Discrete adjoint methodology for general multiphysics problems

  • This article presents a methodology whereby adjoint solutions for partitioned multiphysics problems can be computed efficiently, in a way that is completely independent of the underlying physical sub-problems, the associated numerical solution methods, and the number and type of couplings between them. By applying the reverse mode of algorithmic differentiation to each discipline, and by using a specialized recording strategy, diagonal and cross terms can be evaluated individually, thereby allowing different solution methods for the generic coupled problem (for example block-Jacobi or block-Gauss-Seidel). Based on an implementation in the open-source multiphysics simulation and design software SU2, we demonstrate how the same algorithm can be applied for shape sensitivity analysis on a heat exchanger (conjugate heat transfer), a deforming wing (fluid–structure interaction), and a cooled turbine blade where both effects are simultaneously taken into account.

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Verfasser*innenangaben:Ole BurghardtORCiD, Pedro Gomes, Tobias Kattmann, Thomas D. Economon, Nicolas R. Gauger, Rafael Palacios
URN:urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-78676
DOI:https://doi.org/10.1007/s00158-021-03117-5
ISSN:1615-1488
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Structural and Multidisciplinary Optimization
Verlag:Springer Nature - Springer
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):22.03.2024
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Veröffentlichende Institution:Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Datum der Publikation (Server):22.03.2024
Ausgabe / Heft:65
Aufsatznummer:28
Seitenzahl:14
Quelle:https://link.springer.com/article/10.1007/s00158-021-03117-5
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Kaiserslautern - Fachbereich Mathematik
DDC-Sachgruppen:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
Sammlungen:Open-Access-Publikationsfonds
Lizenz (Deutsch):Zweitveröffentlichung