Разработка метода оптимизации формы модуля впуска двигателя внутреннего сгорания
|
Введение 6
1. Исследовательская часть 8
1.1. Задача вычислительной гидродинамики 8
1.1.1. Уравнения движения сплошной среды 8
1.1.2. Уравнение Навье-Стокса для несжимаемой ньютоновской текучей среды. 10
1.1.3. Модель турбулентного течения 11
1.2. Вывод сопряжённых уравнений Навье-Стокса для несжимаемого
турбулентного внутреннего течения 12
1.2.1. Постановка задачи оптимизации 12
1.2.2. Формулировка задачи при помощи функции Лагранжа 13
1.2.3. Анализ чувствительности функции Лагранжа 14
1.2.4. Вывод сопряженных уравнений и граничных условий 15
1.2.5. Особенности вывода для внутренних потоков 16
1.2.5.1. Стенка и впускной канал 18
2. Технологическая часть 21
2.1. Вывод граничных условий для различных критериальных функций задачи оптимизации модуля впуска 21
2.2. Пакет программ OpenFOAM 23
2.3. Алгоритм SIMPLE 25
2.4. Метод конечных объёмов 27
2.5. Граничные условия для конечно-объёмных моделей в OpenFOAM 29
2.6. Граничные условия для случая внутреннего течения 29
2.7. Дискретизация уравнений в OpenFOAM 30
2.7.1. Лапласиан в FDE 33
2.7.2. Конвекция 33
2.7.3. Дивергенция 34
2.7.4. Градиент 34
2.7.5. Квадрат градиента 35
2.7.6. Источниковые компоненты 36
2.8. Решатели СЛАУ в OpenFOAM 36
2.9. Реализация adjoint метода (метода сопряжённых уравнений) в OpenFOAM.37
2.9.1. Описания решателя adjointShapeOptimizationFoam 37
2.9.2. Переменные граничные условия для adjointShapeOptimizationFoam.42
2.9.3. Реализация различных критериев оптимизации в решателе
adjointShapeOptimizationFoam 44
3. Конструкторская часть 47
3.1. Постановка задачи оптимизации формы и результаты 47
3.1.1. Исходные данные 47
3.1.2. Описание модели в среде OpenFOAM 48
3.1.3. Результаты 50
3.1.4. Выводы 58
4. Организационно-экономическая часть 58
4.1. Этапы научно-исследовательской работы 59
4.2. Определение трудоемкости научно-исследовательской работы 59
4.2.1. Трудоемкость разработки программного продукта 60
4.2.2. Трудоемкость алгоритмизации задачи 60
4.2.3 Трудоемкость тестирования, внесения поправок и написания
документации для программного продукта 61
4.3. Определение численности исполнителей 62
4.4 Сетевой график выполнения исследовательской работы 64
4.5 Затраты на выполнение проекта 68
4.5.1 Заработная плата исполнителям 68
4.5.2 Затраты на оборудование 69
4.5.3 Затраты на организацию рабочих мест 70
4.5.4 Накладные расходы 71
4.5.5 Структура затрат на выполнение проекта 71
4.5.6 Анализ стоимости конкурентных продуктов 72
4.6. Выводы 72
5. ПРОМЫШЛЕННАЯ ЭКОЛОГИЯ И БЕЗОПАСНОСТЬ 74
5.1. Введение 74
5.2. Анализ основных факторов воздействия среды на оператора ПК 74
5.2.1. Параметры микроклимата 75
5.2.2. Требования к уровням шума и вибрации 76
5.2.3. Освещенность 78
5.2.4. Электромагнитное излучение 80
5.2.5. Опасность поражения электрическим током 80
5.2.6. Требования к организации рабочих мест пользователей разработанного ПИ. при работе на ПЭВМ 82
5.2.7. Требования к организации режимов труда и отдыха при работе с ВДТ и ПЭВМ 83
5.2.8. Требования к видеодисплейным терминалам и персональным
электронно-вычислительным машинам 85
5.2.9. Отделка помещений для работы с ПЭВМ 87
5.2.10. Пожаробезопасность 87
5.3. Расчет системы искусственного освещения 88
5.3.1. Выбор источников света 88
5.3.2. Выбор системы освещения 89
5.3.3. Выбор осветительных приборов 89
5.3.4. Размещение осветительных приборов 89
5.3.5. Выбор освещенности и коэффициента запаса 90
5.3.6. Расчет искусственного освещения рабочего места 90
5.3.7. Утилизация люминесцентных ламп 93
5.3. Выводы 93
Литература 95
Приложение А. Модуль переменных граничных условий 96
Приложение Б. Код метода UpdateCoeffs в модулях пересчета скорости и давления на выходном канале для двух критериальных функций 103
1. Исследовательская часть 8
1.1. Задача вычислительной гидродинамики 8
1.1.1. Уравнения движения сплошной среды 8
1.1.2. Уравнение Навье-Стокса для несжимаемой ньютоновской текучей среды. 10
1.1.3. Модель турбулентного течения 11
1.2. Вывод сопряжённых уравнений Навье-Стокса для несжимаемого
турбулентного внутреннего течения 12
1.2.1. Постановка задачи оптимизации 12
1.2.2. Формулировка задачи при помощи функции Лагранжа 13
1.2.3. Анализ чувствительности функции Лагранжа 14
1.2.4. Вывод сопряженных уравнений и граничных условий 15
1.2.5. Особенности вывода для внутренних потоков 16
