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
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
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 500Â 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
Journal: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering - Volume 319, 1 June 2017, Pages 217-239
نویسندگان
Huanhuan Yang, Max Gunzburger,