CFD+оптимизация

[HFL 34]

 

 

 и PVM версии 3.4.5 или выше.

 

Попахивает нафталином

 

Кстати что мешает использовать весь из себя открытый SU2 или SU2+OpenMDAO ?

 

В чем профит от отечественных 3-х колесных лисапедов ?

 

 

Дело не в отечественности, а в наличии методики использования и всех благ коммерческого софта - поддержка, принадлежность и прочее.

 

Откуда возьмется методика у продукта у которого полтора пользователя ? 

[a_schelyaev 371]

 

 

 

 и PVM версии 3.4.5 или выше.

 

Попахивает нафталином

 

Кстати что мешает использовать весь из себя открытый SU2 или SU2+OpenMDAO ?

 

В чем профит от отечественных 3-х колесных лисапедов ?

 

 

Дело не в отечественности, а в наличии методики использования и всех благ коммерческого софта - поддержка, принадлежность и прочее.

 

Откуда возьмется методика у продукта у которого полтора пользователя ? 

 

Если говорить об этом продукте, то говорить нечего.

А если брать уже известные продукты, которые много лет предлагаются на рынке, то он где-то там есть.

[Bonusfrag 104]

AIAA Discussion Group on Aerodynamic Design Optimization (AIAA-ADODG)

вот сайт этой группы: https://info.aiaa.org/tac/ASG/APATC/AeroDesignOpt-DG/default.aspx

там четыре упоминаемых в цитате из французской статьи тестовых кейсов, никакого открытого обсуждения, никаких открытых результатов

 

И у нашей группы, оказывается, страничка такая есть:  Plasma Aerodynamics Discussion Group

[HFL 34]

Если говорить об этом продукте, то говорить нечего.

 

А если брать уже известные продукты, которые много лет предлагаются на рынке, то он где-то там есть.

 

По моему опыту чтобы получить что либо осмысленное нужно иметь прямой доступ к разработчикам. Не к отделу поддержки а именно к разработчикам.

 

PS: Имел некоторый опыт с DATADVANCE, и не с продуктом а именно с разработчиками. Общими усилиями решали небольшую задачку. Методику делали прямо по ходу и не скажу что все было идеально гладко.

И это не на уровне общения пользователя с техподдержкой а на уровне взаимодействия разработчиков оптимизатора с разработчиками решалки-считалки.  Что бы там наоптимизировал "просто пользователь" я не представляю 

Посему вижу данный вид  деятельности как специализированный сервис который предоставляют совместно представители разработчиков. Собственно большая часть работ так и происходит вероятно... 

[n-r 62]

 

PS: Имел некоторый опыт с DATADVANCE, и не с продуктом а именно с разработчиками. Общими усилиями решали небольшую задачку. Методику делали прямо по ходу и не скажу что все было идеально гладко.

И это не на уровне общения пользователя с техподдержкой а на уровне взаимодействия разработчиков оптимизатора с разработчиками решалки-считалки.  Что бы там наоптимизировал "просто пользователь" я не представляю 

Посему вижу данный вид  деятельности как специализированный сервис который предоставляют совместно представители разработчиков. Собственно большая часть работ так и происходит вероятно... 

 

 

DATADVANCE - команда бурноразвивающаяся, они на рынке не так давно, отсюда плюсы и минусы. Плюс в том, что они идут на кастомизацию под пользователя, если видят в этом шаг к развитию, минус в том, что методик наработано не так много. Пройдет время, наберут пользователей, отработают методики и уже не будут так охотно затачивать свою программу под каждого. IOSO - обратная ситуация, методик применения, допустим в турбомашиностроении, наработано достаточно, но вот чтобы они пошли на модификацию оптимизатора под пользователя, такого уже нет. 

[an_rushin 128]

На рынок выходит новая Российская компания, позиционирующая себя как резидент фонда «Сколково».

 

У них есть несколько продуктов:

- CFD пакет NASTIA с генератором сеток, использующий технологии (Multigrid, RANS, ENO), заточенный под 3D Turbulent Transonic Flows.

- Два кода оптимизации (крыло, крыло+корпус), использующие генетический алгоритм поиска оптимальных решений.

ОС: LINUX (CentOS 5.3 или Red Hat 5.3) и PVM версии 3.4.5 или выше.

 

У кого-то уже есть опыт использования??

