6. Ciclo di ottimizzazione DAKOTA-OpenFOAM | Ottimizzazione senza derivate

Informazioni sul download e dettagli del video 6. Ciclo di ottimizzazione DAKOTA-OpenFOAM | Ottimizzazione senza derivate
Autore:
Wolf Dynamics World - WDWPubblicato il:
10/04/2025Visualizzazioni:
155Descrizione:
Il caso di ottimizzazione della forma del corpo smussato - Parte 4. 🤠 Ottimizzazione senza derivate 👍 Ottimizzazione e automazione CFD. 👏 Ciclo di ottimizzazione della progettazione ingegneristica. 🤖 DAKOTA optimization toolbox In questo caso dimostrativo, utilizziamo i seguenti strumenti: - Generazione della geometria: Salome. - Generazione della mesh: Salome. - Risolutore di black box: OpenFOAM 11. - Post-elaborazione automatica: scripting bash e Python. - Tracciamento: Python. - Strumento di ottimizzazione e orchestrazione: DAKOTA 6.19.0 00:00 Introduzione - Preliminari 02:32 Scelta di un metodo di ottimizzazione. Linee guida generali e matrice decisionale. 04:40 Un libro eccellente sull'ottimizzazione di Vanderplaats 06:15 File di input di DAKOTA - Alcuni metodi senza derivate 07:30 Ottimizzazione globale efficiente EGO - Uno dei miei metodi preferiti in DAKOTA 12:05 Lanciamo uno studio di ottimizzazione usando il metodo EGO 15:25 Diamo un'occhiata al risultato del metodo EGO 18:15 Che bel caso di test 20:31 Metodo di ricerca adattiva della mesh MADS 23:15 Lanciamo uno studio di ottimizzazione usando il metodo MADS - Ho selezionato il metodo sbagliato 25:33 Lanciamo uno studio di ottimizzazione usando il metodo MADS - Il metodo giusto questa volta 26:53 Diamo un'occhiata al risultato del metodo MADS 31:35 File di input di DAKOTA - Alcuni metodi senza derivate 32:20 Algoritmo genetico a obiettivo singolo SOGA 34:11 Ottimizzazione fine dei parametri dei metodi 37:00 avviare uno studio di ottimizzazione usando il metodo SOGA 39:32 Diamo un'occhiata al risultato del metodo SOGA 41:39 Metodo SOGA - Dov'è la soluzione migliore? 44:30 Attenzione: non usare dati distorti per costruire meta-modelli. 46:31 Metodo SOGA - Quale iterazione corrisponde alla soluzione migliore? 48:58 Metodo di ricerca di pattern o asynch_pattern_search in DAKOTA 49:58 Lanciamo uno studio di ottimizzazione usando il metodo asynch_pattern_search 51:00 Diamo un'occhiata al risultato del metodo asynch_pattern_search 52:30 Osservazioni finali - Principali conclusioni Tutorial compresso: - Caso di ottimizzazione della forma del corpo smussato Slide: - Ottimizzazione della forma del corpo smussato Video correlati: Ottimizzazione della forma del corpo smussato | Presentazione del caso Playlist correlate: - Passaggio a OpenFOAM 11 da OpenFOAM 10/9, - DAKOTA optimization toolbox | Esplora e prevedi con sicurezza | Installazione e avvio, Link software: - - - - - - - - - - Link aggiuntivi: - Ottimo riferimento per i metodi di ottimizzazione, 👍 Ottimizzazione e automazione CFD. 👏 Ciclo di ottimizzazione della progettazione ingegneristica. ************************************************************************************** Wolʇ Dynamics, il tuo partner affidabile per soluzioni CAE, CAD e modellazione solida → Meshing → Simulazioni → Automazione e ottimizzazione → Post-elaborazione → Analisi dei dati e ML → Reporting Perché Wolʇ Dynamics? Basta guardare il nostro banner: nota come la F appare al contrario. Wolʇ Dynamics ↔ Flow Dynamics 😯+💣=🤯 ******************************************************************************** 👉 Iscriviti e clicca sulla campanella per vedere nuovi video o torneremo su OpenFOAM 3: 🖖 Unisciti al nostro canale per aiutarci a creare più contenuti. Unendoti al nostro canale, puoi anche accedere ai vantaggi: Seguici: Twitter → twitter.com/WolfDynamics LinkedIn → linkedin.com/company/wolf-dynamics ******************************************************************************** Wolf Dynamics non fornisce alcuna garanzia, espressa o implicita, sulla completezza, accuratezza, affidabilità, idoneità o utilità delle informazioni divulgate in questo materiale di formazione. Questo materiale di formazione intende fornire solo informazioni generali. Qualsiasi affidamento che l'utente finale ripone su questo materiale di formazione è quindi strettamente a suo rischio. In nessun caso e in base a nessuna teoria legale Wolf Dynamics sarà ritenuta responsabile per qualsiasi perdita, danno o lesione, derivante direttamente o indirettamente dall'uso o dall'uso improprio delle info...
Video simili: Ciclo di ottimizzazione DAKOTA

2. Esempio di accoppiamento e ottimizzazione del codice DAKOTA-OpenFOAM | Il caso di ottimizzazio...

4. Ciclo di ottimizzazione DAKOTA-OpenFOAM | Casi di riavvio e cattura di errori di simulazione

3. Ciclo di ottimizzazione DAKOTA-OpenFOAM | Ottimizzazione basata sul gradiente

5. Ciclo di ottimizzazione DAKOTA-OpenFOAM | Esplorazione dello spazio di progettazione (DSE)

Beginner to Pro FREE Excel Data Analysis Course

