结合标准数值优化和灵敏度分析发现设计不太敏感的生产和操作的不确定性。
什么是稳健设计优化(RDO),比标准优化吗?在这个客户的案例中,我们描述的多学科优化涡轮增压器压缩机从福特汽车公司,我们证明。
RDO结合标准与灵敏度分析数值优化,考虑到制造变化和操作的不确定性对产品性能的影响在设计过程的早期。这种类型的CFD优化使工程师能够找到最佳的设计,对这些不确定性不敏感,更稳定的性能结果。
这福特涡轮增压器的优化案例旨在延长压缩机的流量,提高利润率飙升。我们使用一个活跃self-recirculation套管治疗。
考虑到他们不同的几何图形,我们创建了两个单独的网格点附近的窒息和失速富达Automesh。模拟域由叶轮,无叶片的扩散器,蜗壳的self-recirculation外壳和流体流动模拟(CFD)和固体叶片结构模拟(CS)的支承板。富达优化是用于运行优化叶轮形状。
设计空间由19个设计变量,进行多点优化,三个操作点线在两个不同的速度。鲁棒优化占以下的不确定性:
比较确定的性能设计1和稳健设计1,我们了解到窒息的平均值不同质量流量和效率以类似的范围。然而,这些目标的标准差是大大减少了稳健设计。
平均值窒息的质量流量和效率不同类似的范围。
标准差窒息的质量流量和效率都大大减少了稳健设计。
由此产生的叶片设计也明显不同:
占在优化过程中不确定性的不确定性导致设计不太敏感。窒息的标准差质量流量减少33%,近48%效率的稳健设计,从而导致更多的性能稳定。
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