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Méta-modèles réduits et séparés du comportement de balayage d'un moteur Diesel 2-temps pour l'exploration évolutionnaire des espaces de solutions

机译:用于解决方案空间演化探索的二冲程柴油发动机的扫描行为的简化和分离的元模型

摘要

The use of numerical methods to design a product became more and more commonover the past 30 years. However, numerical models are still specialized and they do not run fastwhich make their use problematic. So some reduced models of scavenging have been developed. These models are analytical andgeneric; they run quickly and avoid the numerical treatment problems. They are also some efficienttools in the search of design solutions.The work carried out has led to a new methodology based on a behavioral meta-model called“neuro-separated” including a neuronal model of state, a pseudo-dynamic neuronal model and amodel with separated variables. Then, a process of decision aids exploiting the models previouslydeveloped in evolutionary algorithms (genetic algorithms) and the fast behavioral simulation of theoptimal design solutions thanks to the kriging approach.This design approach is multi-viewpoints, multi-criteria and multi-physics. It also includes acognitive dimension: both free and controlled evolutionary explorations of solution spaces have beendone. To validate the method, some qualification criteria have been evaluated for each model. Theyallow to understand and to assume the gap between the reduced models and the initial CFD base(where the model are coming from). Our approach has led to the development of a tool of model and decision aids using Python and Matlab software programs.
机译:在过去的30年中,使用数值方法设计产品变得越来越普遍。然而,数值模型仍然是专门的,并且不能快速运行,这使它们的使用有问题。因此,已经开发了一些简化的清除模型。这些模型是分析模型和通用模型;它们运行迅速,避免了数值处理问题。它们也是寻找设计方案的一些有效工具。开展的工作导致了一种基于行为元模型的新方法论,该行为元模型被称为“神经分离”,包括状态神经元模型,伪动态神经元模型和模型。与变量分开。然后,借助克里金法,决策过程将利用先前在进化算法(遗传算法)中开发的模型以及最优设计解决方案的快速行为仿真。这种设计方法是多视点,多准则和多物理场。它还包括认知维度:对解空间的自由和受控进化探索均已完成。为了验证该方法,已经针对每个模型评估了一些资格标准。他们允许理解并假设简化模型与初始CFD基础(模型来自何处)之间的差距。我们的方法导致使用Python和Matlab软件程序开发模型和决策辅助工具。

著录项

  • 作者

    Cagin Stéphanie;

  • 作者单位
  • 年度 2015
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fr
  • 中图分类

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