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、伴随拓扑优化设计工程师;
5、流动减阻优化设计工程师。
1、掌握STAR-CCM 从几何建立、网格划分、计算求解、结果优化全流程;
2、掌握耦合流动、流体拓扑优化方法;
3、掌握STAR-CCM 在伴随拓扑优化的工作流程、注意事项及必备技能;
4、跳出优化过程凭借经验和灵感的传统思维,解决遗传算法等随机类优化方法优化周期长,计算量大的缺点。
拓扑优化分为固体拓扑优化和流体拓扑优化
•固体拓扑优化-固体拓扑优化是一种结构优化的方法,根据给定的负载情况、约束条件和性能指标,在给定的设计区域内对材料分布进行优化。
•流体拓扑优化-将拓扑优化应用到流体力学中,根据数值模拟结果创造组件,通过在设计空间设置对工程目标有贡献的固体材料从而生成流道形状,拓扑优化方法的关键是要解决材料分布,从而创造新的流体域,新的流体域是对最优目标函数的反映。
流体拓扑优化-在塑造新的固体形状过程中,流体的阻碍通过使用布林克曼处罚值来模拟,其将固体当作孔隙率非常低的多空介质对待,该处罚值对动量方程施加了一个源项,强迫在固体域中的速度为0。
其中α为布林克曼处罚值,必须足够大以减小固体域中的速度,但过大的布林克曼处罚值会造成收敛性问题,须选择一个合适的值,本文α=1×10^7
χ定义了计算域中的材料分布
流体域的网格χ=1,固体域中的网格χ=0
STAR-CCM 将基于伴随的灵敏度与水平集方程结合使用,以根据工程目标衍生最佳材料分布。工程目标根据用户自定义成本函数进行描述,并且可以进行约束以防设计无效。
基于伴随的拓扑优化的潜在优势如下:
•降低能量损失,例如,通过消除不必要的再循环
•增加相同总体设计空间中的流量
•缩短创新循环时间
•在伴随拓扑优化中,求解材料分布过程非常关键,期间将创建新流体域,以反映流体域相对于成本函数的理想设计。
•已求解物理量在场函数 [cost function] w.r.t material distribution([成本函数] 相对材料分布) 中保存。
•伴随拓扑优化的结果对初始设计的灵敏度小于形状优化,这会使具有计算的位移的初始几何发生变形。
•拓扑优化只需一个在伴随成本函数(如压降)中表示的目标。除了此目标之外,还可以将更多成本函数定义为用户自定义优化约束。例如,可以根据目标出口速度均匀性指定约束。拓扑优化求解器还具有内置约束“体积比约束”,用于指定固相的体积比约束。可以将用户自定义缩放应用于每个已定义约束,以更改与拓扑优化关联的每个约束的相对权重。
•对于多目标优化,应将优先级最高的目标视为拓扑优化中的目标。其他目标应视为约束。要确定不同目标之间的权衡关系,可使用不同的约束值运行优化。也可以创建单一加权目标,然后使用不同的加权执行多个优化。
•可使用拓扑优化模型为更复杂的设计形成孔。孔形成意味着固体腔可以出现在优化域中的任何位置,无需先增长脱离域边界。孔形成主要适用于 2D 问题,作为在流体域中引入额外分支的一种方法。在 3D 模拟中,仅当对获得的没有孔形成的首个设计不满意时,才激活孔形成。默认情况下,允许孔形成处于停用状态。在设计空间中,如果网格单元标记为固相,则会将其视为孔隙率非常小的多孔介质。
在方框内构造流道形状使流动损失最低
拓扑优化过程
监测的压力损失逐渐降低-压力损失降低51%
将优化结果进行几何建模,形成几何模型
第1节 | 流体拓扑优化介绍 |
第2节 | 建立几何 |
第3节 | 建立网格 |
第4节 | 建立物理模型 |
第5节 | 设置边界条件 |
第6节 | 设置拓扑优化 |
第7节 | 建立场景 |
第8节 | 建立自动优化流程 |
第9节 | 计算调试 |
第10节 | 结果处理-优化形状创建几何模型 |