Optimizing Chaos: Aerodynamic Design using High-Fidelity Scale Resolving Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Current industry-standard aerodynamic shape optimization is performed using a combination of Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) solvers and adjoint-based optimization. However, despite decades of development RANS is often deficient, particularly for separated and transitional flows. High-fidelity scale-resolving techniques, such as Large Eddy Simulation (LES) and Direct Numerical Simulation (DNS), have been demonstrably more accurate in these flow regimes. Over the past decade enabling technologies for efficient high-fidelity simulations, including high-order spatial discretizations, temporal discretizations, and many-core hardware architectures, have significantly reduced their computational cost. However, significantly less attention has been dedicated to the development of suitable optimization frameworks for LES/DNS. This talk will focus on two recently proposed optimization frameworks for LES/DNS. The first is a gradient-based approach, which uses a combination of reduced order modelling, least squares shadowing, and the adjoint. The second is a gradient-free approach using Mesh Adaptive Direct Search (MADS). It will be demonstrated that both of these frameworks are suitable for the fundamental chaotic behavior of scale resolving simulations. The utility of these frameworks will then be demonstrated for general chaotic systems, aerodynamic optimization, and aeroacoustic optimization including low-pressure turbine cascades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».