逆解法設計を活用した最適化により、少ない設計パラメータで大規模な設計空間をカバーできます。
多領域最適化を行う際に遺伝的アルゴリズム、実験計画法、クリギングによるサロゲートモデル、応答曲面法、感度分析など、さまざまな最適化手法を選択できます。

多くの困難なターボ機械の問題は、多点/多目的および多領域に及びます。翼負荷をパラメータ化することにより、少ないパラメータで大きな設計空間をカバーできます。


TURBOdesign Optimaと逆解法設計ソルバーTURBOdesign1を使用した多目的最適化事例をご覧ください。

TURBOdesign1に統合された高速な設計点最適化を使用して、広範な設計空間を迅速に調査します。機械学習を用いて設計入力パラメータの範囲を自動的に設定し、空力目標と制約条件のトレードオフを迅速に評価します。



多くの困難なターボ機械の問題は、多点/多目的および多領域です。翼負荷をパラメータ化することにより、少ないパラメータで大きな設計空間をカバーできます。通常、4〜5個のパラメータを使用して3次元翼形状形状を作成することができます。

子午面形状、羽根厚さ、スタッキングなどのすべての設計変数のパラメータ化、および翼負荷により、大規模な設計空間の迅速な探索が可能になります。1つのパラメータを使用するだけで、トポロジを維持しながら、軸方向の寸法や半径方向の寸法制限などの主要な幾何学的特徴を変更できます。

TURBOdesign Suiteは、CFDとの最適化を行う際に
Ansys Workbenchと直接連携します。


TURBOdesign Suiteは、Siemens CCM+とも直接連携します。
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