AIを利用した次世代型最適設計システム OASIS AI　

CFDメッシュ品質向上に向けたメッシュパラメータの最適化

使用ソフト	Cadence Design Systems社：Fidelity Pointwise

＜ 課題 ＞

CFD シミュレーションを行うにあたり、メッシュ品質によって計算の安定性や解析の精度が左右されます。
Pointwise による CFD シミュレーションのためのメッシュ生成においても、メッシュ品質を向上させるために最適な制御パラメータを探し設定する必要があります。品質の良いメッシュを作成するにあたり、作業者の経験、形状の複雑さや要求される品質の程度によって、メッシュ生成の作業時間が増え、CFD シミュレーションに占める作業工数の多くを占めてしまうことがあります。メッシュ品質を向上し、かつメッシュ作成にかかる作業時間を減らすことで、 CFD シミュレーションのコストパフォーマンス、および解析精度向上にもつながります。

＜ 解決策 ＞

Pointwiseのスクリプト機能を使って、翼形状エッジの格子点制御パラメータを設計変数として自動制御し、OASIS AI と連携することでボリュームメッシュの品質向上に向けた最適化を実施しました。非構造メッシュ品質の主要パラメータである最大内角と隣接セル間の体積比を最小化する最適化に取り組みました。

▲ 最適化フロー

＜ 結果 ＞

最適化前のメッシュに比べ、最大内角と体積比が共に減少した制御パラメータを得ることができました。最適計算は500回の試行を行い、約1時間程度で終了することができました。また、Pointwiseの 熟練操作者でなくても、課題に合わせたメッシュ形状を得ることができ、かつスキルの差に左右されないメッシュを作成することが可能であることがわかりました。

▲ 最適化後のメッシュ形状