Star-CCM参数化优化解决工程优化难题

本课适合哪些人学习：

1、学习仿真工程师；

2、学习优化方法工程师；

3、STAR-CCM 软件学习和应用者；

4、从事参数化优化的工程师；

5、航空、航天、叶轮机械工程师。

你会得到什么：

1、学习STAR-CCM 计算流程

2、帮助学员掌握叶轮机械仿真计算；

3、能帮助用户掌握参数化优化设计方法，提升优化设计能力；

4、能够解决工程优化难题。

课程介绍：

STAR-CCM 的自带了Design Manager模块，即简化版Heeds，Design Manager支持多对象权衡优化。在此研究类型中，Design Manager在相互竞争的对象中间搜索给出最好总体结果的输入组合。

STAR-CCM 的Design Manager模块具有完备的包括试验设计、响应面模型、优化、可靠性和鲁棒性分析等在内的设计空间探索算法，提供了丰富的工程优化算法库，以实现全局/局部优化、单/多目标、多变量、多约束、多学科的工程优化设计。优化算法包括多种主流的工程优化算法，如遗传算法、模拟退火、粒子群优化等，支持目前针对多目标优化问题效能最好的第三代基于非支配排序方法的多目标优化遗传算法NSGA-III。

提供了智能优化功能，支持混合自适应的优化策略，可以自动进行优化算法的选择及算法参数设置，无需用户额外了解优化算法背后的数学理论，在方便使用的同时，提供了更高的优化效率和更精确的优化结果。

计算模型如下图

孔型参数化如下图

优化历史曲线图下图

优化前后孔型如下图。

优化前后气膜覆盖效果如下图，气膜覆盖效果大幅提升。

课程相关图片：