Discrete adjoint optimization with OpenFOAM

  • Diskret adjungierte Optimierung mit OpenFOAM

Towara, Markus; Naumann, Uwe (Thesis advisor); Schröder, Wolfgang (Thesis advisor)

Aachen (2018, 2019)
Doktorarbeit

Dissertation, RWTH Aachen University, 2018

Kurzfassung

In den vergangenen Jahrzehnten haben sich Computersimulation und Computer gestützte Design Methoden zu einem wertvollen Instrument entwickelt, welches nahezu jeden Bereich der technisch- und naturwissenschaftlichen Forschung und Wirtschaft beeinflusst. CFD Simulationen erlauben es, Strömungsphänomene in einer Vielzahl von Anwendungen zu untersuchen. Je mehr numerische Simulationsmethoden sich fortentwickeln und Anwendung finden, umso größer wird der Bedarf an Methoden, die nicht nur das Ergebnis von spezifischen Konfigurationen vorhersagen können, sondern auch Hinweise zur Optimierung des Designs geben können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der effizienten Berechnung von Ableitungsinformationen auf CFD Algorithmen und deren Anwendung zur numerischen Optimierung. Die Ableitungen werden mittels Algorithmischen Differenzierens (AD) generiert. Ein besonderer Augenmerk dieser Arbeit liegt auf der effizienten Anwendung adjungierter Methoden, unter Berücksichtigung von Parallelismus, im Kontext von populären CFD Finite-Volumen Algorithmen, und deren Implementierung im Open-Source Strömungslöser OpenFOAM.

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