终于得到了计算结果

boling2000

反设计的一个关键问题是如何提出高性能的设计目标,并且保证该设计在物理中是存在的,即给定的压力分布对应的几何外形在物理上是存在,我这里所做的只是把反设计作为优化设计的一个特例来验证方法和程序的正确性,后期的工作将以给定升力,优化阻力,或者以升阻比为优化设计目标.

streamline

Runge-Kutta加上Multigrid后，究竟有多快？
PIII机器上用Euler方程算M0.8的NACA0012，墙上时间估计多少？

boling2000

Athlon  1800+
160*32 grid
M=0.85,AOA = 1.25 degree
NACA0012
200 Multigrid Cycle
V-cycle
12 seconds
Residual from 7.0 --> 9.6E-6

brittops

我一般用Hicks-Henne函数改变外形，你们所说的网格点扰动
和那种“紧耦合”方法，能不能提供一些相关的文献呢？
不胜感激

飘风

连续情形下，伴随方程确实可以得到目标函数的梯度，但是数值计算是离散的，伴随方程对应的离散程序如何写？

boling2000

我们得到的伴随方程也是连续形式的(当然也有人直接从离散后的控制方程出发,从而得到离散形式的伴随方程)
所以,我的伴随方程可以同样进行时间推进,其离散方式和求解方法与欧拉方程完全一致, 甚至包括多种加速收敛措施都是可以直接套用.

streamline

据有关文献，对Jameson控制论方法做优化气动外形设计，有如下批评：
1 对设计变量数目无限制，但约束函数、目标函数有限制，不能太多，否则都要手工推导其共轭方程及其边界条件等。
2 有强激波间断的情形， 不满足理论推导中共轭变量连续可微的假设。实际应用中，Jameson用了光滑目标函数的办法，引入了光滑参数。有人用类似激波装配的方法在间断出提顶解条件。最近Jameson的文章中用积分方程弱解的概念解释，似乎更好。对数值优化来讲，也是不可微问题，目标函数对其附近设计变量实在太敏感。
3 连续共轭梯度精度似乎比离散共轭梯度精度低，Giles & Pierce更推荐后者（"An Introduction to the Adjoint Approach to Design"）
4 设计结果对设计变量的选择、布置，优化历程存在依赖。