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J-GLOBAL ID：201702233544250540   整理番号：17A1092260

複雑な流れ条件のためのロバストで効率的な随伴ソルバ【Powered by NICT】

Robust and efficient adjoint solver for complex flow conditions

著者 (2件)： Xu Shenren (School of Engineering, University of Liverpool, Liverpool L69 3GH, United Kingdom) ,  Timme Sebastian (School of Engineering, University of Liverpool, Liverpool L69 3GH, United Kingdom)
資料名： Computers & Fluids  (Computers & Fluids)
巻： 148  ページ： 26-38  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0859A  ISSN： 0045-7930  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Reynolds平均Navier-Stokes方程式を用いた勾配ベース空気力学的形状最適化における鍵となったのは,随伴解を計算した。随伴方程式を線形安定性と非線形流方程式の剛性を受け継いでいる。オフデザイン流れ条件で複雑な形状の産業事例のための,得られた硬い随伴方程式を解く挑戦的である。本論文では,部分空間リサイクルによって強化され,不完全下方-上方因子分解を伴った前処理付きKrylov部分空間ソルバは,典型的な設計及び設計外条件から生じる硬い随伴方程式を解いた。一般化最小残差法に基づくベースラインマトリックス形成随伴ソルバと比較して,提案したアルゴリズムは二倍までと三倍までの収束高速化のメモリ低減を達成し,工業的例について。これらテストケースは,DLR-F6とDLR F11配置,ショック前バフェットにおける翼-胴形態とメッシュサイズ330~百万の範囲の大型民間航空機を含んでいる。提案した方法は,より困難である流れ条件に対して特に有効であると考えられる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  形態 ,  前処理 ,  高速化 ,  *ロバスト性 ,  空気力学 ,  剛性 ,  形状最適化
準シソーラス用語： GMRES法 ,  Krylov部分空間 ,  部分空間 ,  随伴方程式 ,  *ソルバ ,  *随伴 ,  *流れ条件 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 随伴法 ,  Krylovソルバ ,  部分空間リサイクル ,  GCRO DR ,  RANS方程式

分類 (2件)： 流体動力学一般  (BC02010G) ,  層流,乱流,境界層  (BC02030C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 流れ条件 ,  ロバスト ,  随伴 ,  ソルバ