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J-GLOBAL ID：202102285801395807   整理番号：21A3063596

AI可能アクティブ部分空間による遷音速ファンブレードの大域最適化【JST・京大機械翻訳】

Global Optimization of a Transonic Fan Blade Through AI-Enabled Active Subspaces

著者 (3件)： Lopez Diego I. (Department of Mechanical, Chemical and Materials Engineering, University of Cagliari, Cagliari 09123, Italy) ,  Ghisu Tiziano (Department of Mechanical, Chemical and Materials Engineering, University of Cagliari, Cagliari 09123, Italy) ,  Shahpar Shahrokh (Innovation Hub, Central Technology, Rolls-Royce plc, Derby DE24 8BJ, UK)
資料名： Journal of Turbomachinery  (Journal of Turbomachinery)
巻： 144  号： 1  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0839B  ISSN： 0889-504X  CODEN： JOTUEI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： より高性能の空力形状を設計する必要性の増加は,高忠実度CFDモデルと高次元パラメータ化スキームを必要とする設計最適化サイクルを導いた。そのようなシナリオに関するグローバルな探索アルゴリズムを採用する計算コストは,ほとんどの学術的および産業的環境に対して典型的に禁止されている。本論文では,複雑な非構造化データを回帰するための人工ニューラルネットワークの能力を利用する新しい戦略を示し,一方次元縮小アルゴリズムとそれらを結合させた。この手法は,計算コストの低減により,高次元アプリケーションに対する大域的ベース最適化法の採用を可能にする。この方法論を,制約された圧力比を有する最新のジェットエンジンファンブレードの効率最適化に関して実証した。結果を最先端の随伴ベースアプローチと比較した。結果は,提案した戦略が,減少した計算コストで,その随伴対応物に匹敵する改善を達成し,多目的最適化アプリケーションにより良いスケールを提供できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *音速 ,  *最適化 ,  ジェット機関 ,  空気力学 ,  ニューラルネットワーク ,  応用プログラム ,  高次元 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  *大域的最適化 ,  探索アルゴリズム ,  設計最適化 ,  計算コスト ,  *ファンブレード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 計算流体力学(CFD) ,  ファン ,  圧縮機 ,  タービン空力設計

分類 (2件)： 送風機,圧縮機,風車  (QD03000U) ,  ガスタービン  (PB02040Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： AI ,  部分空間 ,  ファンブレード ,  大域最適化