Сравнения с DATADVANCE vs IOSO??

 

не знаю, как у них с ценами на лицензии, но если денъги позволяют, то я всеми четырьмя конечностями за связку "любой CFD + ESTECO ModeFRONTIER"

[n-r 62]

CFD + ESTECO ModeFRONTIER

 

интереса ради хочу спросить, каким алгоритмом или связкой алгоритмов из имеющихся в данном продукте вы пользовались или предлагаете воспользоваться для оптимизации в случае CFD? 

[an_rushin 128]

 

CFD + ESTECO ModeFRONTIER

 

интереса ради хочу спросить, каким алгоритмом или связкой алгоритмов из имеющихся в данном продукте вы пользовались или предлагаете воспользоваться для оптимизации в случае CFD? 

 

как вам такой список?

[kristeen 355]

как вам такой список?

А могли бы поделиться опытом использования хоть каких-то)

[a_schelyaev 371]

 

Если говорить об этом продукте, то говорить нечего.

 

А если брать уже известные продукты, которые много лет предлагаются на рынке, то он где-то там есть.

 

По моему опыту чтобы получить что либо осмысленное нужно иметь прямой доступ к разработчикам. Не к отделу поддержки а именно к разработчикам.

 

PS: Имел некоторый опыт с DATADVANCE, и не с продуктом а именно с разработчиками. Общими усилиями решали небольшую задачку. Методику делали прямо по ходу и не скажу что все было идеально гладко.

И это не на уровне общения пользователя с техподдержкой а на уровне взаимодействия разработчиков оптимизатора с разработчиками решалки-считалки.  Что бы там наоптимизировал "просто пользователь" я не представляю 

Посему вижу данный вид  деятельности как специализированный сервис который предоставляют совместно представители разработчиков. Собственно большая часть работ так и происходит вероятно... 

 

Мало работать с разработчиком. Нужно чтобы разработчик имел хороший опыт работы с клиентурой.

DATADVANCE это детище ИППИ РАН, насколько я понял, и они всю жизнь трудились по одной теме с EADS по узкому спектру задач.

Из отечественных самые опытные это Сигма Технология с их IOSO.

 

 

CFD + ESTECO ModeFRONTIER

 

интереса ради хочу спросить, каким алгоритмом или связкой алгоритмов из имеющихся в данном продукте вы пользовались или предлагаете воспользоваться для оптимизации в случае CFD? 

 

как вам такой список?

 

Стесняюсь спросить - вот нафига такой перечень алгоритмов?

[vl 327]

 

 

Стесняюсь спросить - вот нафига такой перечень алгоритмов?

Все просто, чтобы взвалить на юзера проблему выбора метода решения.

Правда неясно, какое отношение эта куча имеет к формообразованию. Где Mesh Morphing или что то подобное ?

[n-r 62]

an_rushin, многие из этих алгоритмов я лично тестировал (вижу по списку, что за несколько лет прибавилось еще несколько неизвестных мне алгоритмов), большая часть из них генетика или градиентные методы, надеюсь не надо объяснять, что эти методы имеют очень узкий спектр прямого применения (генетика для CFD подойдет только для задач небольшой размерности, а градиентные методы только если вы в области экстремума, ну и не надо забывать, что расчеты CFD имеют тенденцию разваливаться). так что вопрос остается, какие методы вы реально применяли или какие бы посоветовали применить для связки с CFD?

[HFL 34]

Мало работать с разработчиком. Нужно чтобы разработчик имел хороший опыт работы с клиентурой. DATADVANCE это детище ИППИ РАН, насколько я понял, и они всю жизнь трудились по одной теме с EADS по узкому спектру задач.

 

 

Ну собственно задача решалась по их инициативе в интересах третьей стороны (их клиента). Мы выступали только в качестве поставщика решалки-считалки и как эксперты.

 

Задача свелась не столько к оптимизации (мы как эксперты нарисовали примерную оптимальную конфигурацию ничего не считая "на салфетке") сколько к разработке workflow...

 

Для них это было в некотором смысле шагом в сторону от их "узкого спектра" задач...хотя на мой взгляд workflow получился, извините за оксюморон, совсем не оптимальным ... 

