Parameter studies for Steady flow around Ahmed body are executed by OpenFoam and Dakota

1. OpenFOAMにおけるDakota使用例（その１）
An Use Case of DAKOTA with OpenFOAM
moritam51@gmail.com

2. Introduction
1. 平成30年8月岐阜のオープンCAE勉強会夏の合宿において、野村氏によるOpenFOAM
でのDAKOTA-UIの使用方法の講習に参加。よくわからないので調べることにした。
2. 2016年のOpenFOAM Workshop11（ポルトガル）においてDakotaのトレーニング
コースあり、教材がダウンロードできる。このトレーニングの題材の一部をトレースする。
3. トレース環境：OpenFOAM v1806 DAKOTA 6.8
4. http://www.wolfdynamics.com/tutorials.html?id=46

3. TEXT
Introduction to numerical optimization using DAKOTA and OpenFOAM®
Instructor: Joel Guerrero
Summary: In this training session the attendees will be introduced to numerical optimization using
DAKOTA. We will address how to conduct parametrical and design of experiments studies, single and
multi-objective optimization, surrogate based optimization, exploratory data analysis, and how to
couple DAKOTA with OpenFOAM® (or any other black box solver). To follow this training session a
basic knowledge of OpenFOAM® is required. No prior knowledge of DAKOTA is required.
Abstract: Course_abstract-Joel_Guerrero-Dakota.pdf
Training type: Intermediate
Session type: Undefined
Software stack: OpenFOAM 3.0.x, Dakota 6.3, OpenSCAD, Salome 7.7.1, Python 2.7 (Anaconda).
Training Material: https://drive.google.com/open?id=0BwfuSMqexhZxUExmbTF4Z2Ztckk

4. DAKOTAでは何ができるか？
• パラメータスタディ（Parameter Studies）Vecter,List,Centered,Multidimensional
• 実験計画法（Design of Experiments）DDACE,FSUDACE,PSUADE
• 不確かさ定量（Uncertainty Quantification）
• 最適化（Optimization）
• 校正（Calibration）
DAKOTA
BlackBox
(OpenFOAM)
input X
決定論的、確率論的
output Y
微分可能/不可能、連続/離散
Experimental Data Constraint Condition

5. なぜDAKOTAなのか？
• Hybrid optimization(continuous,descrete, stochastic etc.)
• Surrogate-based optimization
• GUI
• Bayesian Calibration
• Parallel Computing

6. Seleciton of
Parameter study, DOE,DACE,sampling method

7. UQ method selection

8. Optimization method selection
Method Variable Constraint
Gradient Based
Local
Smooth
Continuous
No bound
Bound
Linear & nonlinear
Gradient Based
Global
Smooth
Continuous
Bound
Linear & nonlinear
Derivative Free
Local
Nonsmooth
Continuous/
Decreate
Bound
Linear & nonlinear
Derivative Free
Global
Nonsmooth
Continuous/
Decreate
Bound
Linear & nonlinear

9. AhmedBody周りの流れ
40m/s
L×W×H=1.044×0.389×0.338m
約20万セル
simpleFoam, Steady, kωSST
Iteration:200(original=500)
Slant angle= 0-25deg(6case) (0riginal 26case)
openscad
Dakota
OpenFoam
Slant angle
Stl file
Cd：抗力係数
Slant angle

10. ファイル構成
(ahmed_multi_v1806_1)
casebase  OpenFOAM case file
templatedir : input.template  OpenFOAMへ引き渡すインプット値のテンプレート
run_simulation.template  OpenFOAMでの命令プログラムのテンプレート
dprepro OpenFOAM実行前後のプリポスト処理プログラム（今回は詳細説明はなし）
simulator_script  DAKOTA制御プログラム
Dakota_of_ahmed_multi.in  DAKOTA制御インプットファイル
dakota_cleanup  ファイル初期化

11. Dakota_of_arhmed_multi.in
environment
#graphics
tabular_data
tabular_data_file = 'table_out.dat'
method
multidim_parameter_study
partitions = 5
model
single
variables
continuous_design = 1
lower_bounds 0.0
upper_bounds 25.0
descriptors 'x1'
 Cd値の結果ファイル名
 領域を5分割
 入力変数 ‘x1’
 変数 １個
 下限 0.0
 上限 25.0
 多次元パラメータスタディ

