【AI最佳化】一鍵即可優化 CFD 模擬 發佈日期 2024-07-23
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計算流體動力學 （CFD） 專家精通流體力學、數值分析和數據結構。他們經常分析流體流動的不同屬性，例如溫度、壓力、速度和密度，然後將這些見解應用於從航空航太和汽車到能源和醫療保健等各行各業的工程挑戰。然而，雖然 CFD 專家是流體專家，但他們通常不是優化專家，這要求他們在出現優化需求時尋求外部幫助或軟體。 最新版本的 Ansys Fluent CFD 軟體透過提供 Ansys optiSLang 流程整合和設計最佳化軟體的內建功能消除了這一障礙。現在，CFD 專家可以繼續使用他們最熟悉的軟體，同時只需單擊即可優化模擬。人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 演算法，包括一鍵優化器 (OCO) 和自適應最佳預測元模型 (AMOP) 工具，使 CFD 專家能夠輕鬆且有效率地嘗試優化。讓我們探討一下這些最佳化功能如何增強 Fluent 模擬體驗。
計算流體動力學 (CFD) 專家現在可以直接在 Ansys Fluent CFD 軟體中最佳化其模擬。 讓演算法為您工作降階建模 (ROM) 是 optiSLang 軟體的關鍵功能，可實現元建模。簡而言之，元模型是模型的模型，optiSLang 軟體建立元模型以實現快速回饋和穩健的設計分析。 通常，工程師需要運行大量模擬來進行最佳化等參數研究。然而，optiSLang 軟體中的演算法可指導模擬，支援更輕鬆、更快速的最佳化，並提高效率。此外，這些演算法鼓勵更深入的設計見解，包括參數影響、一致性和輸出選擇。 AMOP 是基於最佳預後元模型 (MOP) 構建，這是 optiSLang 軟體中的自動機器學習 (AutoML) 演算法，可找到最佳元建模方法並準備其設定。顧名思義，AMOP 是自適應的。這意味著在初始實驗設計 (DOE) 之後，AMOP 會自動為輸出建立 MOP。 AMOP 找到元建模有利的區域以及新觀察結果可以提高品質的區域。基於此見解，AMOP 會自動執行新的模擬以進行未來的迭代。透過這種方式，AMOP 在需要時重新定義 DOE，以實現最佳元模型質量，從而需要更少的手動輸入和模擬。
自適應最佳預測元模型 (AMOP) 演算法將值搜尋集中在最相關的參數上，從而縮短模擬時間並提高效率。
類似地，OCO 使用 MOP 哲學不僅選擇最佳元模型，而且選擇最佳最佳化方法。與 MOP 的元模型競爭一樣，OCO 將最佳化策略相互比較以確定理想的方法。因此，CFD 工程師和設計師不需要廣泛的 AI/ML 知識或任何最佳化知識來使用 AMOP 或 OCO，並且無需離開 Fluent 平台即可從其自動最佳化和參數化中受益。 輕鬆存取優化OCO 和 AMOP（optiSLang 軟體中使用最廣泛和最受歡迎的演算法）現在都可以直接從 Fluent 軟體存取。只需點擊“優化選項”對話框並選擇 OCO 或 AMOP 演算法即可。如果您選擇 OCO，則只需輸入一項設定：設計評估的最大數量。輸入該值後，只需按一下「配置設定」。
您可以從 Fluent 平台輕鬆存取 AMOP 和一鍵優化器 (OCO) 演算法。 OCO 會自動選擇最合適的最佳化演算法和最合適的設定。它是一種混合代理輔助最佳化策略，使用 MOP 功能進行函數逼近，從而顯著加快最佳化速度。如果您選擇 AMOP 演算法，它幾乎與使用 OCO 一樣簡單，但需要額外的步驟。對於 AMOP，您需要輸入最大樣本數，然後在配置設定之前選擇局部或全域細化。由於 AMOP 的自適應 ML 性質，它將透過使用多個參數組合來運行 Fluent 模擬來產生其餘數據。透過局部細化，AMOP 可以適應元模型品質最有希望提高的地方，而全局細化則更具探索性。透過全域細化，AMOP將增加新的設計點，直到達到一定的預測品質水準或超過最大計算數量。
OCO演算法的主要好處就在於它的名稱：只需一次設定即可一鍵優化。 享受優化的好處 OCO 和 AMOP 的主要優點是它們的便利性。其他好處包括能夠：
AMOP 和 OCO optiSLang 軟體演算法也可用於 Ansys 的其他旗艦產品，包括 Ansys Workbench 模擬整合平台和 Ansys Electronics Desktop (AEDT) 電子產品套件。 |
立即增強您的CFD能力Ansys 不斷整合新的 AI/ML 演算法來最佳化模擬和相關工作流程。現在，在最新版本的 Fluent 軟體中，CFD 專家可以透過最少的設定輕鬆優化流體流動模擬，並且無需任何優化或 AI/ML 背景。 |
