利用尖端的 PI-BO 优化技术开启三维几何预测的未来，现在可通过创新的 Stochos 应用程序使用。
挑战
尽管三维建模技术不断进步，但仍存在一些挑战。其中一个主要问题是生成精确几何预测所涉及的计算复杂性。传统方法通常需要大量的处理能力和时间，这可能成为设计过程中的瓶颈。
此外，如何在准确性和计算效率之间取得平衡仍然是一项严峻的挑战。确保预测不仅精确，而且能在合理的时间范围内生成，对于工程和设计中的实际应用至关重要。
工程解决方案
Stochos 应用程序中的优化功能可迎刃而解这些难题。通过利用概率推理，该应用程序可以高效地浏览广阔的设计空间，以确定最佳几何配置。这种方法既能降低计算负荷，又能保持较高的精度水平。
案例研究：
之前，我们利用简化淋浴喷头的二维基准案例（图 1）演示了贝叶斯优化概率推理（PI-BO）在 optiSLang 中的应用。1.
图 1.
该研究探讨了满足最大压降和最小均匀性两个输出条件的最佳设计（即内孔直径）。在 20 个设计方案中，帕累托前沿方案提出了最佳设计方案 19（图 2）。
图 2.PI-BO 优化方案
本研究利用优化工作的数据，使用独立的 Stochos 生成几何预测应用程序。为此，我们利用 Ansys Workbench 的优化表、Ansys CFD-Post 导出的数据（包括坐标和压力与速度的场变量）以及 Ansys Discovery 导出的几何文件创建了一个可视化工具包 (vtk) 文件。这是通过使用 Stochos 函数（包括 dimgp 和贝叶斯优化）的 Python 代码完成的。另外还使用了 Python 代码来生成应用程序（图 3）。
图 3.应用程序生成示意图
应用程序激活后，第一步是输入数据路径，在该路径下可以找到所有 20 个设计点的相应 vtk 文件（图 4）。
图 4.输入数据路径的应用程序图形用户界面
然后，单击 “加载和预测 “按钮，就会出现预测的设计点，并可视化几何特征与所选参数（如压力）之间的关系（图 5）。请注意，我们在本研究中使用的是粗网格，因此预测的几何场显示为零散的点。如果采用更细的网格，则会得到更规则的等高线图。还要注意的是，Stochos 代码只使用一组设计点进行训练，以预测整组设计点。
图 5.设计截面以及几何形状和压力分布的可视化效果
在设计 19 中，Stochos 预测的几何形状和压力场与 Fluent 模拟的 CFD 柱状轮廓相当吻合（图 6）。
图 6.Stochos 应用程序预测的几何形状和压力场与 Fluent 模拟的比较（设计 19
下一步将使用 genAI 应用程序生成另一个 Stochos 应用程序，根据给定的压降和均匀性参数预测几何形状和压力场。
优点
在 Stochos 应用程序中集成 PI-BO 优化技术可带来诸多好处。首先，它提高了三维几何预测的准确性，为用户提供可靠、精确的模型。这将带来更好的设计成果，并减少昂贵的修改成本。
此外，该应用程序处理复杂计算的效率可确保用户快速迭代，加快整个设计周期。这种高效率为工程团队节省了成本并提高了生产率。此外，友好的用户界面让更多人可以使用高级优化功能，实现了高级计算工具的平民化。