Multi-point aerodynamic shape optimization of cars based on continuous adjoint

Papoutsis‐Kiachagias, Evangelos M.; Asouti, Varvara; Giannakoglou, Kyriakos C.; Gkagkas, Konstantinos; Shimokawa, Shinnosuke; Itakura, Eiji

doi:10.1007/s00158-018-2091-3

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“…Une autre perspective intéressante serait de réaliser une optimisation multi-objectif, comme cela a été fait récemment dans le cadre d'applications automobiles [73,74].…”

Section: Conclusion De La Partie IIIunclassified

Shape Optimization Using the Adjoint Lattice Boltzmann Method for Aerodynamic Applications

et al. 2019

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Mes remerciements vont en premier lieu à mon directeur de thèse Pierre Sagaut, qui a su me guider de façon avisée pendant ces trois années de thèse. Ses conseils toujours justes et ses remarques constructives m'ont été très utiles, et son accueil chaleureux ainsi que nos discussions instructives et sympathiques lors de mes venues dans la cité phocéenne m'ont permis de me sentir immédiatement la bienvenue. Je le remercie pour la confiance qu'il m'a accordée, et j'aimerais lui exprimer à travers ces quelques mots la profonde gratitude et reconnaissance que je lui porte. J'aimerais aussi remercier Denis Ricot, qui m'a introduite à la méthode de Boltzmann sur réseau, pour sa rigueur, son esprit critique et son encadrement efficace. Malgré son emploi du temps très chargé, je le remercie pour le temps qu'il m'a accordé afin de m'aider pendant ces trois ans. Je tiens également à exprimer mes remerciements à Guillaume Fritz, pour son rôle d'encadrant et pour sa patience. Sa lecture méticuleuse du mémoire de thèse, ainsi que ses conseils lors de la préparation de présentations, m'ont été d'une grande aide. J'aimerais également exprimer ma reconnaissance à Félix Gendre, pour nos discussions enrichissantes sur divers aspects de la méthode de Boltzmann sur réseau. Je remercie aussi les membres de la DEA-TDS4 pour leur accueil chez Renault. Enfin, je remercie Marc Albertelli dont les discussions sur la méthode adjointe et sur les méthodes d'optimisation de façon générale m'ont permis de me former en début de thèse. Je tiens aussi à remercier Sylvain Maillot pour sa gentillesse, sa générosité, et sa bonne humeur quotidiennes qui ont rendu ces trois années de thèse très agréables. Je remercie également François Dubois et Christophe Corre pour leurs rapports sur ce mémoire qui ont permis de soulever un certain nombre de points intéressants et de perspectives. J'exprime aussi mes remerciements à Grégoire Allaire pour l'intérêt qu'il a porté à mon travail et pour avoir accepté de présider le jury de thèse, ainsi que tous les membres du jury qui ont accepté de juger mon travail. Enfin, je tiens à remercier mes amis et mes parents qui m'ont soutenue et encouragée pendant ces trois années. Un merci particulier à ma mère qui m'a encouragée à poursuivre cette thèse, et à Anne, Emilie, Audrey et les autres qui se reconnaitront ... Pour finir, je remercie Alexandre pour son soutien infaillible, sa patience, et son optimisme quotidien. 1 Résumé Cette thèse a pour objectif le développement d'un solveur adjoint dans ProLB, le logiciel d'aérodynamique basé sur la méthode de Lattice-Boltzmann utilisé chez Renault. Ce solveur adjoint permet de calculer les sensibilités surfaciques des efforts aérodynamiques sur un obstacle, typiquement un véhicule, par rapport à la forme de celui-ci. L'objectif final est de le déformer, par des techniques de morphing basées sur une méthode de descente du gradient à pas constant, afin de réduire sa traînée aérodynamique. Dans un premier temps, l'étude de cas 2D laminaires permet de détailler le développement du...