12. Dakota_of_arhmed_multi.in
(つづき）
interface
fork
asynchronous
evaluation_concurrency = 2
analysis_driver = 'simulator_script'
parameters_file = 'params.in'
results_file = 'results.out’
work_directory directory_tag
copy_files = ‘templatedir/*’
# uncomment to leave params.in and results.out files in work_dir subdirectories
named ‘workdir‘ file_save directory_save
aprepro
## when using conmin_frcg (above) with analytic_gradients (below),
## need to turn off the active set vector as the interface does not parse it.
deactivate active_set_vector
 計算実行命令ファイル
 パラメータ入力ファイル
 計算結果出力ファイル
 テンプレートファイル
 外部ソルバー利用
 複数条件の同時計算
 同時計算数
 ワーキングディレクトリにタグをつける 例 条件番号Nのときworkdir.N
ワーキングディレクトリ名 ファイル保存ON ディレクトリ保存ON

13. simlator_script
dprepro $1 run_simulation.template run_simulation
dprepro $1 input.template input.txt
pwd
cp -r ../casebase/* .
sh run_simulation
awk 'NR>=100 && NR<=200 { total += $3; count++ } END { print "Mean_drag " total/count}'
postProcessing/forceCoeffs1/0/coefficient.dat > drag_coe.txt
awk 'NR>=100 && NR<=200 { total += $3; totalsq += $3*$3; count++} END {print "Std_dev " sqrt(1/count*(totalsq -
(total/count)^2))}' postProcessing/forceCoeffs1/0/coefficient.dat >> drag_coe.txt
awk 'NR==1 {print $2}' drag_coe.txt > tmp.txt
mv tmp.txt $2
テンプレートからrun_simulation, input.txtの生成
coefficient.datの100～200ステップのCd平均値をdrag_coe.txtに出力
作業フォルダの生成、OpenFOAM実行
coefficient.datの100～200ステップのCd偏差値Cdをdrag_coe.txtに出力

14. run_simulation
openscad -o geo/ab.stl -D angle=0.000000000000000e+00 geo/ahmed_body2.scad
cp geo/ab.stl constant/triSurface/
surfaceTransformPoints -scale '(0.001 0.001 0.001)' constant/triSurface/ab.stl
constant/triSurface/abscale.stl > log.surfacescale
surfaceFeatureExtract > log.featureextract
Openscadでahmed_body2.scadにangle=0を代入し、ab.stlを出力

15. run_simulation（つづき）
blockMesh > log.blockmesh
decomposePar > log.decomposepar
mpirun -np 4 snappyHexMesh -overwrite -parallel > log.snappy
mpirun -np 4 checkMesh -parallel > log.checkmesh
reconstructParMesh -mergeTol 1e-06 -constant
decomposePar -fields
mpirun -np 4 simpleFoam -parallel > log.simpleFoam
reconstructPar -latestTime > log.reconstructPar
rm -rf processor*

16. Dakota実行
$ . /opt/DAKOTA/dakota68/setDakota
$dakota -i dakota_of.in –o run.out > stdout.out

17. openscad
Slant angle
プログラム言語によるCAD。パラメータ
を変数で与えやすい。

18. mesh
Angle=0° Angle=10° Angle=20°

19. U
Angle=0° Angle=10° Angle=20°

20. table_out.dat Cd:抗力係数
今回計算 オリジナル計算

21. 並列数の影響
OpenFOAM並列数 Evalution
concurrency
Total wall clock (s)
4 1 620
4 2 2976
4 3 4283
1 1 1029
1 2 714
1 3 613

22. まとめ
・OpenFOAMにおけるDAKOTA使用についてOFWorkshop11のトレーニング例をトレース。但し、
環境はDAKOTA6.8、OpenFOAM v1806としたためCasebaseを修正した。
・ArhmedBody周りの定常流れについて、Cd値へのSlant Angle（傾斜角）の影響をパラメーター
スタディした。