MỞ ĐẦU 1. ĐẶT VAN DE Hiện tại các bài toán tối ưu các thiết kế hình dạng trong khí động học đang phát triển rất nhanh chóng, đặc biệt là trong lĩnh vực hàng không — vũ trụ. Với sự trợ giúp từ sức mạnh tính toán của máy tính, sự phát triển vượt bật ngành giải tích số và kế thừa nên tang lý thuyết từ cơ chất long, ngành Động lực học chat lỏng tính toán (Computational Fluid Dynamics — CFD) đã ra đời và trở thành một công cụ hỗ trợ đặc lực cho việc phân tích, thiết kế các sản phẩm khí động lực học. Đặc biệt là từ khi có sự ra đời và phát triển của các kỹ thuật tính toán hiệu năng cao, tính chính xác và thời gian tính toán sô trong CFD càng được cải thiện hơn nữa.
Trong CFD, máy tính được dùng để thực hiện việc tính toán số trên các phương trình vi phân đạo hàm riêng phi tuyến nhăm mô phỏng các hiện tượng vật lý xảy ra đối với dòng chất lỏng. Đối với bài toán tối ưu hóa dạng khí động lực học, ta chỉ cần quan tâm tới các hiện tượng của dòng chất khí xảy ra xung quanh một sản phẩm khí động học, cụ thể hơn là những tác động của các hiện tượng đó đối với sản phẩm. Để đánh giá một thiết kế sản phẩm khí động hoc, theo cách truyền thong, đòi hỏi phải có sản phẩm hoặc mô hình thật, việc thử nghiệm như thé thường có chi phí rất cao và tốn nhiều thời gian. Trong khi đó, nếu việc phân tích sản phẩm bằng các mô hình mô phỏng trên máy tính vẫn cho độ chính xác và độ tin cậy cao, mang lại kết quả mau chóng với chi phí thấp hơn nhiều.
Hiện nay, những tiến bộ trong lĩnh vực tính toán số chất lỏng có thé đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác này. Nhu vậy, ta hoàn toàn có thể sử dụng mô phỏng để đánh giá các thiết kế, trước khi chọn ra những kết quả thiết kế tốt nhất để chế tao sản phẩm thật nhằm tiến hành các thử nghiệm thực tế. Nhờ đó sẽ giảm được rất nhiều thời gian và chi phí phát triển sản phẩm. Tuy nhiên, hệ phương trình mô tả các hiện tượng vật lý của dòng chất lỏng rất phức tạp nên số lượng các phép tính toán rất lớn, tiêu tốn rất nhiều thời gian CPU dù tài nguyên tính toán mạnh.
Đó là chưa kế số lượng các mô phỏng thiết kế cũng rất đa dạng. Vì vậy để đạt được kết quả mong muốn trong thời gian nhanh chóng, cần phải kết hợp CED với các giải thuật tối ưu cũng như các giải thuật học máy. Các phương pháp tối ưu hóa có khả năng được kết hợp với CFD là nhóm các giải thuật meta-heuristic như giải thuật di truyền (GA), mồ phỏng luyện kim (SA), tìm kiếm Tabu, leo đổi (HC). nhóm các giải thuật học máy như mang neuron nhân tạo (ANN) và các giải thuật tối ưu hóa dạng số như giải thuật RSM (Responses Surface Method), giải thuật GM (Gradient Method).
NOI DUNG NGHIEN CUU Về co bản, dé tài sẽ là bước nghiên cứu tiếp theo trên co sở kế thừa từ luận văn “Nghiên cứu xây dựng thuật toán tiễn hóa hiệu quả và bền vững ứng dụng trong tối ưu hóa dạng khí động” do Trần Quang Khải thực hiện năm 2010. Theo đó tác giả kết hợp CFD với thuật toán GA va ANN nhằm tạo ra một thiết kế mặt cắt ngang của cánh máy bay sao cho đạt được hiệu quả tăng tối đa tỷ lệ giữa lực nâng và lực kéo khi máy bay hoạt động trên không trung [17]. Cụ thể, dé tài dùng thuật toán di truyền để tạo ra các hình dạng mô phỏng mặt cắt ngang khác nhau của cánh máy bay và dùng CFD để phân tích chất lượng của các mô phỏng đó sau đó chọn ra hình dạng được đánh giá là có hiệu suất tốt nhất. Tuy nhiên, trên thực tế phương pháp kết hợp giữa GA và ANN đòi hỏi số lần gọi đến bộ giải vẫn đáng kê.
