An Adjoint-Based Optimization Method for Constrained Aerodynamic Shape Design of Three-Dimensional Blades in Multi-Row Turbomachinery Configurations
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops the discrete adjoint equations for a turbomachinery RANS solver and proposes a framework for fully-automatic gradient-based constrained aerodynamic shape optimization in a multistage turbomachinery environment. The systematic approach for the development of the discrete adjoint solver is discussed. Special emphasis is put on the development of the turbomachinery specific features of the adjoint solver, i.e. on the derivation of flow-consistent adjoint inlet/outlet boundary conditions and, to allow for a concurrent rotor/stator optimization and stage coupling, on the development of an exact adjoint counterpart to the non-reflective, conservative mixing-plane formulation used in the flow solver. The adjoint solver is validated by comparing its sensitivities with finite difference gradients obtained from the flow solver. A sequential quadratic programming algorithm is utilized to determine an improved blade shape based on the objective function gradient provided by the adjoint solution. The functionality of the proposed optimization method is demonstrated by the redesign of a single-stage transonic compressor. The objective is to maximize the isentropic efficiency while constraining the mass flow rate and the total pressure ratio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».