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    Machine Learning-Aided Design Optimisation(MLADO) in Vortex Shedding-Based Engineering Applications

    • Autor
      Granados-Ortiz, Francisco-Javier; Ortega-Casanova, JoaquinAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2021
    • Palabras clave
      Ingeniería mecánica - Congresos
    • Resumen
      Computational design is a key part in most engineering applications, thanks to the possibility to create new designs in a safer, quicker and reliable environment. The recent developments in engineering are also guiding the classical design life cycle to a more sophisticated frameworks, such as the implementation of Machine Learning methods to support the design process. This work shows the potential of using the namely Machine Learning-Aided Design Optimisation framework to optimise vortex-shedding based applications, and it is applied as example to a vortex shedding aerodynamic-based design extendable to other applications. This framework consisted of using a predictive model to discard useless computations and speed up the efficient construction of surrogate models. The method is applied to the optimisation of a mechanical vortex shedding-based passive mixer achieving a successful design in terms of minimisation of pressure drop and maximisation of mixing efficiency.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/22832
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    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
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