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一種基于汽車空氣動力學(xué)性能的新優(yōu)化流程

2019-07-12 23:30:30·  來源：中汽中心空氣動力學(xué)實驗室  
　
我們提出了一種基于汽車空氣動力學(xué)性能的新優(yōu)化流程。該流程首次將伴隨流法與EGO全局優(yōu)化算法相結(jié)合，使基于梯度信息與無梯度信息這兩大類優(yōu)化方法在解決氣動優(yōu)
我們提出了一種基于汽車空氣動力學(xué)性能的新優(yōu)化流程。該流程首次將伴隨流法與EGO全局優(yōu)化算法相結(jié)合，使“基于梯度信息”與“無梯度信息”這兩大類優(yōu)化方法在解決氣動優(yōu)化問題時的優(yōu)勢得到共同發(fā)揮。
 
其中，伴隨流法通過只求解一次原始流場控制方程與一次伴隨流方程即可獲得目標(biāo)函數(shù)基于各設(shè)計變量的梯度，兩次求解過程計算量相當(dāng)，可輸出目標(biāo)函數(shù)基于幾何邊界變化的直觀性信息（表面敏感度圖譜），EGO全局優(yōu)化算法則基于克里金代理模型，所需初始樣本數(shù)較少，可自動平衡局部最優(yōu)搜索能力與全局最優(yōu)搜索能力，對于具有30個設(shè)計變量以下的中低維度優(yōu)化問題效率較高。該優(yōu)化流程首先采用伴隨流法對于待優(yōu)化車輛外表面基于優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的敏感區(qū)域進(jìn)行定位，以便合理定義各優(yōu)化設(shè)計變量，確立優(yōu)化設(shè)計空間，隨后采用EGO優(yōu)化算法在設(shè)計空間內(nèi)進(jìn)行全局搜索，基于改善期望（EI）函數(shù)尋找最優(yōu)解位置。
 

這里我們簡要展示一個基于該優(yōu)化流程的電動車氣動阻力優(yōu)化仿真案例。
 

首先，借助商業(yè)流體計算軟件及其伴隨流求解器，鎖定待優(yōu)化車輛表面基于氣動阻力的敏感區(qū)域，通過對確定實施優(yōu)化的敏感區(qū)域進(jìn)行參數(shù)化處理得到優(yōu)化設(shè)計變量集合，并通過集合中各變量取值的上、下邊界確定優(yōu)化設(shè)計空間。



 
隨后，利用實驗設(shè)計中的均勻設(shè)計法，在優(yōu)化設(shè)計空間中基于“空間填充”的思想選取初始設(shè)計樣本集合，實現(xiàn)了以最少的采樣點獲取最多的設(shè)計空間信息的目的。

 
最后，通過流體計算軟件獲取各樣本的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)響應(yīng)值（即風(fēng)阻值）并將所有響應(yīng)值和其所對應(yīng)的各初始設(shè)計樣本輸入到EGO算法中進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，算法會利用改善期望函數(shù)的值作為增加設(shè)計樣本的準(zhǔn)則（即滿足EI值最大化的點），結(jié)合流體計算軟件所獲得的該樣本真實響應(yīng)值，不斷更新輸入，直至滿足優(yōu)化計算終止條件（最大更新次數(shù)）。


結(jié)合案例中優(yōu)化前、后的整車外流場信息比對，該優(yōu)化流程的可靠性得到了有效證實。


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