船舶流体力学中的形状优化问题外文翻译资料

 2022-08-24 10:08

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船舶流体力学中的形状优化问题

摘要

基于大规模数值模拟(基于模拟设计,SBD)的设计优化集成程序的发展是计算应用力学的必然趋势。本文提出并分析了SBD环境中形状优化的基本要素。重点研究复杂的工程优化问题,包括计算成本高的目标函数和非线性约束。阐述了减少整体计算工作量的先进策略,讨论了非线性规划问题的优化算法,以及形状变化和网格操作的替代技术,这对于自动调整体积网格以适应不断变化的形状是必要的。在此基础上,提出了一种新的基于趋势的仿真优化中误差和不确定性评估的验证和确认(Vamp;V)方法。,目标函数的数值预测改进与专用实验活动中测量到的实际改进之间的差异,包括考虑数值和实验的不确定性。针对一个复杂的工业问题,提出了两种不同的SBD方案,即在真实世界的几何约束和功能约束下对船舶形状的最优再设计,其优化过程的评估涉及雷诺兹平均Navier-Stokes方程的重复求解。最后对两种优化模型进行了实验,验证了计算结果,并对优化过程的成功性进行了评价。两种优化模型都表现出超越数值和实验不确定性的改进特性,验证了SBD框架的有效性。

Abstract

A definite trend in computational applied mechanics is the development of integrated procedures for design optimization based onlarge-scale numerical simulations (Simulation-Based Design, SBD). In the present paper the fundamental elements of a SBD environment for shape optimization are presented and analyzed. The focus is on complex engineering optimization problems which involve computationally highly expensive objective functions and nonlinear constraints. Advanced strategies adopted for reducing the overall computational effort are illustrated, optimization algorithms for nonlinear programming problems are discussed as well as alternative techniques for shape variation and mesh manipulation, necessary to automatically adapt the volume grid to the evolving shapes. A new Verification and Validation (Vamp;V) methodology for assessing errors and uncertainties in simulation based optimization is also introduced based on the trends, i.e., the differences between the numerically predicted improvement of the objective function and the actual improvement measured in a dedicated experimental campaign, including consideration of numerical and experimental uncertainties. Two different SBD versions are then presented and demonstrated on a complex industrial problem, namely the optimal shape redesign of a ship under real-world geometrical and functional constraints, whose evaluation during the optimization process involves repeated solutions of the Reynolds Averaged Navier–Stokes equations. Finally an experimental campaign is carried out on the two optimized models to validate the computations and assess the success of the optimization process. Both the optimized models demonstrate improved characteristics beyond the numerical and experimental uncertainties, confirming the validity of the SBD frameworks.

.1介绍

工程系统的复杂性日益增加,同时处理越来越多的设计目标和约束的固有困难引起了人们对基于模拟的设计(SBD)框架的兴趣,该框架将计算和设计结合在一起昂贵的分析工具,如雷诺兹平均Navier-Stokes (RANS)求解器,具有计算机辅助设计系统和高效的优化算法。现代工程软件设计的各种运输系统(陆地、空中和海上车辆)正朝这个方向发展, 用于设计各种运输系统(陆、空、海车辆)的现代工程软件正朝着这个方向发展,许多作者认为,最近在偏微分方程(PDE)控制系统的模拟方面取得的进展将增加SBD框架在这一领域的推广 ,主要表现在形状和增强创新(例如,[4,21日,22日,34])。形状优化在设计工程中有着悠久的传统[30,18]。在海军水动力的背景下越来越多的论文致力于船舶形状优化设计(如[24,39,12,37,29]),见证了形状优化技术在高效船舶设计中的重要性。在这个框架中,重新设计的水面战斗舰DTMB 5415(由大卫泰勒模型盆地(美国)作为美国海军水面作战的初步设计(ca 1980)与声纳圆顶船首和船尾构架)经常被用来作为一个高度复杂的形状优化问题的典型例子:纽曼等。[24] 采用灵敏度分析和复变有限差分法对灯泡进行优化,Tahara等人采用了基于有限差分梯度的方法。[37]对斯特恩和声纳圆顶优化,仙女和坎帕纳(每股26到29)调查variable-fidelity方法[2]加快优化过程中使用自由表面跑多目标设计问题。1

尽管如此,这方面的工作仍然受到设计工程师的批评,他们认为与实际设计问题的复杂性相比,所解决的优化问题过于简单。此外,还有一些问题是关于从优化过程中获得的最终形状的,这些形状通常被归类为不现实或太昂贵而无法建造。此外,由于缺乏实验证据来证明优化的成功,常常会给整个过程的实际用途和数值形状优化的成熟度蒙上不确定性的阴影。

在现实中,许多优化工具和作为架构不够成熟或适合实际应用的原因:一个复杂的几何形状优化通常涉及大量的变量,不同学科和冲突的目标,要求成百上千的评估函数收敛到一个最优设计。此外,如果需要高保真CFD求解器作为分析工具(如RANS求解器),那么无衍生和基于梯度的优化方法都将变得越来越昂贵。另一个巨大的挑战来自于非线性约束的采用,它不可避免地产生非凸可行设计空间,以及目标函数的多模态性,即。,具有多个局部极小值的函数。在这样的设计空间中,对于非凸性,单纯使用局部优化技术通常是低效的,而多模态很容易在次优设计中“困住”局部优化器。使用全局优化(GO)算法可以缓解后两个问题,但在另一方面,不可避免地导致计算工作量的进一步增加。

