Prédiction de la géométrie 3D à l’aide de données issues de l’optimisation probabiliste : Une application de Stochos App

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Découvrez l’avenir des prédictions de géométrie 3D grâce à la technologie d’optimisation de pointe PI-BO, désormais disponible via l’application innovante Stochos.

Défis

Malgré les progrès des technologies de modélisation 3D, plusieurs défis persistent. L’un des principaux problèmes est la complexité des calculs nécessaires pour générer des prédictions géométriques précises. Les méthodes traditionnelles nécessitent souvent une puissance de traitement et un temps considérables, ce qui peut constituer un goulot d’étranglement dans le processus de conception.

En outre, la recherche d’un équilibre entre la précision et l’efficacité des calculs reste un défi majeur. Garantir que les prédictions sont non seulement précises mais aussi générées dans un délai raisonnable est essentiel pour les applications pratiques en ingénierie et en conception.

Solution d’ingénierie

La mise en œuvre de l’optimisation dans l’application Stochos relève ces défis de front. En utilisant l’inférence probabiliste, l’application peut naviguer efficacement dans le vaste espace de conception pour identifier les configurations géométriques optimales. Cette approche réduit la charge de calcul tout en maintenant des niveaux de précision élevés.

Étude de cas :

Précédemment, un cas de référence 2D d’un pommeau de douche simplifié (Figure 1) a été utilisé pour démontrer une application de l’inférence probabiliste pour l’optimisation bayésienne (PI-BO) dans optiSLang¹.

Figure 1. Cas de référence en 2D

L’étude a exploré la conception optimale (c’est-à-dire les diamètres des trous internes) pour satisfaire les deux conditions de sortie, à savoir une perte de charge maximale et une uniformité minimale. Sur 20 conceptions, un front de Pareto a suggéré la conception 19 comme étant la solution optimale (figure 2).

Figure 2. Solution d’optimisation PI-BO

L’étude actuelle utilise les données du travail d’optimisation pour générer une application de prédiction de la géométrie à l’aide de Stochos autonome. À cette fin, la table d’optimisation d’Ansys Workbench, les données exportées d’Ansys CFD-Post avec les coordonnées et les variables de champ de pression et de vitesse, et les fichiers de géométrie exportés d’Ansys Discovery ont été utilisés pour créer un fichier d’outil de visualisation (vtk). Cette opération a été réalisée à l’aide d’un code Python utilisant les fonctions Stochos, y compris dimgp et l’optimisation bayésienne. Un autre code Python a été utilisé pour générer l’application (Figure 3).

Figure 3. Représentation schématique de la génération de l’application

Une fois l’application activée, la première étape consiste à saisir le chemin d’accès aux données où se trouvent les fichiers vtk correspondants pour les 20 points de conception (Figure 4).

Figure 4. L’interface graphique de l’application pour saisir le chemin d’accès aux données

Ensuite, en cliquant sur le bouton Charger et prédire, on obtient les points de conception prédits pour visualiser les caractéristiques géométriques colorées avec un paramètre sélectionné, tel que la pression (Figure 5). Notez que nous avons utilisé un maillage grossier pour cette étude et que le champ géométrique prédit est donc représenté par des points épars. Un maillage plus fin permettrait d’obtenir un tracé de contour plus régulier. Notez également que le code Stochos n’utilise qu’un groupe de points de conception pour l’entraînement, afin de prédire l’ensemble des points.

Figure 5. Section de la conception et visualisation de la géométrie et de la distribution de la pression

La géométrie et le champ de pression prédits par Stochos se sont avérés en assez bon accord avec le contour CFD-Post de la simulation Fluent pour la conception 19 (Figure 6).

Figure 6. Comparaison de la géométrie et du champ de pression prédits par Stochos App avec la simulation Fluent pour la conception 19

L’étape suivante consistera à générer une autre application Stochos avec l’application genAI pour prédire la géométrie et le champ de pression à partir de n’importe quels paramètres de perte de charge et d’uniformité donnés.

Avantages

L’intégration de la technologie d’optimisation PI-BO dans l’application Stochos offre de nombreux avantages. Tout d’abord, elle améliore la précision des prédictions géométriques en 3D, fournissant aux utilisateurs des modèles fiables et précis. Cela permet d’obtenir de meilleurs résultats en matière de conception et de réduire le besoin de révisions coûteuses.

En outre, l’efficacité de l’application dans le traitement de calculs complexes permet aux utilisateurs d’effectuer des itérations rapides, ce qui accélère le cycle de conception global. Cette efficacité se traduit par des économies et une amélioration de la productivité des équipes d’ingénieurs. En outre, l’interface conviviale rend l’optimisation avancée accessible à un public plus large, démocratisant ainsi les outils de calcul de haut niveau.

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