Summary
A parallel numerical optimization method for the airplane wing design has been established. The extension of traditional Evolution Strategies by new and alternative methods combined with a load management for parallel processes leads to the MEPO optimization system. The concept of the system allows beneficial usage of parallel processing features for running the optimization algorithms as well as the application-specific simulation codes. In this way unacceptable turn-aroundtimes in the design process of airplane wings can be reduced significantly. The low amount of communications between computer processor units makes it possible to employ workstation clusters efficiently. Coupled with simulation codes of DASA and DLR, a powerful program system for optimizing airplane wing designs has been created. Highly promising results in the calculation of wing shapes for the future Airbus A3XX now lead to a commercially usable program.
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References
Becker, K.; Paralleles Rechnen in der Transportflugzeugentwicklung - Status und Ausblick, in: Matthies, H.; Schäle, J. (Herausgeber); Paralleles und Verteiltes Rechnen, Shaker Verlag, Aachen (1996).
Voegt, S; Lehmann, S; Axmann, J.K.; Wiedereintrittsbahnen und ihre Optimierung durch einen Evolutionsalgorithmus, DGLR-Fachausschuß-Sitzung: Flugleistungen und Bahnen, Ottobrunn (1991).
Axmann, J.K.; Die Optimierung von Raumfiugmissionen mit Evolutionsalgorithmen auf Parallelrechnern, DGLR-Fachausschuß-Sitzung: Flugleistungen und Bahnen, Braunschweig (1993).
Axmann, J K; Raumflugtechnische Optimierung mit adaptiven Evolutionsalgorithmen auf Parallelrechnern, Jahrbuch der Deutschen Gesellschaft für Luft-und Raumfahrt, 94-E1074, Band I (1994).
Axmann, J.K.; Parallelrechner-Nutzung zur mathematisch-technischen Optimierung mit Evolutionsalgorithmen, in: Rönsch, W.; Schäle, J. (Herausgeber); Parallelisierung im wissenschaftlichen Rechnen, Informatikberichte 93–04, TU Braunschweig (1993).
Hadenfeld, M.; Axmann, J.K.; Parallele Tragflügelprofil-Optimierungen auf Workstation-Clustern, in: Matthies, H.; Schäle, J. (Herausgeber); Paralleles und Verteiltes Rechnen, Shaker Verlag, Aachen (1996).
Forbrich, D.; Van der Velden, A.; Dargel, G.; personal communication (1996).
Dargel, G.; Ein Programmsystem für die Berechnung transsonischer Profil-und konischer Flügelumströmungen auf der Basis gekoppelter Potential-und Grenzschichtlösungen, STAB 92–07, B. STAB-Fachsymposium, Köln (1992).
Dargel, G.; Thiele, P.; Viscous Transonic Airfoil Flow Simulation by an Efficient ViscousInviscid Interaction Method, AIAA-87–0412, Reno, Nevada (1987).
Eppler, R.; Somers, D.M.; A Computer Program for the Design and Analysis of Low-Speed Airfoils, NASA Technical Memorandum 80210, National Technical Information Service, Springfield, Virginia (1980).
Sobieczky, H.; Progress in inverse design and optimization in aerodynamics, AGARD 1989, paper 1 (1989).
Greff, E.; Mantel, J.; An engineering approach to the inverse transonic wing design problem, Communication in Applied Numerical Methods 2, pp. 47–56 (1986).
Reuther, J.; Jameson, A.; Aerodynamic Shape Optimization of Wing and Wing-Body Configurations Using Control Theory, AIAA 95–0123 (1995).
Hicks, R. M.; Henne, P. A.; Wing design by numerical optimization, AIAA 79–0080 (1979).
Van der Velden, A.; Aerodynamic Shape Optimization, AGARD R 803, paper 3 (1994).
Kroll, N.; Radespiel, R.; Rossow, C.C.; and Eisfeld, B.; Bleecke, H.-M.; Kroll, N.; Ritzdorf, H.; Structured Grid Solvers I and II - Accurate and Efficient Flow Solvers for 3D Applications on Structured Meshes, AGARD Report R-807 (1995).
Nelder, J.A.; Mead R.; The Downhill Simplex Algorithm, Computer Journal, Vol. 7, S. 308 (1965).
Kirkpatrick S.; Gerlatt C.D.; Vecchi M.P.; Optimization by Simulated Annealing, Science, Vol. 220 (1983).
Rechenberg, I.; Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach dem Prinzip der biologischen Evolution, Frommann-Holzboog Verlag, Stuttgart (1972).
Schwefel, H.-P.; Numerische Optimierung von Computer-Modellen mittels der Evolutionsstrategie, Birkhäuser Verlag, Basel und Stuttgart (1977).
Holland, J.; Adaption in Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press, Ann Arbor (1975).
Goldberg, D. E.; Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts (1989).
Fogel, L.J.; Owens, A.J.; Walsh, M.J.; Artifical Intelligence through Simulated Evolution, John Wiley and Sons, New York (1966).
Axmann, J.K.; Krüger, S.; Lastadaptiver Einsatz eines parallelen Optimierungscodes auf Basis Evolutionärer Algorithmen auf heterogenen Workstation-Clustern, in: Cap, C. (Herausgeber); Workstations und ihre Anwendungen, vdf-Hochschulverlag, Zürich (1996).
Axmann, J.K.; Van de Velde, A.; Nuclear Fuel Management Optimization Using Adaptive Evolutionary Algorithms with Heuristics, Proceedings: Int. Conference on the Physics of Reactors, Physor 96, Mito (1996).
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© 1997 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden
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Axmann, J.K., Hadenfeld, M., Frommann, O. (1997). Parallel Numerical Airplane Wing Design. In: Körner, H., Hilbig, R. (eds) New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics. Notes on Numerical Fluid Mechanics (NNFM), vol 60. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-86573-1_6
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-86573-1_6
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden
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Online ISBN: 978-3-322-86573-1
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