본 연구의 목적은 Navier-Stokes 유체와 같은 대용량 문제를 위한 최적화 기법의 개발에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 reduced Hessian sequential quadratic programming을 개발하였다. 첫째, 유체의 해석을 위한 평형 방정식을 최적화 과정에서 제거하여 변수를 줄였고, 또한 평형방정식과 최적화 과정에서 연속기법을 사용하여 최적해를 보장하면서 더욱 해에 쉽게 접근하도록 하였다. 그리고 각 단계에서는 테일러 시리즈를 이용한 근사치를 이용하여 각 단계에서 대단히 좋은 초기치 값을 제공하여 최적해에 더욱 빠르게 접근하게 하고 아울러 유체의 평형방정식을 풀 때에도 해에 더욱 빠르고 쉽게 접근하도록 하였다. 이 기법을 항력을 줄이기 위한 유체의 최적 제어를 위한 문제에 적용하였다. 유체의 흐름을 제어하기 위하여 물체의 경계면에서 유체의 흡입(suction)과 방축(injection)이라는 기법을 사용하여 경계면에서 속도를 제어하였고, 목적함수로써 항력을 표현하기 위하여 에너지 소실의 변화율을 사용하였다. 예제를 통해 본 연구에서 개발한 최적화 기법의 효용성을 입증하였다.

The focus of this work is on the development of large-scale numerical optimization methods for optimal control of steady incompressible Navier-Stokes flows. The control is affected by the suction or injection of fluid on portions of the boundary, and the objective function of fluid on portions of the boundary, and the objective function represents the rate at which energy is dissipated in the fluid. We develop reduced Hessian sequential quadratic programming. Both quasi-Newton and Newton variants are developed and compared to the approach of eliminating the flow equations and variables, which is effectively the generalized reduced gradient method. Optimal control problems we solved for two-dimensional flow around a cylinder. The examples demonstrate at least an order-of-magnitude reduction in time taken, allowing the optimal solution of flow control problems in as little as half an hour on a desktop workstation.