Notice bibliographique
Résumé
The development of next-generation aircraft will rely on our ability to perform shape optimization using high-fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD). Whereas previous low-fidelity solvers, such as the Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) approach, are amenable to gradient based optimization, high-fidelity fidelity solvers, such as Large Eddy Simulation (LES), are not. LES resolves unsteady turbulent structures, resulting in chaotic divergence of the flow and objective functions when perturbed. As a result, classical sensitivity analysis via the adjoint or tangent methods is unconditionally unstable. In this presentation we demonstrate the utility of a gradient-free Mesh Adaptive Direct Search (MADS) approach for performing shape optimization with LES. We first demonstrate the suitability of MADS for optimizing model problems, specifically the Lorenz system. We then use MADS coupled with PyFR to perform shape optimization of an SD7003 airfoil and two independent optimizations of a T106D turbine cascade. Results demonstrate >20% performance improvement relative to reference designs for both cases. Importantly, these results are obtained within days via two independent levels of parallelism. This demonstrates that aerodynamic shape optimization using LES is now feasible, and that it can be used for practical aerospace geometries.
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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 ».