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“…Une autre perspective intéressante serait de réaliser une optimisation multi-objectif, comme cela a été fait récemment dans le cadre d'applications automobiles [73,74].…”

Section: Conclusion De La Partie IIIunclassified

Shape Optimization Using the Adjoint Lattice Boltzmann Method for Aerodynamic Applications

et al. 2019

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“…To that extent, the continuous adjoint method is studied. The adjoint method has been, increasingly, receiving attention in terms of CFD-based optimization (Heners et al, 2018;Papadimitriou & Giannakoglou, 2007;Papoutsis-Kiachagias & Giannakoglou, 2016;Papoutsis-Kiachagias et al, 2019;Stück & Rung, 2013) since the pioneering works of Pironneau (1974) and Jameson (1988), due to its superior computational efficiency. In specific, the attractiveness of the method lies on the fact that the computation of the derivative is independent from the size of the control.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Adjoint-based shape optimization for the minimization of flow-induced hemolysis in biomedical applications

Bletsos

Kühl

Rung

2021

Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics

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This paper reports on the derivation and implementation of a shape optimization procedure for the minimization of hemolysis induction in blood flows through biomedical devices.Despite the significant progress in relevant experimental studies, the ever-growing advances in computational science have made computational fluid dynamics an indispensable tool for the design of biomedical devices. However, even the latter can lead to a restrictive cost when the model requires an extensive number of computational elements or when the simulation needs to be overly repeated. This work aims at the formulation of a continuous adjoint complement to a power-law hemolysis prediction model dedicated to efficiently identifying the shape sensitivity to hemolysis. The proposed approach can accompany any gradient-based optimization method at the cost of approximately one additional flow solution per shape update. The approach is verified against analytical solutions of a benchmark problem and computed sensitivity derivatives are validated by a finite differences study on a generic 2D stenosed geometry. The included application addresses a 3D ducted geometry which features typical characteristics of blood-carrying devices. An optimized shape, leading to a potential improvement up to 22%, is identified. It is shown that the improvement persists for different hemolysis-evaluation parameters.

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“…These techniques are based on the so‐called shape derivative, which measures the sensitivity of a shape due to infinitesimal deformations, and the topological derivative, which measures the sensitivity of a geometry with respect to the insertion of an infinitesimally small hole, see, e.g., [14, 61] for shape calculus and [45] for topological sensitivity analysis. In recent years these techniques have been applied to many industrial problems, e.g., the shape design of polymer spin packs [27, 37–39], electric motors [20, 21], acoustic horns [5, 57], automobiles [18, 46, 48], aircrafts [41, 55, 56] or pipe systems [25, 28, 58]. To the best of our knowledge, the optimization of a microchannel cooling system by means of shape calculus has only been investigated in our earlier work [6], where we rigorously analyzed the theoretical aspects of this problem.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Model hierarchy for the shape optimization of a microchannel cooling system

2020

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We model a microchannel cooling system and consider the optimization of its shape by means of shape calculus. A three‐dimensional model covering all relevant physical effects and three reduced models are introduced. The latter are derived via a homogenization of the geometry in 3D and a transformation of the three‐dimensional models to two dimensions. A shape optimization problem based on the tracking of heat absorption by the cooler and the uniform distribution of the flow through the microchannels is formulated and adapted to all models. We present the corresponding shape derivatives and adjoint systems, which we derived with a material derivative free adjoint approach. To demonstrate the feasibility of the reduced models, the optimization problems are solved numerically with a gradient descent method. A comparison of the results shows that the reduced models perform similarly to the original one while using significantly less computational resources.

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Multi-point aerodynamic shape optimization of cars based on continuous adjoint

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Shape Optimization Using the Adjoint Lattice Boltzmann Method for Aerodynamic Applications

Shape Optimization Using the Adjoint Lattice Boltzmann Method for Aerodynamic Applications

Adjoint-based shape optimization for the minimization of flow-induced hemolysis in biomedical applications

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