Thiết kế hệ thống kết nối khí – kết cấu với những thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu hiệu quả

Các tác giả

  • Lam Xuan Binh Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Vietnam

Email tác giả liên hệ:

binhlx@hcmute.edu.vn

Từ khóa:

Fluid/Structure Interface (FSI), Global Optimization, Multi-objective Optimization, Kriging Model

Tóm tắt

Bài báo phát triển và thực hiện một khung mới và có tính ứng dụng cao cho việc tính toán tối ưu hóa thiết kế kết nối khí – kết cấu. Bài toán tối ưu hóa thiết kế khí – kết cấu đa ngành được thực hiện và xác nhận tính hiệu lực cho một cánh máy bay thử nghiệm và có thể được mở rộng một cách dễ dàng cho những bài toán phức tạp và thực tế. Về cơ bản, nghiên cứu đã sử dụng một bề mặt chung lưu chất/kết cấu có độ tin cậy cao và những thuật toán tối ưu hóa mạnh cho việc xác định chính xác của thiết kế với những sự thực hiện tốt nhất. Những đo lường sự thực hiện khí động lực và kết cấu, bao gồm hệ số lực nâng, hệ số lực cản, ứng suất Von-Mises và trọng lượng của cánh, được tính toán một cách chính xác thông qua những phân tích khí đàn hồi tĩnh của những ứng viên cánh khác nhau. Dựa trên những thực hiện được tính toán này, hệ thống thiết kế có thể được xấp xỉ hóa bằng cách sử dụng mô hình nội suy Kriging và được cải tiến tại tất cả các ngành bằng cách sử dụng những thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu. Thiết kế khí – kết cấu đa ngành vì thế mà trở nên đáng ao ước và thiết thực.

Tải xuống: 0

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tài liệu tham khảo

J. S. Sobieski and R. T. Haftka, Multidisciplinary Aerospace Design Optimization: Survey of recent developments, AIAA Journal AIAA-96-0711, 1996.

S. R. Wakayama, Lifting surface design using Multidisciplinary Optimization, PhD Thesis, Stanford University, 1997.

J. L. Walsh, J. C. Townsend, A. O. Salas, J. A. Samareh, V. Mukhopadhyay and J. –F. Barthelemy, Multidisciplinary high-fidelity Analysis and Optimization of aerospace vehicles, AIAA Journal,AIAA-2000-0418, 2000.

R. R. A. Martins, A coupled-adjoint method for high-fidelity Aero-Structural Optimization, PhD Thesis, Stanford University, 2002.

Y. Kim, J. Kim, Y. Jeon, J. Bang, D-H. Lee, Y. Kim and C. W. Park, Multidisciplinary Aerodynamic-Structural Design Optimization of Supersonic Fighter Wing using Response Surface Methodology, AIAA Journal, AIAA-2002-0322, 2002.

A. A. Giunta, Aircraft Multidisciplinary Design Optimization using design of experiments theory and Response Surface Modeling methods, PhD Thesis, University of Virginia, 1997.

A. A. Giunta, V. Balabanov, D. Haim, B. Grossman, W. H. Mason, L. T. Watson and R. T. Haftka, Wing design for a High-Speed Civil Transport using a Design of Experiments methodology, AIAA Journal, AIAA-96-4001, 1996.

R. R. Joaquim, J. J. Alonso and J. Reuther, Aero-Structural Wing Design Optimization using high-fidelity sensitivity analysis, proceeding to CEAS Conference on Multidisciplinary Aircraft Design Optimization, Germany, published by the Confederation of European Societies, 2001.

I. R. Chittick and J. R. R. A. Martins, Aero-Structural Optimization using adjoint coupled post-optimality sensitivities, Journal of Structural and Multidisciplinary Optimization. DOI 10.1007/s00158-007-0200-9, 2007.

C. R. Gumbert and P. A. Newman, High-fidelity computational optimization for 3-D flexible wings, Journal of Optimization and Engineering, vol 6,pp. 117-156, 2005.

T. Kumano, S. Jeong, S. Obayashi, Y. Ito, K. Hatanaka and H. Morino, Multidisciplinary Design Optimization of wing shape with nacelle and pylon, European Conference on Computational Fluid Dynamics ECCOMAS CFD 2006, TU Delft, The Netherlands, 2006.

