利用尖端的 PI-BO 优化技术解锁 3D 几何预测的未来，该技术现在可通过创新的 Stochos 应用程序获得。
挑战
尽管 3D 建模技术取得了进步，但仍然存在一些挑战。主要问题之一是生成准确的几何预测所涉及的计算复杂性。传统方法通常需要大量的处理能力和时间，这可能是设计过程中的瓶颈。
此外，在精度和计算效率之间取得平衡仍然是一项关键挑战。确保预测不仅准确，而且在合理的时间范围内生成，这对于工程和设计的实际应用至关重要。
工程解决方案
在 Stochos 应用程序中实施优化可以正面解决这些挑战。通过利用概率推理，该应用程序可以有效地在广阔的设计空间中导航，以确定最佳几何配置。这种方法减少了计算负载，同时保持了高精度水平。
个案研究：
以前，使用简化淋浴喷头的 2D 基准案例（图 1）来演示 optiSLang 中的贝叶斯优化概率推理 （PI-BO） 应用程序1.
图 1.2D 基准测试案例
该研究探索了满足最大压降和最小均匀性两个输出条件的最佳设计（即内孔的直径）。在 20 个设计中，Pareto Front 解决方案建议将 19 个设计为最佳设计（图 2）。
图 2.PI-BO 优化解决方案
目前的研究利用优化工作的数据，使用独立的 Stochos 生成几何预测 App。为此，利用 Ansys Workbench 的优化表、从 Ansys CFD-Post 导出的数据（包括压力和速度的坐标和场变量）以及从 Ansys Discovery 导出的几何文件来创建可视化工具包 （vtk） 文件。这是通过使用 Stochos 函数（包括 dimgp 和贝叶斯优化）的 Python 代码完成的。使用额外的 Python 代码来生成应用程序（图 3）。
图 3.应用程序生成的示意图
一旦 App 激活，第一步是输入数据路径，其中找到所有 20 个设计点的相应 vtk 文件（图 4）。
图 4.用于输入数据路径的应用程序的 GUI
然后，单击 Load and predict 按钮，显示预测的设计点，以可视化使用所选参数（例如压力）着色的几何特征（图 5）。请注意，我们在这项研究中使用了粗网格，因此预测的几何场用散点演示。更精细的网格将导致更多的规则等值线图。另请注意，Stochos 代码仅使用一组设计点进行训练，以预测整个集。
图 5.设计截面，以及几何和压力分布的可视化
发现 Stochos 预测的几何形状和压力场与设计 19 的 Fluent 仿真的 CFD-Post 等值线相当吻合（图 6）。
图 6.Stochos App 预测的几何和压力场与 Fluent Simulation for Design 19 的比较
下一步是，使用 genAI 应用程序生成另一个 Stochos 应用程序，以根据任何给定的压降和均匀性参数预测几何形状和压力场。
好处
将 PI-BO 优化技术集成到 Stochos 应用程序中具有许多好处。首先，它提高了 3D 几何预测的准确性，为用户提供可靠和精确的模型。这带来了更好的设计结果，并减少了对昂贵的修改的需求。
此外，该 App 在处理复杂计算方面的效率确保用户可以快速迭代，从而加快整个设计周期。这种效率转化为工程团队的成本节约和生产力的提高。此外，用户友好的界面使更广泛的受众能够访问高级优化，从而使高级计算工具大众化。