WITHDRAWN: Adjoint-Based Shape Optimization Framework for High-Lift Design Using Three-Dimensional Mixed-Element Unstructured Grids
Notice bibliographique
Résumé
An adjoint-based aerodynamic optimization framework is proposed for three-dimensional high-lift design. This framework contains multiple components that provide an accurate and efficient evaluation of adjoint linear systems, solutions, and surface gradients. The flow Jacobian is constructed using a novel process for a finite-volume computational aerodynamics flow solver based on unstructured heterogeneous meshes of up to four different element shapes. Due to the heterogeneous grid structure, applying automatic differentiation directly to the flow residual would incur a high computational cost, as each row of the residual can potentially have a unique configuration. Automatic differentiation by operator overloading is applied to primitive calculations, such as flux and boundary condition calculations, to build the Jacobian. Since these primitive calculations possess only a few variations, only a few sets of instructions to differentiate each term need to be stored. These calculations are then combined using the chain rule to form the Jacobian matrix. This approach enables us to take advantage of the code maintainability provided by automatic differentiation at a manageable computational cost. The constructed ill-conditioned adjoint linear system is solved by a preconditioned iterative method. An incremental linear elasticity mesh mover and mesh adjoint approach is employed to enhance the robustness and efficiency of mesh movement and surface gradient evaluation. In this work, the convergence of the preconditioned iterative method, applied to solve the adjoint linear system of a three-dimensional high-lift common research model (CRM-HL), is investigated. The surface gradient computed by the mesh adjoint is verified. The rigid-body design framework is applied to improve the aerodynamic performance of a CRM-HL airfoil.
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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 ».