O. D. Weck, J. Agte, J. S. Sobieski, P. Arendsen, A. Morris and M. Spieck, State-of-the- Art and Future Trends in Multidisciplinary Design Optimization, 48th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference, Hawaii, USA, AIAA-2007- 1905, 2007.

J. R. R.A. Martins and C. Marriage,An Objective-Oriented Framework for Multidisciplinary Design Optimization, 48th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference, AIAA-2007-1906, Hawaii, USA, 2007.

R. Kamakoti and W. Shyy, Fluid-Structure Interaction for aeroelastic applications,Progress in Aerospace Sciences,vol 40, pp. 535-558, 2005.

G. P. Guruswamy, A review of numerical Fluids/Structures Interface methods for computations using high-fidelity equations, Journal of Computers and Structures, vol 80, pp. 31-41, 2001.

S. Bhadra and R. Ganguli, Aeroelastic Optimization of a Helicopter Rotor using Orthogonal Array-Based metamodels, AIAA Journal, vol 44, no 9, pp. 1941-1951, 2006.

C. M. Bishop, Neural Networks for pattern recognition, Oxford University Press, New York, USA, 1996.

S. Haykin, Neural Networks: A comprehensive foundation, Prentice-Hall International Inc, New Jersey, USA, 1999.

M. T. Hagan, H. B. Demuth and M. Beale, Neural Network design, Massachusetts, USA, 1996.

J. R. Koehler and A. B. Owen, Computer experiments, Handbook of Statistics 13: Design and Analysis of Experiments, Elsevier Science, Amsterdam, Netherlands, 1996.

A. A. Giunta and L. T. Watson, A comparison of approximation modeling techniques: polynomial versus interpolating models, AIAA Journal, AIAA-98-4758, 1998.

J. Sacks, W. J. Welch, T. J. Mitchell and H. P. Wynn, Design and Analysis of Computer Experiments,Journal of Statistical Science, vol 4,no 4, 409-423, 1989.

S. Jeong, M. Murayama and K. Yamamoto, Efficient optimization design method using Kriging model, AIAA Journal, AIAA-2004-118, 2004.

T. W. Simpson, L. Dennis and W. Chen, Sampling strategies for computer experiments: design and analysis, International Journal of Reliability and Applications, vol 23 no 2, pp. 209- 240, 2001.

T. W. Simpson, A. J. Booker, D. Ghosh, A. A. Giunta, P. N. Koch and R. –J. Yang, Approximation methods in Multidisciplinary Analysis and Optimization: A panel discussion, Journal of Structural and Multidisciplinary Optimization, 27, 302-313, 2004.

J. D. Martin and T. W. Simpson, Use of Kriging models to approximate deterministic computer models, AIAA Journal, vol 43 no 4, 853-863, 2005.

FLUENT Inc, Fluent user’s manual, Fluent Inc, New Hampshire, USA, 2005.

M. H. L. Hounjet and J. J. Meijer, Evaluation of elastomechanical and aerodynamic data transfer methods for non-planar configurations in computational aeroelastic analysis, National Aerospace Laboratory NRL, NLR-TP-95690 U, 1995.

F. J. Blom, Considerations on the spring analogy, International Journal for Numerical Methods in Fluid,vol 32, pp. 647-668, 2000.

H. M. Tsai, A. S. F. Wong, J. Cai, Y. Zhu and F. Liu, Unsteady flow calculations with a parallel multiblock moving mesh algorithm, AIAA Journal, vol 39 no 6, 1021-1029, 2000.

L. Dubuc, F. Cantariti, M. Woodgate, B. Gribben, K. J. Badcock and B. E. Richards, A grid deformation technique for unsteady flow computations, International Journal for Numerical Methods in Fluids, vol 32, pp. 285-311, 2000.

S. P. Spekreijse, B. B. Prananta and J. C. Kok, A simple, robust and fast algorithm to compute deformations of multi-block structured grids, National Aerospace Laboratory NLR, NLR-TP-2002-105, 2002.

J. F. Thompson, B. K. Soni and N. P. Weatherill, Handbook of grid generation, CRC Press LLC, Florida, USA, 1999.

N. Srinivas and K. Deb, Multiobjective Optimization using Non-dominated Sorting in Genetic Algorithms, Journal of Evolutionary Computation, vol 2 no 3, 221-248, 1994.

K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal and T. Meyarivan, A fast and elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol 6 no 2, pp. 182- 197, 2002.

