Topology optimization of convective laminar heat transfer

Abstract

Abstract. The topology optimization of systems subject to a fluid flow shows a wide potential for designing optimal and innovative structures. The present works apply the concepts of shape optimization and shape derivative to laminar flows (Navier-Stokes) coupled with heat transfers. In addition to the direct model introduction, a special attention is given to the bi-objective optimization problem and to the algorithm carried out to solve it. The shape derivative is computed thanks to an adjoint state based on a discretization process using the finite volume method. The results show the optimal path of a fluid within a solid domain, taking into account both objectives relative to the minimization of the viscous dissipation and to the maximization of the thermal heat transfer.Résumé. L'optimisation topologique de systèmes sujetsà unécoulement fluide présente un potentiel important pour la conception de structures optimales et innovantes. Les travaux exposés appliquent les concepts de l'optimisation de forme et de la dérivée de formeà l'optimisation d'écoulements laminaires (Navier-Stokes) couplés au transport de la chaleur. Outre la présentation du modèle direct, une attention particulière est donnée au problème d'optimisation qui est par nature bi-objectif età l'algorithme mis en oeuvre pour le résoudre. La dérivée de forme estétablie au moyen d'unétat adjoint basé sur une discrétisation en volumes finis. Les résultats présentés illustrent l'optimisation d'un parcours fluide au sein d'un domaine solide, en prenant en compte les objectifs liésà la minimisation de la dissipation visqueuse età la maximisation du transfert thermique.

Density-based topology optimization with the Null Space Optimizer: a tutorial and a comparison

“…This section presents an additional tutorial for implementing Topology Optimization of 2D heat sinks. This classical test case was initially considered by Bejan (1997), and then solved with density based Topology Optimization in Gao et al (2008); Zhang and Liu (2008); Marck and Privat (2014); Yan et al (2018).…”