Applying multi-objective optimization to a ventilation duct for an automotive vehicle
Optimization is the task of finding solutions to a problem until no better ones can be found. The search process is aimed at finding the extremes of one or more objectives. Often the objectives are restricted by one or more constraints. In multi-objective optimization the number of objective functions is more than one, making the task of finding the optimum a difficult one especially if objectives are conflicting.
In this study we have applied optimization techniques to an automotive ventilation duct. The problem originates from the real-world demand of determining an optimal duct shape during the early stages of car development. Traditionally, optimization is driven by engineering decisions and applied late in the development process. We have followed the different approach of employing automatic process-based optimization and considering a simplified geometry suitable for the early phases of a project. The ultimate goal was to provide feasibility and design indications.
During the study we have developed a simplified geometrical model of right ventilation duct. This was used as the starting point for building the optimization process in terms of design variables. The objectives were set to minimize the pressure losses and the noise levels in the duct. Constraints were limited to the project’s geometrical bounds and extremes.
However, the initial fluid dynamic objectives have been changed throughout the study to geometrical only principles in order to avoid the computational expense of CFD simulations. To correlate with the initial objectives a CFD analysis was performed on the results at the end of the process. The new objectives were set to achieve maximal duct uniformity and minimal surface curvature.
To optimize the duct geometry a multi-level approach was chosen. The significant number of parameters involved and the discontinuities in the search space demanded for an incremental approach rather than a direct optimization. We successfully optimized the geometry by performing an initial Design Of Experiments to seek for feasible solutions followed by three optimization runs with evolutionary algorithms to achieve uniformity and minimal curvature.
Results have proven how the geometrical principles can replace successfully the fluid dynamic objectives and still obtain optimal solutions. Pressure losses and noise levels decreased constantly from the initial geometrical setup onwards to final results.
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Informazioni tesi
Autore: | Eugenio Giulio Rizzi |
Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
Anno: | 2010-11 |
Università: | Politecnico di Torino |
Facoltà: | Ingegneria |
Corso: | Ingegneria Aerospaziale |
Relatore: | Paolo Maggiore |
Lingua: | Inglese |
Num. pagine: | 99 |
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