E. Zitzler and L. Thiele, Multiobjective Evolutionary Algorithms: A comparative study and the Strength Pareto Approach, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol 3 no4, pp. 257-271, 1999.

E. Zitzler, M. Laumanns and L. Thiele, SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization, Evolutionary Methods for Design, Optimisation and Control, CIMNE, Barcelona, Spain, 2002.

J. D. Knowles and D. W. Corne, Approximating the Non-dominated Front using the Pareto Archived Evolution Strategy, Journal of Evolutionary Computation, vol 8 no 2,pp. 149- 172, 2000.

D. W. Corne, J. D. Knowles and M. J. Oates, The Pareto Envelope-based Selection Algorithm for Multiobjective Optimization, Proceedings of the sixth International Conference on Parallel Problem Solving from Nature 6 (PPSN-6), pp. 839-848, 2000.

D. W. Corne, N. R. Jerram, J. D. Knowles and M. J. Oates, PESA-II: Region-based selection in evolutionary multiobjective optimization, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2001), pp. 293-290, 2001.

M. Sadeghi, F. Liu, K. L. Lai and H. M. Tsai, Application of three-dimensional interfaces for data transfer in aeroelastic computations, AIAA Journal, AIAA-2004-5376, 2004.

E. H. Dowell and K. C. Hall, Modeling of Fluid-Structure Interaction, Journal of Fluid Mechanics, vol 33, pp. 445-490, 2001.

C. Hirsch, Numerical computation of internal and external flows, Butterworth-Heinemann, Oxford, England, 2007.

J. Blazek, Computational Fluid Dynamics: Principles and Applications, Elsevier Science Ltd, Oxford, England, 2001.

Pointwise, Gridgen user’s manual, Pointwise Inc, Texas, USA, 2005.

O. C. Zienkiewicz and L. R. Taylor, The Finite Element Method fifth edition, Butterworth- Heinemann, Oxford, London, England, 2000.

K-J. Bathe, Finite Element Procedures, Prentice-Hall Inc, New Jersey, USA, 1996.

I. M. Smith and D. V. Griffiths, Programming the Finite Element Method, John Wiley & Sons Ltd, West Sussex, England, 2004.

J. N. Reddy, An introduction to the Finite Element Method third edition, McGraw-Hill Inc, New York, USA, 2006.

G. R. Liu and S. S. Quek, The finite element method - A practical course, Butterworth- Heinemann, Oxford, England, 2003.

R. Ribo, M. D. R. Pasenau, E. Escolano, J. S. P. Ronda, A. C. Sans and L. F. Gonzalez, GiD user’s manual, CIMNE, Barcelona, Spain, 2007.

T. J. Mitchell and M. D. Morris, Bayesian design and analysis of computer experiments: Two examples, Journal of Statistica Sinica, vol 2, 359-379, 1992.

D. E. Goldberg, Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning, Addison Wesley Longman Inc, Massachusetts, USA, 1989.

Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer- Verlag Berlin Heidelberg, New York, USA, 1996.

G. Yang, L. E. Reinstein, S. Pai and Z. Xu, A new genetic algorithm technique in optimization of permanent prostate implants, Journal of Medical Physics, vol 25 no 12, 2308- 2315, 1998.

D. L. Carroll, Chemical laser modeling with genetic algorithms, AIAA Journal, vol 34 no 2, 338-346, 1996.

S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt and M. P. Vecchi, Optimization by Simulated Annealing, Journal of Science, vol 220 no 4598, pp. 671-680, 1983.

W. L. Goffe, G. D. Ferrier and J. Rogers, Global optimization of statistical functions with Simulated Annealing, Journal of Econometrics, vol 60 no (1/2), 65-100, 1993.

A. Corana, M. Marchesi, C. Martini and S. Ridella, Minimizing multimodal functions of continuous variables with the ‘Simulated Annealing’ algorithm, ACM Transactions on Mathematical Software, vol 13 no 3, pp. 262-280, 1987.

X. Yao, Simulated Annealing with extended neighbourhood, International Journal of Computer Mathematics, vol 40, pp. 169-189, 1991.

The Mathworks, Matlab user’s manual, The MathWorks Inc, Massachusetts, USA, 2007.

Tải xuống

Đã Xuất bản

2014-09-29

Cách trích dẫn

[1]
Lam Xuan Binh, “Thiết kế hệ thống kết nối khí – kết cấu với những thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu hiệu quả”, JTE, vol 9, số p.h 3, tr 63–72, tháng 9 2014.