In the last decade, parameter-free approaches to shape optimization problems have matured to a state where they provide a versatile tool for complex engineering applications. However, sensitivity distributions obtained from shape derivatives in this context cannot be directly used as a shape update in gradient-based optimization strategies. Instead, an auxiliary problem has to be solved to obtain a gradient from the sensitivity. While several choices for these auxiliary problems were investigated mathematically, the complexity of the concepts behind their derivation has often prevented their application in engineering. This work aims at an explanation of several approaches to compute shape updates from an engineering perspective. We introduce the corresponding auxiliary problems in a formal way and compare the choices by means of numerical examples. To this end, a test case and exemplary applications from computational fluid dynamics are considered.


翻译:在过去十年中,对优化问题的无参数处理方法已经成熟到为复杂的工程应用提供一个多功能工具的状态,但是,从这种背景下的形状衍生物获得的灵敏分布不能直接用作基于梯度的优化战略的形状更新。相反,必须解决一个辅助问题才能从敏感度中获得梯度。虽然从数学上对这些辅助问题的几种选择进行了研究,但其衍生背后的概念的复杂性往往使其无法应用于工程。这项工作旨在解释从工程角度计算形状更新的几种方法。我们以正式方式介绍相应的辅助问题,并以数字示例方式比较选择。为此,考虑一个测试案例和计算流动态的示范应用。

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