Aerodynamic design optimization based on multi-attribute structured hybrid direct-search application to industrial problems

Resumen

La presente Tesis aborda el problema de la optimización aerodinámica, particularmente en el caso de grandes cambios de geometría. El enfoque propuesto es una búsqueda directa híbrida, estructurada y multi-objetivo y esta Tesis presenta el modelo MOST-HDS desarrollado para este propósito. Este modelo es una metodología general, automática, flexible y robusta que es aplicable a muchos campos diferentes de optimización aerodinámica y que combina elementos de búsqueda basada en gradiente, genéticos y enjambre. MOST-HDS se aplica a dos casos industriales relevantes y significativamente diferentes: el diseño de túneles de viento cerrados y el diseño del conducto de entrada de calderas industriales utilizadas en centrales de ciclo combinado. Los resultados obtenidos con la metodología de optimización propuesta muestran mejoras significativas respecto a los diseños tradicionales y, además, se obtienen diseños innovadores y no convencionales para ciertos casos, que también superan a las geometrías desarrolladas con las directrices actuales de diseño. Se presenta una comparación de MOST-HDS y la optimización basada en modelos aproximados (utilizando superficies de respuesta) y se discuten en detalle las ventajas y limitaciones de cada enfoque. Por último, el algoritmo desarrollado para esta Tesis también se aplica a un conocido y desafiante problema de prueba matemática (el conjunto de problemas WFG) y se compara con un popular y avanzado algoritmo multi-objetivo evolutivo, el NSGA-II. Los resultados son muy prometedores e ilustran el potencial que MOST-HDS tiene, asimismo, para optimización de propósito general.