30 de junio de 2017
Resumen:
La presente Tesis aborda el problema de la optimización aerodinámica, particularmente en el caso de grandes cambios de geometría. El enfoque propuesto es una búsqueda directa híbrida, estructurada y multi-objetivo y esta Tesis presenta el modelo MOST-HDS desarrollado para este propósito. Este modelo es una metodología general, automática, flexible y robusta que es aplicable a muchos campos diferentes de optimización aerodinámica y que combina elementos de búsqueda basada en gradiente, genéticos y enjambre.
MOST-HDS se aplica a dos casos industriales relevantes y significativamente diferentes: el diseño de túneles de viento cerrados y el diseño del conducto de entrada de calderas industriales utilizadas en centrales de ciclo combinado. Los resultados obtenidos con la metodología de optimización propuesta muestran mejoras significativas respecto a los diseños tradicionales y, además, se obtienen diseños innovadores y no convencionales para ciertos casos, que también superan a las geometrías desarrolladas con las directrices actuales de diseño. Se presenta una comparación de MOST-HDS y la optimización basada en modelos aproximados (utilizando superficies de respuesta) y se discuten en
detalle las ventajas y limitaciones de cada enfoque. Por último, el algoritmo desarrollado para esta Tesis también se aplica a un conocido y desafiante problema de prueba matemática (el conjunto de problemas WFG) y se compara
con un popular y avanzado algoritmo multi-objetivo evolutivo, el NSGA-II. Los resultados son muy prometedores e ilustran el potencial que MOST-HDS tiene, asimismo, para optimización de propósito general.
Cita:
I. Prada (2017), Aerodynamic design optimization based on multi-attribute structured hybrid direct-search. Application to industrial problems. Madrid (España).