这是ONR资助的三个协调项目的主要目标,并导致爱荷华大学、大阪地区大学(OPU)和意大利船模流域(INSEAN)的IIHR-水科学与工程之间的密切互动。其目标是开发可靠和高效的SBD框架,能够处理复杂的设计问题。在本文中,我们分析了SBD基本元素的不同选择,并在实际应用中进行了测试。简要分析了SBD的功能组件,并描述了替代方案:CFD模拟代码、优化器、几何和网格修改工具。作为优化器,测试了无派生和基于派生的算法。在前一种方法中,采用了遗传算法[17,10],并在“窄频带”方法中进行了修改,包括高性能计算的能力,以及可移植的、动态负载平衡的多级并行性。第二作为框架,因为多重网格技术用于解决了自然提供一组各种细化的网格,一个特定variable-fidelity模型(弹药、近似模型管理优化[1 - 3])已经被用于减少计算工作量的计算目标函数的梯度。

这两个SBDs也基于用于分析的不同高保真RANS求解器。在哥德堡国际CFD研讨会上,DTMB 5415被选为海军设计的基准代表,用于测试最新的自由表面RANS解决方案。本文采用的两种分析工具CFDSHIP-Iowa[25]和MGShip[11]被车间列为本测试用例中最好的两种代码,证明了它们预测[19]的准确性。在优化过程中还采用了不同的形状和网格操作技术(无cad和基于cad)。

为了探索替代策略的有效性,最终开发了两种不同组件的SBD环境,用于解决与海军舰艇DTMB 5415有关的单一目标函数问题。在这个问题中,复杂性通过(i)加强非线性、现实生活中的几何和功能约束来引入,以提供现实的最终优化设计,(ii)采用精确的(但cpu时间昂贵!)PDE求解器在亚最优配置的分析和(iii)通过开展一个专门的实验活动来评估探索的目标函数的真正增强,从而证明优化的成功。

舰艇的变化区域被限制在艏和声纳罩(约占整个舰艇表面的20%)。因此,问题的本质是重新设计已经存在的复杂系统的某些部分,这是一个相当困难的测试,它只允许优化器的自由度非常低,并解释了本地优化器的使用。此外,该问题还受到现实的限制。所采用的功能约束关系到船舶的可操作性和推进力。几何约束包括排水量、主舰尺寸、首进角和声纳罩位置和最小宽度。在这篇论文中,这个问题是为裸露的船体,因此部分减少了一些几何复杂性(例如,没有附件和螺旋桨将被考虑在这里),但在重新设计的船首是有效的。

最后,为了评估优化过程的成功与否,在原有的和优化的模型上进行了专门的实验活动。在分析目标函数最小化趋势的基础上,将实验数据用于新的验证和验证(Vamp;V)过程。该程序是Stern等人[33,41]提出的单一数值模拟方法的扩展,并通过添加验证考虑因素,借助Coleman和Stern[9]验证方法对趋势进行验证。实际上,由于模拟和实验中固有的不确定性,优化过程的成功更适合基于趋势而不是绝对值。报告的结果证明了所开发的SBD环境的成功。将已开发的SBDs扩展到多目标、全局优化是作者目前的工作[6,38],并将在后续文章中介绍。

2.基于模拟的设计优化的基本要素

形状设计优化通常是在非线性规划问题的框架下进行的。这个数学公式集合了所有的设计变量x1,x2,...,xN,向量x = (x1,x2,...,xN)T属于n维实空间R的子集v,也就是x2v 12N 12NT N R(上x和下x界限是典型的强加到设计变量上的)。N ui li 客观的等式和不等式约束优化f和h g函数的设计变量x和状态约束系统。一个一般形式的nlp然后找到特定的向量x的子集v ~解决以下:

eth;1THORN;

最小值

通过求解一般形式a (x,u(x)) = 0的PDE系统,对系统的物理状态进行了数值计算。

这个问题的解决通常需要使用一些数值工具——SBD框架的第一个基本元素,图1——来求解系统A(x,u(x))并评估当前的设计x,同时获得约束的信息。如果用来定义优化问题的函数是流体动力学性质的,就像在我们的例子中,这个步骤需要通过CFD求解器对设计x进行评估,这个过程本身就是计算密集型的。在标准的非线性优化算法(图1)中,需要这些微分方程的解

图1所示。基于cfd的优化环境的基本元素。

对于算法的每次迭代。除了这两个元素之外,还需要第三个元素:提供设计变量和体型之间的链接的几何建模方法。当分析工具基于一个复杂几何图形周围的一些卷网格上的PDE的解决方案时,这个任务就不简单了,通常需要一些关注。此元素的灵活性可能会极大地影响优化器探索设计空间的自由度。

在下面,对每个组件分别研究了两种不同的方法。

2.1。优化器

在船舶等复杂系统的详细设计阶段,使用低保真分析工具并不能保证真正的改进,特别是在改进的余地很小的情况下。复杂的,高保真的CFD解决方案,如自由表面RANS代码可能成为必要的。

接下来要面对的一个主要问题是可以通过模型的计算开销来解决。实际上,在迭代过程中使用这些昂贵的分析工具本身就引入了一个需要解决的相关问题,无论是在无派生方法还是基于派生方法中。因此,在下面,我们将为这两种方

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