1.2.5.1. Стенка и впускной канал 18
2. Технологическая часть 21
2.1. Вывод граничных условий для различных критериальных функций задачи оптимизации модуля впуска 21
2.2. Пакет программ OpenFOAM 23
2.3. Алгоритм SIMPLE 25
2.4. Метод конечных объёмов 27
2.5. Граничные условия для конечно-объёмных моделей в OpenFOAM 29
2.6. Граничные условия для случая внутреннего течения 29
2.7. Дискретизация уравнений в OpenFOAM 30
2.7.1. Лапласиан в FDE 33
2.7.2. Конвекция 33
2.7.3. Дивергенция 34
2.7.4. Градиент 34
2.7.5. Квадрат градиента 35
2.7.6. Источниковые компоненты 36
2.8. Решатели СЛАУ в OpenFOAM 36
2.9. Реализация adjoint метода (метода сопряжённых уравнений) в OpenFOAM.37
2.9.1. Описания решателя adjointShapeOptimizationFoam 37
2.9.2. Переменные граничные условия для adjointShapeOptimizationFoam.42
2.9.3. Реализация различных критериев оптимизации в решателе
adjointShapeOptimizationFoam 44
3. Конструкторская часть 47
3.1. Постановка задачи оптимизации формы и результаты 47
3.1.1. Исходные данные 47
3.1.2. Описание модели в среде OpenFOAM 48
3.1.3. Результаты 50
3.1.4. Выводы 58
4. Организационно-экономическая часть 58
4.1. Этапы научно-исследовательской работы 59
4.2. Определение трудоемкости научно-исследовательской работы 59
4.2.1. Трудоемкость разработки программного продукта 60
4.2.2. Трудоемкость алгоритмизации задачи 60
4.2.3 Трудоемкость тестирования, внесения поправок и написания
документации для программного продукта 61
4.3. Определение численности исполнителей 62
4.4 Сетевой график выполнения исследовательской работы 64
4.5 Затраты на выполнение проекта 68
4.5.1 Заработная плата исполнителям 68
4.5.2 Затраты на оборудование 69
4.5.3 Затраты на организацию рабочих мест 70
4.5.4 Накладные расходы 71
4.5.5 Структура затрат на выполнение проекта 71
4.5.6 Анализ стоимости конкурентных продуктов 72
4.6. Выводы 72
5. ПРОМЫШЛЕННАЯ ЭКОЛОГИЯ И БЕЗОПАСНОСТЬ 74
5.1. Введение 74
5.2. Анализ основных факторов воздействия среды на оператора ПК 74
5.2.1. Параметры микроклимата 75
5.2.2. Требования к уровням шума и вибрации 76
5.2.3. Освещенность 78
5.2.4. Электромагнитное излучение 80
5.2.5. Опасность поражения электрическим током 80
5.2.6. Требования к организации рабочих мест пользователей разработанного ПИ. при работе на ПЭВМ 82
5.2.7. Требования к организации режимов труда и отдыха при работе с ВДТ и ПЭВМ 83
5.2.8. Требования к видеодисплейным терминалам и персональным
электронно-вычислительным машинам 85
5.2.9. Отделка помещений для работы с ПЭВМ 87
5.2.10. Пожаробезопасность 87
5.3. Расчет системы искусственного освещения 88
5.3.1. Выбор источников света 88
5.3.2. Выбор системы освещения 89
5.3.3. Выбор осветительных приборов 89
5.3.4. Размещение осветительных приборов 89
5.3.5. Выбор освещенности и коэффициента запаса 90
5.3.6. Расчет искусственного освещения рабочего места 90
5.3.7. Утилизация люминесцентных ламп 93
5.3. Выводы 93
Литература 95
Приложение А. Модуль переменных граничных условий 96
Приложение Б. Код метода UpdateCoeffs в модулях пересчета скорости и давления на выходном канале для двух критериальных функций 103
Основным источником информации, связанным с решением задач механики сплошных сред в настоящее время стал численный эксперимент. Как правило, он дает приемлемые результаты за конечное время, к тому же он существенно дешевле лабораторного, а тем более - натурного экспериментов. В общем-то, сейчас у практиков нет реальной альтернативы численному расчету, в сложившейся ситуации аналитические и экспериментальные методы служат для тестирования методов расчета и для проверки наиболее важных результатов. В настоящее время существует большой набор численных алгоритмов, который позволяет смоделировать практически любой физический процесс в механике жидкости и газа и получить соответствующее поле параметров. Однако выбор или программная реализация наиболее подходящего метода расчета представляют собой только первую часть задачи. С другой стороны, для значительной части практических задач недостаточно просто получение поля физических величин (параметров течения) (в дальнейшем такую задачу мы будем обозначать как "прямую"), а представляет интерес получение "оптимального" в некотором смысле решения, что соответствует решению обратных задач. Использование сопряженных уравнений позволяет определять чувствительность искомых функционалов в различных задачах к различного рода возмущениям.
