穩健設計優化（Robust Design Optimization）是一種在工程和設計領域中使用的方法，旨在改善產品或系統在各種不確定條件下的性能和可靠性。借助新增的不確定性量化（UQ）選項，工程師可以在真實條件下進行設計，將輸入條件、幾何或組合的變化考慮在內，并確保性能符合設計目標。

運用 CFD 和設計程序時，始終假設幾何體和運行條件是充分已知的。但實際上，它們受制造差異和多變的操作條件影響。不確定性量化使我們能夠考慮這些不確定性，并估計它們對系統性能的影響。 傳統的設計優化方法著重于在假定所有輸入變量均已確定的情況下最大化或最小化特定目標函數。然而，在現實世界的情況下，常常存在會影響設計性能的變化和不確定性。穩健設計優化考慮到這些不確定性，并尋求找到一種設計，不僅在平均情況下表現良好，而且在各種不確定條件下也能表現良好。

穩健設計優化的過程包括以下步驟：

1	不確定性描述
2	實驗設計
3	響應建模

4	穩健優化
5	敏感性分析
6	有效性驗證

穩健設計優化平臺

Cadence Fidelity Optimization

Cadence Fidelity Optimization 是基于穩健設計優化的渦輪機械通道和葉片設計優化平臺。該平臺基于高效的實驗設計（DoE）生成和 Minamo 優化內核的代理建模功能，結合該平臺下全面的監測和數據分析工具，可用于多學科、多目標設計優化。該優化平臺已成功用于多種結構：壓縮機、渦輪機、泵、風扇以及船體和螺旋槳。

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Cadence Fidelity Optimization的工作流程

Cadence Fidelity Optimization

Fine design 3D 有以下特點：

1

可以自動生成新的設計并執行數值模擬流程，減少人工干預，大幅度提高工作效率。

2

基于 Minamo 數據挖掘工具的實驗設計探索與分析，Minamo 提供動態/交互式監控，數據挖掘和可視化工具，以幫助用戶全面、輕松、快速地了解問題。

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代理模型可靠性評估和監測（LOO）

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自組織映射（SOM）

3

Minamo 提供高效的實驗設計算法、采用代理模型技術、以及提供前沿的優化方法：

• 從最少數量的樣本中提取盡可能多的信息；

• 兼顧建模速度和精確度的要求下，進一步縮短優化時間，在盡可能少的運算時間和次數內生成盡可能準確的代理模型；

• 可以快速深入了解設計空間，找出最有前景的設計方案。

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Minamo優化迭代過程

基于穩健設計優化的福特渦輪

壓氣機優化案例

穩健設計優化（RDO）將標準數值優化和敏感度分析相結合，在設計早期就考慮到制造變量和不確定的運行條件對產品性能的影響。這種類型的 CFD 優化使工程師能夠找到不易受“不確定因素”影響的最佳設計，從而獲得更穩定的性能結果。

我們通過一個計算示例來展示基于 Fidelity Design 3D 的穩健設計優化的特點，在本例中，福特對渦輪增壓器進行了優化，旨在擴大壓縮機的流量，提高喘振裕度。我們采用了主動自循環殼體處理。

仿真設置

由于幾何形狀不同，我們使用 Fidelity Automesh 為靠近節流點和失速點的兩個區域創建了兩套單獨的網格。仿真域包括葉輪、無葉片擴壓器、自循環殼體和蝸殼，用于流體流動仿真（CFD），以及帶有背板的實心葉片，用于結構仿真（CS）。使用 Fidelity Optimization 來優化葉輪形狀。

設計空間由 19 個設計變量組成，進行了多點優化，并在兩條不同速度線上的三個工作點進行了優化。穩健優化考慮了以下不確定因素：

• 葉頂間隙高度 ±25%

• 葉片厚度 ±1%

• 入口總壓力或出口靜壓分別為總壓力或靜壓的 ±1%。

• 對于節流和失速情況采用不同的邊界條件

標準確定性設計優化與穩健設計優化的比較

比較確定性設計 1 和穩健設計 1 的性能，我們發現節流質量流量和效率的平均值在相似范圍內變化。然而，只有穩健設計顯著降低了這些目標的標準偏差。

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節流質量流量和效率的平均值

在相似的范圍內變化

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只有穩健設計才顯著降低了節流質量流量

和效率的標準偏差

由此得出的葉片設計也有明顯的不同：

在優化過程中考慮到不確定因素，有助于實現不易受“不確定性”影響的設計。在穩健設計中，節流質量流量和效率的標準差分別減少了 33% 和 48%，使得性能穩定性明顯提高。Fidelity Design 3D 框架提供了支持不確定度量化的多學科、多目標的設計優化方案，使工程師能夠考慮到幾何形狀和輸入條件的變化，確保設計在各種工況下都能實現最佳性能。

Cadence Fidelity Optimization 是一個獨特的優化框架，基于高效的實驗設計（DoE）生成和 Minamo 優化內核的代理建模功能，可用于多學科、多目標設計優化。

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