CAEによる形状最適化とは？

皆さま、こんにちは。

IDAJの増田です。

今回は弊社で取り扱いのオープンソースベース汎用CFDソフトウェアiconCFDのAjoint法によるトポロジー最適化事例についてご紹介します。

設計する対象をCAEで解析し、その解析結果に基づいて形状を変更、決定して設計対象の性能を目的の状態に近づけることを形状の最適設計と言います。

それでは目的には、どのような項目があるでしょう？

・流れによる損失を少なくしたい

・抵抗を小さくしたい

・流量分配を目的値にしたい

・速度を均一化したい　　　

など様々なシーンが想定されます。

最適化の適用イメージ

CAEによる形状の最適設計は、大きく２種類に分類することができます。

1.パラメトリック最適設計

　・設計する寸法を定義

　・目的の状態に近づけるよう寸法を決定

2.ノンパラメトリック最適設計

　・設計する領域（設計領域）を定義

　・目的の状態に近づけることができる領域の形状を決定

ノンパラメトリック最適設計とパラメトリック最適設計

パラメトリック最適化の場合は、複数ケースの流体解析が必要となりますが、Ajoint法による感度解析は、流れ場とAjoint変数をそれぞれ１回ずつ解くことで感度を一度に計算することができます。

また、目的関数が複数存在する最適化へも適用が可能です。

以下の事例は「全圧損失最小化＋タンブル最大化」の多目的最適化の事例です。

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