Sayısal akışkanlar dinamiği problemlerinin optimizasyon analizlerinde Kriging yönteminin kullanılması

Abstract

Bu çalışmada hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) problemlerinin parametrik optimizasyonu için Kriging yöntemini kullanan modeller geliştirilmiştir. Bu modeller, çok pahalı ve zaman alıcı olan CFD analizlerinin Latin Hiperküp Örnekleme algoritması ile belirlenen sınırlı sayıda parametre değerlerinde yapılmasıyla elde edilecek sonuçları esas alarak elde edilmiş ve ilgili ısı-akışkan problemleri için optimizasyonlar yapılmıştır. Kurulan modellerle istenilen parametre değerleri için çok hızlı ve güvenilir bir şekilde geometrik optimizasyon analizlerinin yapılması mümkün olabilmektedir. Bu kapsamda, oluşturulan Kriging modeli ile `Benzetilmiş Tavlama' optimizasyon yöntemi entegre edilerek bir meta-algoritma oluşturulmuştur. Kriging yöntemi zorlanmış ve karışık taşınım problemi olmak üzere iki ayrı ısı-akış problemine de başarıyla uygulanmıştır.

In this study we developed models for the parametric optimization of computational fluid dynamics (CFD) problems using Kriging Method. The model parameters are obtained by Latin Hypercube Sampling (LHS) for a limited number of CFD solutions. In this respect, combining Simulated Annealing and Kriging a meta-algorithm is developed for the solution of global optimization problems. Within the desired range of parameters, this meta-algorithm provides a robust, reliable and fast optimization method. The modeling method is successfully applied to forced and mixed convection problems.