[a_schelyaev 371]

 

 

PS: Имел некоторый опыт с DATADVANCE, и не с продуктом а именно с разработчиками. Общими усилиями решали небольшую задачку. Методику делали прямо по ходу и не скажу что все было идеально гладко.

И это не на уровне общения пользователя с техподдержкой а на уровне взаимодействия разработчиков оптимизатора с разработчиками решалки-считалки.  Что бы там наоптимизировал "просто пользователь" я не представляю 

Посему вижу данный вид  деятельности как специализированный сервис который предоставляют совместно представители разработчиков. Собственно большая часть работ так и происходит вероятно... 

 

 

DATADVANCE - команда бурноразвивающаяся, они на рынке не так давно, отсюда плюсы и минусы. Плюс в том, что они идут на кастомизацию под пользователя, если видят в этом шаг к развитию, минус в том, что методик наработано не так много. Пройдет время, наберут пользователей, отработают методики и уже не будут так охотно затачивать свою программу под каждого. IOSO - обратная ситуация, методик применения, допустим в турбомашиностроении, наработано достаточно, но вот чтобы они пошли на модификацию оптимизатора под пользователя, такого уже нет. 

 

Если методика работает и позволяет с высокой степенью точности оценивать трудозатраты, то это то, что нужно промышленности для конструкторской проработки изделия

По IOSO я пока только про один случай слышал кривости работы, но при детальном изучении вопроса пришел к выводу, что там просто стороны друг друга не поняли..

 

Мало работать с разработчиком. Нужно чтобы разработчик имел хороший опыт работы с клиентурой. DATADVANCE это детище ИППИ РАН, насколько я понял, и они всю жизнь трудились по одной теме с EADS по узкому спектру задач.

 

 

Ну собственно задача решалась по их инициативе в интересах третьей стороны (их клиента). Мы выступали только в качестве поставщика решалки-считалки и как эксперты.

 

Задача свелась не столько к оптимизации (мы как эксперты нарисовали примерную оптимальную конфигурацию ничего не считая "на салфетке") сколько к разработке workflow...

 

Для них это было в некотором смысле шагом в сторону от их "узкого спектра" задач...хотя на мой взгляд workflow получился, извините за оксюморон, совсем не оптимальным ... 

 

Ну, т.е. по сути говорить не о чем.

:)

[HFL 34]

Ну, т.е. по сути говорить не о чем.

 

 

По сути без серьезной экспертной оценки в связке задач CFD+оптимизация может получиться поиск черной кошки в темной комнате в которой ее нет 

Там где эксперт в области оптимизации видит "набор зашумленных  данных" я (как эксперт в CFD) вижу неверную постановку задачи (CFD), плохую сетку, не сошедшееся решение и т.п.

Методику (если таковая отсутствует) тоже кто-тож (но лучше эксперт  ) должен создавать.  

[a_schelyaev 371]

Нельзя считать задачу оптимизации в аэродинамике с нуля.

Можно считать задачу аэродинамики, а потом к ней прикрутить оптимизацию.

Только в такой постановке.

Оптимизация как квинтэссенция расчетов.

[HFL 34]

Нельзя считать задачу оптимизации в аэродинамике с нуля.

Можно считать задачу аэродинамики, а потом к ней прикрутить оптимизацию.

Только в такой постановке.

Оптимизация как квинтэссенция расчетов.

Не понял насчет "с нуля", это как ? ;)

 

Или "нулем" в данном случае является пользователь, который ни в CFD-инструменте ни в инструменте оптимизации толком не разбирается ?

 

Про многопараметрическую  многокритериальную оптимизацию там вообще отдельная песня (с симфоническим оркестром)  

[vl 327]

В МКЭ в целом, а в CFD особенно нельзя рассматривать оптимизацию как нечто абстрактное отделенное от мат.модели. Во многом это связано с высокой чувствительности качества модели к той же сетке, например.

Или с большим временем расчета таких задач.

А значит, что алгоритм оптимизации обязан выдерживать требуемое качество модели для получения корректного результата - иметь соответствующие интерфейсы к КЭМ, обладать хорошими автоматическими сеточными генераторами, либо работать на уровне мат.модели - смотрим топологические и сопряженные алгоритмы.

Большое время расчетов накладывает резкие ограничения на количество расчетов целевой функции, а значит на сами методы.

Выкиньте из головы генетику и всякие новомодные эволюционные алгоритмы. Это не работает.

