کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4964006 1447416 2017 25 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Algorithms and analyses for stochastic optimization for turbofan noise reduction using parallel reduced-order modeling
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم ها و تحلیل ها برای بهینه سازی تصادفی برای کاهش سر و صدای توربوفان با استفاده از مدل سازی موازی کاهش یافته
کلمات کلیدی
معادله استقلال هلمولتز، ارزش شرطی در معرض خطر، تجزیه مناسب متعادل، کاهش سر و صدای توربوفان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Simulation-based optimization of acoustic liner design in a turbofan engine nacelle for noise reduction purposes can dramatically reduce the cost and time needed for experimental designs. Because uncertainties are inevitable in the design process, a stochastic optimization algorithm is posed based on the conditional value-at-risk measure so that an ideal acoustic liner impedance is determined that is robust in the presence of uncertainties. A parallel reduced-order modeling framework is developed that dramatically improves the computational efficiency of the stochastic optimization solver for a realistic nacelle geometry. The reduced stochastic optimization solver takes less than 500 s to execute. In addition, well-posedness and finite element error analyses of the state system and optimization problem are provided.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering - Volume 319, 1 June 2017, Pages 217-239
نویسندگان
, ,