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小型軸流ファンの最適設計（続編）
最適設計支援ツールの利用が一般的となった現在、複雑化する設計開発において複数分野の解析を考慮した最適化が必要とされています。本資料では、ユーザーカンファレンスで発表した小型軸流ファンの事例を題材に、流体解析と構造解析の両者を考慮した最適化事例をご紹介します。具体的には、SCRYU/Tetraによる流体解析の圧力データを、別のシミュレーションツールの構造解析で境界条件に利用し、流体/構造解析を考慮した最適化します。
流体解析最適設計の課題
前回の事例では、翼形状の最適化により、流量係数の最大化を実現しました。しかし、実際の製品に適用するには構造解析による強度などの確認が必要です。手動で実施する場合、CATIA、CADthru、SCTpre、SCTsolver、SCTpost、圧力データ、構造解析ツールへのインポートデータ、構造解析ツールという8つの環境で作業が必要になり、数パターンの実施が限度であるため最適化は困難であると考えられます。一方、Optimusでは、各種ツールのインタフェースを使用することにより、作業を自動化し工数を削減できます。
パラメータスタディ
前回の事例同様、最適計画法によるサンプリング、応答曲面モデルによる分析を実施します。寄与度図により、流量係数および最大応力に共通する寄与度の高い設計変数は、翼端取角度（FT2、1次）、翼端反り率（WR2、1次）、翼元取付角度（FT1、1次）であることがわかります。また、相関図により、流量係数に伴い最大応力も増加することがわかります。
単一目的最適化
構造解析の結果を制約条件として利用し、流量係数の最大化を目的関数とします。本事例では、「最大応力が初期設定値の2倍以下」という条件を満足する最適解を1つ算出します。応答曲面モデル（ 2次多項式、RBF）を利用した最適化を実施します。 単峰性の解空間のため、逐次2次計画法（NLPQL）を利用します。最適解のみシミュレーションにて確認計算を実施します。
多目的最適化
流量係数（流体解析）の最大化、最大応力（構造解析）の最小化を目的関数とします。それぞれの目的関数がバランス違いとなる複数のパレート解を算出します。応答曲面モデル（ 2次多項式、RBF）を利用した多目的最適化を実施します。計算効率の高いNSEA+ （進化的アルゴリズムベース） を利用します。パレート解（緑の点）のうち、流量係数優先の解、両方のバランスの取れた解、 最大圧力優先の解の3パターンのみをシミュレーションにて確認計算します。バブルプロットにより、目的関数と寄与の高い設計変数との相関性を確認することもできます。
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