Aerodynamic Optimisation Based on Stability and Sensitivity Analysis

Wang, Yinzhu (2020). Aerodynamic Optimisation Based on Stability and Sensitivity Analysis. Thesis (Doctoral), E.T.S. de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.65920.

Description

Title: Aerodynamic Optimisation Based on Stability and Sensitivity Analysis
Author/s:
  • Wang, Yinzhu
Contributor/s:
  • Valero Sánchez, Eusebio
  • Ferrer Vaccarezza, Esteban
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: June 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Aerodynamic optimisation; stability analysis; sensitivity analysis; passive/active flow control = Optimización aerodinámica; análisis de estabilidad; análisis de sensibilidad; control de flujo pasivo / activo
Faculty: E.T.S. de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (UPM)
Department: Matemática Aplicada a la Ingeniería Aeroespacial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Aerodynamic optimisation has become a valuable tool the the deign of efficient configurations. However, the usage of aerodynamic optimisation to delay the onset of unsteadiness has remained elusive, even for simple flow. Flow stability analysis predicts how small flow perturbations grow or decay with respect to an equilibrium flow solution (base flow), providing information about the onset of physical mechanisms responsible for unsteadiness, which can help to determine means by which to control it. The linear stability community has developed tools to analysis the onset of least stable modes, which have been popularised as adjoint-based sensitivity analysis. Sensitivity analysis identifies the regions of the flow that, if properly modified, lead to the greatest damping (or amplification) of the feature responsible for the instability. In this work, taking advantage of aerodynamic optimisation, stability analysis and sensitivity analysis, an aerodynamic optimisation tool is developed aiming at seeking optimal flow control strategies (both passive and active), based on stability analysis and sensitivity analysis. The main idea of this work is to identify an instability, find the mechanism (mode) that is causing the instability, locate the most sensitive region of the least stable mode, modify the boundary or flow field to manipulate and delay the unsteady onset of this mode. With optimisation methods, it is possible to find a most suitable strategy for the modification to the boundary or the flow field. To achieve this, stability analysis is used to identify the least stable modes, sensitivity analysis is used to locate the region in the flow field where modifications will most affect these modes. Aided with a variety of techniques, optimisation investigation is conducted on a stability problem. In this thesis, geometric parametrisation is used to represent the geometric with a limited number of parameters, a mesh deformation tool based free form deformation (FFD) is developed, avoiding generating large numbers of similar meshes from scratch, a dynamically updated surrogate model is developed to ensure the accuracy of the surrogate model, while reducing the sampling points in the design of experiments, a mode tracking scheme is developed to avoid manual checking and idenfying modes of interest, which reduces computational cost and alleviates manual labour, making the optimisation investigations more feasible. In this thesis, the stability analysis and sensitivity analysis are applied to different problems and identified the modes that are causing instabilies, and the structural sensitivity map corresponding to the modes are obtained, which point out the regions where these modes are most affected. The location of the most sensitive region, which provides guidance of where the deformation of the shape should be included, and hence supports and guides the geometric parametrisation for an optimisation investigation. Through optimisation, which is aided with a dynamically updated surrogate model, without excessive computational cost, optimal flow control strategies are obtained. The thesis explores these techniques for a contraction channel, a smooth bump modelling a low pressure turbine. ----------RESUMEN---------- La optimización aerodinámica se ha convertido en una herramienta valiosa para el diseño de configuraciones eficientes. Sin embargo, el uso de la optimización aerodinámica para retrasar la aparición de inestabilidad ha sido difícil, incluso para un flujo simple. El análisis de estabilidad de flujo predice cómo crecen o decaen las pequeñas perturbaciones de flujo con respecto a una solución de flujo de equilibrio (flujo base), proporcionando información sobre el inicio de los mecanismos físicos responsables de la inestabilidad, que pueden ayudar a determinar los medios para controlarla. La comunidad de estabilidad lineal ha desarrollado herramientas para analizar la aparición de modos menos estables, que se han popularizado como análisis de sensibilidad basado en adjuntos. El análisis de sensibilidad identifica las regiones del flujo que, si se modifican adecuadamente, conducen a la mayor amortiguación (o amplificación) de la característica responsable de la inestabilidad. En este trabajo, aprovechando la optimización aerodinámica, el análisis de estabilidad y el análisis de sensibilidad, se desarrolla una herramienta de optimización aerodinámica con el objetivo de buscar estrategias de control de flujo óptimas (tanto pasivas como activas), basadas en análisis de estabilidad y análisis de sensibilidad. La idea principal de este trabajo es identificar una inestabilidad, encontrar el mecanismo (modo) que está causando la inestabilidad, localizar la región más sensible delmodo menos estable,modificar el límite o el campo de flujo para manipular y retrasar el inicio inestable de este modo. Con los métodos de optimización, es posible encontrar la estrategia más adecuada para la modificación del límite o del campo de flujo. Para lograr esto, el análisis de estabilidad permite identificar los modos menos estables y el análisis de sensibilidad ubica la región en el campo fluido donde las modificaciones afectarán más estos modos. Se utilizan distintas técnicas para completar el ciclo de optimización, por ejemplo, la parametrización geométrica se utiliza para representar la geometría con un número limitado de parámetros. Se desarrolla una herramienta de deformación de malla basada en la deformación de forma libre (FFD), evitando generar grandes cantidades de mallas similares desde cero. Se desarrolla un modelo reducido actualizado dinámicamente para garantizar su precisión y eficiencia en el ciclo de optimización, al tiempo que se reducen los puntos de muestreo en el diseño de experimentos. Finalmente, se desarrolla un esquema de seguimiento de los modos en el proceso de optimización para evitar la verificación manual, lo que reduce el costo computacional haciendo que las investigaciones de optimización sean más factible. En esta tesis, el análisis de estabilidad y el análisis de sensibilidad se aplican a diferentes problemas e identifican los modos que causan inestabilidades, y se obtiene el mapa de sensibilidad estructural correspondiente a losmodos, que señala las regiones donde estos modos son los más afectados. La ubicación de la región más sensible, que proporciona una guía de dónde debe incluirse la deformación de la forma y, por lo tanto, apoya y guía la parametrización geométrica para una investigación de optimización. Mediante la optimización, que se ayuda con un modelo sustituto actualizado dinámicamente, sin un costo computacional excesivo, se obtienen estrategias de control de flujo óptimas. La tesis explora estas técnicas para un canal de contracción, una protuberancia suave que modela una turbina de baja presión.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Horizon 2020675008SSeMIDUNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRIDStability and Sensitivity Methods for Industrial Design

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Item ID: 65920
DC Identifier: http://oa.upm.es/65920/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:65920
DOI: 10.20868/UPM.thesis.65920
Deposited by: Archivo Digital UPM 2
Deposited on: 24 Jan 2021 07:55
Last Modified: 24 Jan 2021 07:55
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