Thông thường việc tính toán hàm mục tiêu với công cụ CFD là Star3D sẽ tiêu tốn một khối lượng thời gian lớn và càng trở ngại hơn khi GA đòi hỏi tập dan cư lớn dù quá trình thực hiện được triển khai trên hệ tính toán song song và phân bố. Lý tưởng nếu ta có thé huấn luyện mạng neural dé nó đạt khả năng tính toán với kết quả đánh giá “xấp xỉ” với độ chính xác cao thì hiệu quả đạt được sẽ rất lớn, nhưng ở hiện tại thiết kế ANN trong dé tài chỉ dừng lại ở mức rất cơ bản và chưa tận dụng được những nét đặc thù của bài toán khí động lực học. Chính vì lý do này, hàm mục tiêu ANN đưa ra không đạt chất lượng đủ cao có thể mang đến tính bền vững và hiệu quả của thuật toán GA. Do vậy thuật toán có thể bỏ sót các nghiệm tốt do sai lệch trong quá trình tính toán, và ngược lại nó cũng có khả năng giữ lại các nghiệm không tốt cho các thế hệ sau.
Thêm vào đó, việc xác định giá trị của hàm mục tiêu hoàn toàn phụ thuộc vào kết quả tính toán mồ hình Star3D mà tính ôn định của mô hình này hiện tại vẫn còn trong giai đoạn kiếm chứng. Công trình của Khải [17] xem xét quy trình tính toán CFD như một hộp đen và tách biệt với các thành phần khác của quy trình tối ưu hóa, mối liên hệ giữa hai quy trình này chỉ đơn giản là các thủ tục gọi hàm từ quy trình tối ưu đến bộ giải CED khi cần thiết. Việc không tái sử dụng lại các đặc tính của kỹ thuật tham số hóa và đặc tính của dòng chảy là một hạn chế lớn và có thể gây bất lợi cho việc tạo ra các lời giải có tính bền vững của GA. Tuy nhiên, thực hiện được điều này là một đòi hỏi khó bởi những kiến thức về CFD không thuộc về chuyên môn của tác giả.
Với những kiến thức về CFD được trang bị trong thời kỳ đại học cùng với thời gian gan hai năm tiếp xúc chuyên ngành Khoa học máy tính, trong khuôn khổ đề tài nay người thực hiện sẽ cố gang khắc phục những hạn chế nêu trên của người thực hiện trước. Khôi lượng công việc của đê tài sẽ thực hiện là: > Thiết lập mô phỏng CFD cho bài toán chuyển động cận thanh (transonic) của các loại biên dạng cánh được tham số hóa theo phương pháp PARSEC. Thiết lập hệ thống lưới tính tự động có khả năng thích ứng với nhiều dạng biên dạng cánh khác nhau. Tính tin cậy của mô hình sẽ được kiểm định thông qua loại biên dạng cánh thực nghiệm là RAE2822.
> Thiết lập mô hình xử lý tính toán song song cho các mô phỏng CFD, lựa chọn lược đồ tính toán số hiệu quả giúp tăng tốc quá trình tính toán và hội tụ về lời giải ôn định cho bài toán. Đồng thời thiết lập quy trình cân bang tải cho hệ lưới tính tự động phục vụ việc tính toán song song cho quá trình mô phỏng CFD. > Xây dựng thuật toán MA tích hợp vào trong thư viện meta-heuristics EDA. Cải tiến các thành phần MA trong bài toán tìm kiếm thiết kế và tối ưu khí động học, cụ thé là các thành phan như chọn lọc, tổ hợp, lai chéo, đột biến.
