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Active flow control bump design using hybrid Nash-game coupled to evolutionary algorithms

机译:使用混合Nash游戏和进化算法的主动流控制凸点设计

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摘要

In this paper, the optimal design of an active flow control device; ShockudControl Bump (SCB) on suction and pressure sides of transonic aerofoil to reduce transonic total drag is investigated. Two optimisation test cases are conducted using different advanced Evolutionary Algorithms (EAs); the first optimiser is the Hierarchical Asynchronous Parallel Evolutionary Algorithm (HAPMOEA) based on canonical Evolutionary Strategies (ES). The second optimiser is the HAPMOEA is hybridised with one of well-known Game Strategies; Nash-Game. Numerical results show that SCB significantly reduces the drag by 30% when compared to the baseline design. In addition, the use of a Nash-Game strategy as a pre-conditioner of global control saves computational cost up to 90% when compared to the first optimiser HAPMOEA.
机译:本文提出了一种主动流量控制装置的优化设计;研究了跨音速翼型的吸力侧和压力侧的减震器 SCB,以减少跨音速总阻力。使用不同的高级进化算法(EA)进行了两个优化测试案例;第一个优化器是基于规范进化策略(ES)的分层异步并行进化算法(HAPMOEA)。第二个优化器是HAPMOEA与著名的游戏策略之一混合;纳什游戏。数值结果表明,与基线设计相比,SCB显着降低了30%的阻力。此外,与第一个优化器HAPMOEA相比,使用Nash-Game策略作为全局控制的前置条件可节省高达90%的计算成本。

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