Interactive Aerodynamic Design via Reduced Order Modeling
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Beschreibung
Abstract
Aerodynamics plays an essential role in the transition process towards more eco-friendly
fleets. The development of an aerodynamic yet stylistically appealing vehicle requires close
cooperation between aerodynamicists and stylists – a cooperation currently hindered by the
enormous computational effort of aerodynamic simulations. Joint, interactive aerodynamic
design sessions that exploit real-time simulations via Reduced Order Models (ROM) have
the potential to improve efficiency.
Major advances were made in three core building blocks of an interactive aerodynamic
design process. First, to speed-up training data generation, simulations with the Lattice
Boltzmann method (LBM) on Graphical Processing Units were investigated with the solver
Altair ultraFluidXTM. The aerodynamic coefficients from ultraFluidX agreed excellently
with measurements for a Volkswagen Golf 7. The numerically predicted flow fields, however,
still showed deficiencies in the details. While the accuracy was comparable with that
of Detached-Eddy simulations (DES), the turnaround times were reduced significantly. Because
of that, the creation of typical training data sets is possible within one working week
– a timescale well-suited for the systematic integration of Reduced Order Models in the
development process.
The main objective was to assess the prediction accuracy for aerodynamic fields and coefficients
for real-life industrial test cases. Two test cases were created: 100 DES simulations
for a Volkswagen Jetta with six geometrical parameters and 1000 LBM simulations for a
DrivAer with 15 geometrical parameters (one Boolean). Based on this training data, the
solution space was reduced via Proper Orthogonal Decomposition (POD), and the obtained
low-dimensional representation was interpolated via Response Surface Models (RSM) to
predict the flow field at unseen parameter combinations (so-called POD+I approach). For
aerodynamic coefficient predictions, the accuracy was satisfactory for both test cases with
mean average errors of about 1 and 2 drag counts for the Jetta and DrivAer, respectively.
For the field predictions, POD+I yielded results that are qualitatively and quantitatively in
good agreement with CFD results. The wall clock time for the combined prediction of fields
and drag coefficient was measured to be approximately 0.6 s (Jetta), making it suitable for
use within an interactive aerodynamic design process.
Third, the feasibility of two ROMs based on nonlinear dimension reduction – Isomap+I and
neural network Autoencoder+I – was evaluated. Isomap+I was outperformed by POD+I
in the field predictions while also being considerably slower. Autoencoder+I, on the other
hand, slightly surpassed POD+I in prediction accuracy for both the Jetta and DrivAer; however,
the marginal gain came at the cost of much greater training times.
Reduced Order Modeling via POD+I turned out to be the most appropriate method for an
interactive aerodynamic design process; the achievable accuracy is considered as sufficiently
accurate for adoption in the development process. The innovative design process developed
in this thesis enables aerodynamicists and stylists to cooperate closely and develop vehicles
with very good aerodynamics and compelling designs.
Kurzfassung
Aerodynamik spielt eine wesentliche Rolle beim Übergang zu umweltfreundlicheren Flotten.
Die Entwicklung eines aerodynamischen und dennoch stilistisch ansprechenden Fahrzeugs
erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Aerodynamikern und Designern, die
derzeit durch enormen Rechenaufwand der Aerodynamik-Simulationen erschwert wird. Interaktive,
gemeinsame Sitzungen, die Echtzeit-Simulationen über reduzierte Modelle (Reduced
Order Models - ROM) nutzen, können die Effizienz verbessern.
In drei Kernbausteinen eines interaktiven aerodynamischen Designprozesses wurden Fortschritte
erzielt. Um die Generierung von Trainingsdaten zu beschleunigen, wurden Simulationen
mit der Lattice Boltzmann Methode (LBM) auf Grafikkarten mit Altair ultraFluidXTM
untersucht. Die aerodynamischen Koeffizienten von ultraFluidX stimmten hervorragend
mit Messungen an einem Volkswagen Golf 7 überein. Die numerisch vorhergesagten Strömungsfelder
wichen jedoch im Detail noch von den experimentell ermittelten ab. Während
die Genauigkeit mit der von Detached-Eddy-Simulationen (DES) vergleichbar war, reduzierte
sich die Berechnungszeit deutlich. Damit ist es möglich typische Trainingsdatensätze
innerhalb einer Arbeitswoche zu erstellen, wodurch die Integration von ROMs in den
Entwicklungsprozess erleichtert wird.
Das Hauptziel war die Bewertung der Vorhersagegenauigkeit für aerodynamische Felder
und Koeffizienten für industrielle Testfälle. Es wurden zwei Testfälle erstellt: 100 DESSimulationen
für einen Volkswagen Jetta mit sechs geometrischen Parametern und 1000
LBM-Simulationen für einen DrivAer mit 15 geometrischen Parametern. Basierend auf diesen
Trainingsdaten wurde der Lösungsraum über Proper Orthogonal Decomposition (POD)
reduziert und die erhaltene niedrigdimensionale Darstellung über Response Surface Models
(RSM) interpoliert, um das Strömungsfeld für unbekannte Parameterkombinationen
vorherzusagen (sogenannte POD+I Methode). Für Vorhersagen der aerodynamischen Koeffizienten
war die Genauigkeit für beide Testfälle zufriedenstellend mit mittleren durchschnittlichen
Fehlern von etwa 1 und 2 Widerstandspunkten für den Jetta bzw. den DrivAer.
Für die Feldvorhersagen ergab POD+I Ergebnisse, die qualitativ und quantitativ gut mit denen
von CFD-Simulationen übereinstimmen. Die Zeit für die kombinierte Vorhersage von
Feldern und Widerstandsbeiwert wurde mit ungefähr 0.6 s (Jetta) gemessen, wodurch die
Verwendung in einem interaktiven aerodynamischen Designprozess möglich ist.
Drittens wurde die Machbarkeit von zwei ROMs basierend auf der nichtlinearen Dimensionsreduktion
– Isomap+I und Autoencoder+I – bewertet. Isomap+I wurde von POD+I in
den Feldvorhersagen übertroffen und war gleichzeitig erheblich langsamer. Autoencoder+I
hingegen übertraf POD+I in der Vorhersagegenauigkeit sowohl für den Jetta als auch für den
DrivAer leicht. Der marginale Gewinn erforderte jedoch deutlich höhere Trainingszeiten.
Modellreduktion über POD+I erwies sich als die am besten geeignete Methode – mit gleichzeitig
zufriedenstellender Genauigkeit – für einen interaktiven aerodynamischen Designprozess,
der es Aerodynamikern und Designern ermöglicht, in enger Zusammenarbeit Fahrzeuge
mit sehr guter Aerodynamik und überzeugenden Designs zu entwickeln.
Autor*in
Markus Mrosek
Themen in »Interactive Aerodynamic Design via Reduced Order Modeling«
CFD Computational Fluid Dynamics Neural Network Autoencoder POD Proper Orthogonal Decomposition ROM Reduced-Order Modeling Vehicle Aerodynamics