Truncated-Newton Method with Adjoint-based Hessian-vector Product for Aerodynamic Shape Optimization Problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computational fluid dynamics with numerical optimization has been a dominant design method in aerospace engineering. Newton’s method is a widely-used optimization approach which converges rapidly. In each iteration of the Newton framework, a Hessian matrix needs to be formulated and a linear system is solved to acquire the search direction. The evaluation of an accurate Hessian brings considerable numerical cost. Therefore, the current work proposes a truncated-Newton method with a Hessian-vector product approach. The formulation of the Hessian-vector product is derived based on an adjoint-adjoint approach. A twisted Conjugate-gradient method is adopted to solve the linear system of the Newton’s method. The Hessian-vector product is embedded in the Conjugate-gradient method to compute an inaccurate solution to the linear system. It is shown that by only solving the linear system for a few iterations, the numerical cost is greatly reduced while the solution still provides a sufficient descent direction. The effect of different convergence levels on the performance of aerodynamic optimization is studied and compared with previous work for a quasi-one-dimensional test case. A three-dimensional inviscid aircraft wing test case is used to demonstrate the effectiveness of the method.
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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 | 0,001 |
| 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 découle