드래그 감소를 위한 유체의 최적 엑티브 제어 및 최적화 알고리즘의 개발(1) - 대용량, 비선헝 유체의 최적화를 위한 알고리즘 및 테크닉의 개발

Optimal Active-Control & Development of Optimization Algorithm for Reduction of Drag in Flow Problems(1) - Development of Optimization Algorithm and Techniques for Large-Scale and Highly Nonlinear Flow Problem

  • 발행 : 2007.10.30

초록

바람에 저항하는 초고층 건물, 비행기나 자동차, 물에 저항하는 선박 등은 동일한 거동을 보여준다. 즉, 유속이 빨라 질경우, 건물 혹은 비행기, 자동차, 선박 뒤편에는 마이너스 압력과 와류가 발생하게 되는데 이로 인해 건물에서는 변위가 크게 발생하게 되고, 비행기나 자동차, 선박 등에서는 속력이 저하된다. 본 연구에서는 흡입과 방출이라는 기법을 이용하여 유체의 흐름을 우리가 원하는대로 적극적으로 제어하고자 한다. 그렇게 할 수만 있다면 초고층 건물에서의 변위를 대폭 줄일 수 있을 것이고, 자동차나 비행기 선박 등은 더 빠른 속도로 달릴 수 있을 것이다. 그렇다면 문제는 유체를 제어하기 위한 최적의 흡입 혹은 방출량을 구하는 것이고, 이 최적의 양들을 어떤 방법으로 구하는 것이냐 하는 것이다. 본 연구는 최적화 기법을 사용하여 Navier-Stokes 유체를 받는 물체의 표면에서 최적의 흡입, 그리고 방출량을 결정하려는 시도에서 출발하였다. 그러나 이 문제는 큰 Reynols Number 상태에서는 높은 비선형성으로 인하여 직접 한번에 Navier-Stokes 유체의 해석조차 불가능하였고, 더군다나 너무나 많은 변수로 인하여 기존의 방법으로는 최적화는 도저히 불가능 하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 최적화 알고리즘을 제안하고, 또한 수렴속도도 대폭 증가시키기 위한 매우 효율적인 몇 가지 방법들을 제안하였다.

Eyer since the Prandtl's experiment in 1934 and X-21 airjet test in 1950 both attempting to reduce drag, it was found that controlling the velocities of surface for extremely fast-moving object in the air through suction or injection was highly effective and active method. To obtain the right amount of suction or injection, however, repetitive trial-and error parameter test has been still used up to now. This study started from an attempt to decide optimal amount of suction and injection of incompressible Navier-Stokes by employing optimization techniques. However, optimization with traditional methods are very limited, especially when Reynolds number gets high and many unexpected variables emerges. In earlier study, we have proposed an algorithm to solve this problem by using step by step method in analysis and introducing SQP method in optimization. In this study, we propose more effective and robust algorithm and techniques in solving flow optimization problem.

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참고문헌

  1. 박재형, 이리형 (1996) 구조체의 위상학적 최적화를 위한 비선형 프로그래밍, 한국전산구조공학회논문집, 9(3), pp.169-178
  2. 박재형, 홍순조 (2002) Navier-Stokes 유체의 최적 제어, 한국전산구조공학회논문집, 15(4). pp.661-674
  3. 박재형, 홍순조 (2002), Navier-Stokes 유체의 최적제어를 위한 SQP기법의 개발, 한국전산구조공학회논문집, 15(4). pp.675-691
  4. 박재형, 홍순조, 이리형 (1996) Multiple-loading condition 을 고려한 구조체의 위상학적 최적화, 한국전산구조공학회논문집, 9(3), pp.179-186
  5. Batchelor, G.K. (1967) An introduction to Fluid Dynamics, Cambridge Univ. Press, Cambridge. UK
  6. Biegler, L.T., Nocedal, J., Schmid, C. (1995) A reduced Hessian method for large-scale constrained optimization. SIAM. J. Optim. 5, 314
  7. Cramer, E.J., Dennis, J.E., Frank, P.D., Lewis, R.M., Shubin, G.R. (1994) Problem formulation for multidisciplinary optimization. SIAM J. Optim. 4, 754 https://doi.org/10.1137/0804044
  8. Davis, T.A. (1993) Users' Guide for the Unsymmetric Pattern Multifrontal Package (UMFPACK), Tech. Rep. TR-93-020, CIS Dept., University of Florida, Gainesville, FL
  9. Davis, T.A., Duff, I.S. (1993) An Unsymmetic Pattern Multifrontal Method for Sparse LU Factorization. Tech. Rep. TR-93-018, CIS Dep., University of Florida, Gainesville, FL
  10. Farthat, C., Chen, P.S. (1994) Tailoring domain decomposition methods for efficient parallel coarse grid solution and for system with many right hand sides, in Domain Decomposition Methods in Science and Engineering, Contemporary Mathematics, 180, American Mathematical Society, Providence. RI
  11. Gabay, D. (1982) Reduced Quasi-Newton methods with feasibility improvement for nonlinearly constrained optimization, Math, Programming Study 16, 18 https://doi.org/10.1007/BFb0120946
  12. Gad-el-Hak, M. (1989) Flow control, Appl. Mech. Rev. 42, 261 https://doi.org/10.1115/1.3152376
  13. Ghattas, O., Orozco, C.E. (1997) A parallel reduced Hessian SQP method for shape optimization, in Multidisciplinary Design Optimization, State-of-the Art, edited by N. Alexandrov and M Hussaini, p.133, SIAM, Philadelphia
  14. Gill, P.E., Murray, W., Wright, M.H. (1981) Practical Optimization, Academic Press, New York
  15. Gunzburger, M.D. (1989) Finite Element Methods for Viscous Incompressible Flow, Academic Press, San Diego
  16. Gunzburger, M.D. (1995) Flow Control, IMA Volumes in Mathematics and Its Applications, Vol. 68, Springer-Verlag, Berlin/New York
  17. Gunzburger, M.D., Hou, L.S., Svobodny, T.P. (1993) Optimal control and optimization of viscous, incompressible flows, in Incompressible Computational Fluid Dynamics, edited by M.D. Gunzburger and R.A. Nicolaides, Cambridge Univ. Press, Cambridge, UK
  18. Haftka, R.T., Gurdal, Z., Kamat, M.P. (1990) Elements of Structural Optimization, Kluwer Academic, Dordercht/Norwall, MA
  19. Moin, P., Bewley, T. (1994) Feedback control of turbulence, App. Mech. Rev. 47,s3
  20. Prandtl, L., Tietjens,, O.G. (1934) Applied Hydroand Aeromechanics, Dover, New York, p.81
  21. Xie, Y. (1991) Reduced Hessian Algorithms for solving Large-Scale Equality Constrained Optimization Problem, Ph. D. thesis, University of Cololado, Boulder, Department of Computer Science