У вас впереди от силы 20-30 итераций, за них даже достойную макромодель построить сложно, не то что прогнать сотни популяций по несколько десятков членов.  И здесь во всю пашет старый добрый Нелдер-Мид. 

Ну хорошо, есть деньги, время, и прогоните 200-300 итераций - хватит на макромодель, и на ней уже удастся порезвиться, но не более того. Причем это также зависит от числа параметров. Больше 10-ти? Тогда сначала в бой идет факторный анализ, анализ чувствительности, а потом уже по краешку фронта Парето можно поискать что то похожее на "хорошее" решение.

Опять же не забываем про качественную модель.

То есть, по сути в в случае, когда метод оптимизации слабо встроен в расчет рулит лишь локальная оптимизация.

Конечно считали, автоматом перестраивали целиком всю геометрическую модель, перегенерировали автоматом целиком всю сетку и т.д. Но из-за таких сложностей приходится вводить кучу хаков и упрощений.

 

Поэтому мне ближе сопряженные методы. Пусть не везде применимы - но на выходе довольно быстро получаем примерную финальную геометрию, по которой уже можно строить гладкую конструкцию и вылизывать локальные проблемы. 

Собственно ими успешно и пользуемся для соответствующих задач.

 

Про многопараметрическую оптимизацию там вообще отдельная песня (с симфоническим оркестром)  

Речь, наверное, про многокритериальную оптимизацию ?

[HFL 34]

Во многом это связано с высокой чувствительности качества модели к той же сетке

 

 

Совершенно верно. Проверять сеточную сходимость на 100 различных геометриях никто в здравом уме не будет...или как альтернатива

 

 

 

... с большим временем расчета  

 

 

 

 

Большое время расчетов накладывает резкие ограничения на количество расчетов целевой функции, а значит на сами методы. Выкиньте из головы генетику и всякие новомодные эволюционные алгоритмы. Это не работает. У вас впереди от силы 20-30 итераций, за них даже достойную макромодель построить сложно, не то что прогнать сотни популяций по несколько десятков членов.  И здесь во всю пашет старый добрый Нелдер-Мид.  Ну хорошо, есть деньги, время, и прогоните 200-300 итераций - хватит на макромодель, и на ней уже удастся порезвиться, но не более того. Причем это также зависит от числа параметров. Больше 10-ти? Тогда сначала в бой идет факторный анализ, анализ чувствительности, а потом уже по краешку фронта Парето можно поискать что то похожее на "хорошее" решение. Опять же не забываем про качественную модель. То есть, по сути в в случае, когда метод оптимизации слабо встроен в расчет рулит лишь локальная оптимизация. Конечно считали, автоматом перестраивали целиком всю геометрическую модель, перегенерировали автоматом целиком всю сетку и т.д. Но из-за таких сложностей приходится вводить кучу хаков и упрощений.

 

 

Подпишусь. Еще бы добавил уменьшение размерности (в том числе руками, на основе экспертной оценки) 

 

 

 

Речь, наверное, про многокритериальную оптимизацию ?

Угу.   Думаешь одно а пишешь другое 

 

PS: Чтобы понять примерно во что обходится подобного рода задачи приведу циферку по затратам на выше озвученной. Чуть менее 100 точек , каждая это расчет на ~ 20 млн.КО ....одна точка считалась 30-40 часов, геометрия и сетки делались автоматом. Собственно расчет занял примерно половину времени (вторую). Первую половину заняла разработка workflow и его проверка. 

[n-r 62]

Причем это также зависит от числа параметров. Больше 10-ти? Тогда сначала в бой идет факторный анализ, анализ чувствительности

 

 

анализ чувствительности хорошо когда вы заведомо параметризуете модель излишним количеством параметров, т.е. являетесь неопытным специалистом. мы решаем задачи в связке с ИОСО на размерности 30-50 переменных, меньшим числом вы многоступенчатый компрессор или турбину не параметризуете, иногда задачи достигают чуть ли не сотни переменных, редуцировать количество которых невозможно. количество запусков CFD модели от нескольких сотен до тысячи  и более. используем параллельную оптимизацию, распараллеливаем CFD расчет, получается по времени не так накладно, если технология отработана, на современной технике в течение недели получается оптимизированная геометрия.