Đề tài tập trung khai thác khía cạnh bên vững và hiệu quả của các thành phan để các cá thể được tạo ra sau mỗi thế hệ tránh vi phạm ràng buộc về thiết kế của biên dạng cánh. > Đa dạng hóa tập dân cư đầu vào cho thuật toán MA trong bài toán tìm kiếm thiết kế và tối ưu. Các thành viên của quân thể sẽ không chỉ lân cận dạng biên RAE2822 như trong công trình của Khải [17]. Phuc tạp hon, tập dân cư ban đầu bao gdm các biên dạng cach được khởi tao ngẫu nhiên, các biên dạng cánh thành công trong thực nghiệm, các loại biên dạng cánh được cải tiên bởi các thuật toán meta-heuristics.
PHẠM VI NGHIÊN CỨU Phạm vi nghiên cứu của dé tài không gói gọn ở công cụ tính toán số Star3D với quan thé là các biên dạng cánh lân cận biên dạng RAE2822 như công trình của Khải [17] đã thực hiện vào năm 2010. Đề tài được triển khai mở rộng với công cụ tính toán CFD mã nguồn mở openFOAM. Thiết lập mô hình toán và xây dựng hệ lưới tính tự động cũng năm trong phạm vi nghiên cứu của đề tài với mục tiêu đảm bảo hiệu suất cũng như sự ôn định của quá trình phan tích CFD. Luận văn sẽ tiếp tục hoàn thiện thuật toán GA va mo rộng xây dựng thuật toán MA (memetic algorithm) bồ sung cho hệ thống thư viện meta-heuristics EDA thuộc đề tài “Xây dựng thư viện lập trình hỗ trợ tối ưu tổ hợp trên môi trường tính toán song song và phân bố” của khoa Khoa học & Kỹ thuật Máy tính do TS.
Trần Văn Hoài làm chủ nhiệm. Những kỹ thuật nâng cao tính hiệu quả và bền vững cho các quá trình như chọn lọc, lai tạo, đột biến thuộc GA và MA sẽ được cải tiến và mở rộng, nhằm tim ra được lời giải tối ưu toản cục và nâng cao tốc độ hội tụ. Ngoài những van dé nêu trên, dé tài còn hướng đến việc thử nghiệm bài toán tối ưu hóa dạng khí động lực học với mạng lưới tính toán (workflow) là sự kết hợp của các thuật toán meta-heuristics cụ thể là thực hiện thuật toán MA kết hợp giữa thuật toán GA và các thuật toán tôi ưu cục bộ. Ý NGHĨA KHOA HỌC Trên bình diện quốc tế đã có nhiều nghiên cứu về vấn đề này và đã đạt được những tiễn bộ nhất định, tuy nhiên thiết kế khí động học vẫn còn tiềm năng rất lớn dé tiếp tục phát triển.
Ở nước ta hiện nay, van dé này hau như còn mới hoàn toàn và rất cần được đầu tư nghiên cứu, nhằm cỗ gang bat kip mot số tiễn bộ về khoa học kỹ thuật trên thế giới. Trên tinh than đó, dé tài này tập trung vào việc ứng dụng các tiễn bộ gan đây trong lĩnh vực tính toán số chat lỏng và các thuật toán tối ưu hóa phù hợp, đồng thời đề xuất và thực hiện các ý tưởng mới nhằm nâng cao hơn nữa hiệu quả của quá trình thiết kế khí động học. Đề tài là một nghiên cứu liên ngành (interdiscriplinary) trong đó bao gồm kiến thức của các ngành Vật lý, Toán ứng dụng và Khoa học Máy tính. Đây thực sự là một lĩnh vực phức tạp, đòi hỏi phải có sự phối hợp chặt chẽ giữa các ban ngành.
Dong thời đòi hỏi sự dau tư tương đối lớn cả về nhân lực, vật lực thì mới có thé nghiên cứu va ứng dụng hiệu quả được.