Simulation-based optimisation with dynamic domains

Beregningsbasert optimalisering finner sin vei inn i nesten alle disipliner av vitenskap og teknikk. Allerede i dag er optimalisering brukt til å designe mer effektive biler og fly, for å kontrollere store vindparker, forutsi dynamikken i atmosfæren og havet, og for å forbedre utvinningen av olje fra reservoarer. Dagens beregningsbaserte optimaliseringsteknikker antar imidlertid ofte en statisk eller nesten statisk beregningsgeometri. Denne antagelsen er en stor begrensning for mange reelle tekniske og biologiske prosesser. For eksempel, vind- og vannturbiner og menneskets sirkulatoriske system gjennomgår store rotasjoner og deformasjoner som må inkluderes i en representativ modell. Derfor er det en stor utfordring å kunne optimalisere systemer med dynamiske geometrier, dvs. geometrier som forandrer seg over tid. Den overordnede ambisjonen med OptCutCell-prosjektet er å gjøre det mulig å løse optimaliseringsproblemer med dynamiske geometrier. For å oppnå dette målet vil vi utvikle nødvendige matematiske og numeriske metoder, samt en generisk og brukervennlig programvare, med åpen kildekode, for simulering og optimalisering. De matematiske og numeriske metodene vil være basert på en multi-mesh teknologi hvor mange uavhengige simuleringsgeometrier kan overlappe og samvirke med hverandre. Programvaren vil bli utviklet innen FEniCS og dolfin-adjoint rammeverket, vinner av Wilkinson Prize for Numerical Software, 2015. Den nye programvareplattformen vil bli demonstrert og testet på to industrielle og vitenskapelige applikasjoner: optimal design av en stent for å minimere risikoen for blodkarbrudd, og optimalisering av ytelsen av tidevannsturbiner.

The project developed novel algorithms for the numerical simulation and optimisation of physical processes on multiple independent meshes. These methods have been integrated into the open-source software FEniCS and dolfin-adjoint.

Optimisation is the process of making something as fully perfect as possible. This proposal focuses on optimisation in the context of science and engineering. Optimisation constrained by mathematical models can be found across all scientific disciplines, for instance in design, inversion, and control problems. Many such systems involve domains that change in time, so-called dynamic domains. This class of problems is challenging for simulation and optimisation, and can generally not be solved using existing methods, tools and techniques. The overall ambition of this project is to enable the solution of general optimisation problems with dynamic domains. To achieve this goal, we seek to develop new mathematical and numerical methods, and a generic, user-friendly, open source optimisation platform. This platform will be demonstrated and tested on two large-scale scientific applications: the optimal design of a stent to minimise risk of blood vessel rupture, and the optimisation of tidal stream turbine performance. This project is headed by Dr. Simon Funke and brings together researchers from Simula Research Laboratory, Umeå University, Chalmers University of Technology, Technische Universität Darmstadt and two industrial partners: Stryker Corporation and Andritz Hydro Hammerfest. These partners join in a multidisciplinary collaboration involving computer science, applied mathematics, bioengineering, and perspectives from the medical and renewable energy industry sectors.