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伴随求解器-01 | 简介

10月前浏览1170
伴随求解器是一种专门的工具,它通过提供流体系统性能的详细灵敏度数据,扩展了传统流体求解器所提供的分析范围。为了使用Ansys Fluent标准流求解器执行仿真,用户以计算网格的形式提供系统几何形状,指定材料属性和物理模型,并配置各种类型的边界条件。传统的流动求解器一旦收敛,就会提供详细的数据集,描述由正在模拟的流动物理控制的流动状态。可以采取各种后处理步骤来评估系统的性能。
如果对定义问题的任何数据进行了更改,则计算结果可能会更改。解变化的程度取决于流体对被调整的特定参数的敏感程度。事实上,解数据对该参数的导数量化了对一阶的敏感性。确定这些导数属于灵敏度分析的范畴。
根据需要的大量输入数据和产生的大量流动数据,可以对流体系统进行大量的导数数据计算。输出数据相对于输入数据的导数矩阵可能很大。根据分析的目标,工程分析和决策可能只需要这些衍生数据的一部分。
伴随解算器完成了一个了不起的壮举,即通过一次计算同时计算单个工程观测对大量输入参数的导数。工程观测可以是系统性能的测量,例如机翼上的升力或阻力,或通过系统的总压降。最重要的是,求出了对系统几何形状的导数。
了解流体系统中的这种敏感性可以提供极有价值的工程见解。一个高度敏感的系统可能由于制造过程中的微小变化或其运行环境的变化而表现出很强的性能变化。另外,高灵敏度可以用于流体控制,一个小的执行器可以诱导强烈的行为变化。然而,另一种观点是,性能测量的灵敏度意味着所讨论的设备没有完全优化,仍然有改进的空间——假设限制不排除进一步的增益。
伴随求解器提供的流体系统的灵敏度满足了基于梯度的形状和湍流模型优化的中心需求。这使得伴随求解器成为设计优化的一种独特而强大的工程工具。
伴随数据也可以在改进求解器数值方面发挥作用。高灵敏度区域表明在流动中离散误差可能有很强影响的区域。这些信息可以用来指导如何最好地细化网格,以提高流动解决方****性。
伴随解的计算过程在许多方面与标准流动的计算过程相似。指定伴随求解器解推进方法,配置残差监视器,初始化求解器并通过一系列迭代运行以收敛。一个显著的区别是,在开始伴随计算之前,我们会选择感兴趣的标量值作为观测值。
一旦伴随解收敛,观测值对湍流模型参数的导数,或对几何表面上每个点的位置的导数就可用了,观测值对特定设置的灵敏度就可以找到了。伴随解的这一显著特征在数百年前就已为人所知,但直到最近几十年,它对计算物理分析的意义才得到广泛认识。
当考虑到变化时,这种方法的功能就会突出。想象一个流计算序列,其中每个点在翼型表面上依次移动一组小距离在表面法线方向,和流量和阻力重新计算。如果表面上有N个点,则需要进行N个流动计算来构建数据集。考虑到相同的数据是由单个伴随计算提供的,伴随方法具有巨大的优势。请记住,即使是一般的3D流动计算,也可能在一个表面上有数千个或更多的坐标。
一旦计算出伴随矩阵,它就可以用来指导系统的智能设计修改。毕竟,伴随灵敏度数据提供了一幅横跨整个表面的几何体移动表面的效果图。如果在高灵敏度区域进行设计修改,则可能是最有效的,因为微小的更改将对感兴趣的工程量产生很大的影响。这种与局部灵敏度成比例地改变系统的原则是设计优化的简单梯度算法的基础。
一旦选择了形状或其他边界条件的候选变化,则可以使用计算的导数数据估计该变化的影响。这相当于使用围绕基线流动状态的泰勒级数展开的一阶外推。显然,如果选择的修正量足够大,以至于非线性效应变得很重要,那么就不能保证预测变化的准确性。
来源:CFD流
Fluent非线性湍流材料控制
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首次发布时间:2023-09-02
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