Control y Optimización de Flujos Interfaciales Usando Técnicas Basadas en Adjunto
Autores: Fikl, Alexandru; Le Chenadec, Vincent; Sayadi, Taraneh
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Control y Optimización de Flujos Interfaciales Usando Técnicas Basadas en Adjunto
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Mecánica
Palabras clave
Cálculo de gradientes basado en adjuntos
Flujos interfaciales
Transporte
Método algebraico de volumen de fluido
Problemas de optimización
Funcionales de tipo seguimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Se investiga la aplicabilidad del cálculo de gradientes basado en adjuntos en el contexto de flujos interfaciales. Se hace hincapié en la aproximación del transporte de una función característica en un flujo potencial mediante un método algebraico de volumen de fluido. Se propone una clase de problemas de optimización con funcionales de tipo seguimiento. Se formulan y comparan cálculos de gradientes basados en adjuntos continuos (diferenciar y luego discretizar) y discretos (discretizar y luego diferenciar) en una configuración unidimensional, siendo este último utilizado finalmente para realizar optimización en dos dimensiones. El gradiente se utiliza en optimizadores de Newton truncado y de descenso más pronunciado, y se demuestra que los algoritmos recuperan soluciones óptimas. Estas validaciones plantean una serie de preguntas abiertas, que finalmente se discuten con direcciones para trabajos futuros.
Descripción
Se investiga la aplicabilidad del cálculo de gradientes basado en adjuntos en el contexto de flujos interfaciales. Se hace hincapié en la aproximación del transporte de una función característica en un flujo potencial mediante un método algebraico de volumen de fluido. Se propone una clase de problemas de optimización con funcionales de tipo seguimiento. Se formulan y comparan cálculos de gradientes basados en adjuntos continuos (diferenciar y luego discretizar) y discretos (discretizar y luego diferenciar) en una configuración unidimensional, siendo este último utilizado finalmente para realizar optimización en dos dimensiones. El gradiente se utiliza en optimizadores de Newton truncado y de descenso más pronunciado, y se demuestra que los algoritmos recuperan soluciones óptimas. Estas validaciones plantean una serie de preguntas abiertas, que finalmente se discuten con direcciones para trabajos futuros.