扰流冰模型

软件：

Gms小时;耐克5000;EGO公司;ANSYS有限元分析软件;GPy公司;GPyOpt公司
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\textit{Y.Morita}等人，《计算杂志》。物理学。449，文章ID 110788，24 p.（2022；Zbl 07524785）
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