При решении задач идентификации и управления течением жидкости, сформулированных в оптимизационной постановке, единственным практически доступным способом определения чувствительности целевого функционала к управляющим параметрам является решение сопряженных уравнений. Эти уравнения описывают поля сопряженных параметров, являющихся некоторыми аналогами (дуальными величинами согласно принципу двойственности) параметров течения. Сопряженные параметры в определенном смысле описывают распространение информации при решении обратных задач в оптимизационной постановке. Сопряженные параметры зависят от вида прямой задачи (уравнений и соответствующего поля течения) и целевой функции. В зависимости от вида управляющих параметров, градиент целевого функционала зависит от различных функций от сопряженных параметров.
Сопряженные параметры позволяют отслеживать распространение информации в обратных задачах и получать сложные информационные связи, не совпадающие с имеющимися в реальных физических процессах и соответствующие постановкам обратных (некорректно поставленных) задач.
При проектировании современных транспортных средств, необходимо учитывать множество факторов, влияющих на итоговые характеристики объекта проектирования. Одной из нетривиальных задач является оптимизация этих параметров относительно того или иного критерия
В данной работе рассмотрена оптимизация формы впускного модуля двигателя относительно нескольких критериев. Симуляция проводилась в среде численного моделирования задач гидродинамики OpenFOAM, являющейся открытой интегрируемой платформой. В качестве метода оптимизации формы выбран, так называемый «adjoint» метод. В дальнейшем будем называть его «метод сопряжённых уравнений». Решатель удобен тем, что позволяет менять критерий оптимизации без замены управляющей системы уравнений, а только модификацией граничных условий. Проведена модификация решателя, чтобы приблизить условия симуляции к реальным условиям работы двигателя.
При решении задач идентификации и управления течением жидкости, сформулированных в оптимизационной постановке, единственным практически доступным способом определения чувствительности целевого функционала к управляющим параметрам является решение сопряженных уравнений. Эти уравнения описывают поля сопряженных параметров, являющихся некоторыми аналогами (дуальными величинами согласно принципу двойственности) параметров течения. Сопряженные параметры в определенном смысле описывают распространение информации при решении обратных задач в оптимизационной постановке. Сопряженные параметры зависят от вида прямой задачи (уравнений и соответствующего поля течения) и целевой функции. В зависимости от вида управляющих параметров, градиент целевого функционала зависит от различных функций от сопряженных параметров.
Сопряженные параметры позволяют отслеживать распространение информации в обратных задачах и получать сложные информационные связи, не совпадающие с имеющимися в реальных физических процессах и соответствующие постановкам обратных (некорректно поставленных) задач.
При проектировании современных транспортных средств, необходимо учитывать множество факторов, влияющих на итоговые характеристики объекта проектирования. Одной из нетривиальных задач является оптимизация этих параметров относительно того или иного критерия
В данной работе рассмотрена оптимизация формы впускного модуля двигателя относительно нескольких критериев. Симуляция проводилась в среде численного моделирования задач гидродинамики OpenFOAM, являющейся открытой интегрируемой платформой. В качестве метода оптимизации формы выбран, так называемый «adjoint» метод. В дальнейшем будем называть его «метод сопряжённых уравнений». Решатель удобен тем, что позволяет менять критерий оптимизации без замены управляющей системы уравнений, а только модификацией граничных условий. Проведена модификация решателя, чтобы приблизить условия симуляции к реальным условиям работы двигателя.