基于adjoint求解器的弯管拓扑优化
正文共： 1361字 22图 预计阅读时间： 4分钟 Adjoint Solver是一种智能形状优化工具，它可以根据CFD仿真结果，针对给定的目标（升力、阻力、升阻比、压降、效率等参数），计算目标相对系统变量的偏导来寻找适宜解，一旦计算出伴随解，就可以通过简单的梯度算法来指导系统的智能设计及优化，而且Adjoint Solver还可以将优化后的结果导出STL文件，来进行反向建模设计。Fluent Adjoint Solver高效流体拓扑优化功能可用于各行业场景相关的流体优化工作，例如飞行器气动外形优化、内流压力管路设计优化、机械旋转设备效率设计优化、散热装置散热效果优化等[1]。今天，我们采用该求解器对一段弯管进行形状优化，使其流动阻力得到改善。 建立如下的二维平面90°转角流道，流道宽度20mm，两个臂长100mm。介质为空气，出口背压为0Pa，入口采用速度入口边界，流速5m/s。 我们先看一下优化前的流场分布（该部分为基础操作，本案例不再描述操作步骤）。从速度、压力分布可以看出转角处是流动阻力的主要贡献，优化前进出口的静压降和全压降分别为24.64Pa和20.71Pa。 其实，关注本号的读者可能会发现我们之前有对该结构进行了流线型优化，感兴趣的读者可以点击文末“阅读原文”查看相关内容。彼时优化后的结构以及速度分布如下，进出口的静压降和全压降分别为23.2Pa和9.28Pa，由于全压降表征了流动阻力，因此说明优化后的阻力特性得到了显著改善。 接下来看一下FLUENT的adjoint伴随求解器会不会给我们惊喜。 首先，创建一个observable，类型为进出口全压降，目标为最小化，并估算一下优化前的值，20.71Pa。 接着，设置一下adjoint的求解方法，采用best match设置即可。 我们先迭代求解100步，达到收敛。此时可以查看observable对各个变量的敏感度，比如下图所示的形状敏感度，内侧转弯将是一个重要优化区域。 按如下设置design tool，需要优化的区域为壁面，优化目标为全压降减少15Pa， 设置好design tool后，设置优化器，点击initialize和optimize进行初始化和迭代求解。 经过20次优化迭代后，全压降减少到了6.21Pa，基本上达到了目标值（降低15Pa） 我们看一下优化后的弯管形状，显而易见地，内侧转弯处进行了大幅优化。 我们看一下优化后的压力、速度分布，相比优化前，压力和速度分布的均匀性有所增加。此时进出口的静压降和全压降分布为9.27Pa和6.21Pa，两者降低的情况都优胜于前期的那个流线型结构。当然，还可以根据实际需求进行进一步优化，比如还有其他优化目标或者再降低压降。 对于结构设计而言，优化后的几何结果要导出来用于设计制造。对于二维问题，可以通过CFD-POST进行间接导出几何模型。我们先将以上优化结果导出到CFD-POST，如下。 然后，通过file→export导出stl（面片）格式的几何模型，注意二维模型的location选择symmetry。 最后就可以通过其他建模软件打开优化后的几何文件（stl），对于这种奇形怪状的结构制造，采用3D打印应该是较为合适的了。 著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载
首次发布时间：2023-09-26
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