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자료유형
학술저널
저자정보
Ampellio, Enrico (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Politecnico di Torino) Bertini, Francesco (GE Avio S.r.l.) Ferrero, Andrea (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Politecnico di Torino) Larocca, Francesco (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Politecnico di Torino) Vassio, Luca (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino)
저널정보
테크노프레스 Advances in aircraft and spacecraft science Advances in aircraft and spacecraft science 제3권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
149 - 170 (22page)

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Multi-Disciplinary Optimization (MDO) is widely used to handle the advanced design in several engineering applications. Such applications are commonly simulation-based, in order to capture the physics of the phenomena under study. This framework demands fast optimization algorithms as well as trustworthy numerical analyses, and a synergic integration between the two is required to obtain an efficient design process. In order to meet these needs, an adaptive Computational Fluid Dynamics (CFD) solver and a fast optimization algorithm have been developed and combined by the authors. The CFD solver is based on a high-order discontinuous Galerkin discretization while the optimization algorithm is a high-performance version of the Artificial Bee Colony method. In this work, they are used to address a typical aero-mechanical problem encountered in turbomachinery design. Interesting achievements in the considered test case are illustrated, highlighting the potential applicability of the proposed approach to other engineering problems.
#MDO #swarm intelligence #discontinuous Galerkin #turbomachinery #CFD

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