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Introducción La estabilización de capas de mezcla supersónicas constituye un reto importante en ingeniería aeroespacial por su impacto en la eficiencia aerodinámica y la generación de ruido. Las inestabilidades en estas capas originan comportamiento turbulento que degrada el rendimiento global. Los generadores de micro-vórtices MVG colocados estratégicamente en el campo de flujo ofrecen una solución prometedora al introducir remolinos controlados que interrumpen la formación y el crecimiento de esas inestabilidades. Sin embargo, optimizar la matriz de MVG en términos de separación, altura y ángulo para condiciones geométricas y operativas concretas es costoso computacionalmente y suele requerir iteraciones experimentales prolongadas. En este trabajo se propone y valida un marco de optimización bayesiana para identificar rápidamente diseños óptimos de matrices de MVG destinados a la estabilización robusta de capas de mezcla supersónicas.
Antecedentes y trabajos relacionados Las aproximaciones tradicionales para optimizar MVG utilizan métodos basados en gradiente o búsquedas exhaustivas que convergen lentamente en espacios de diseño de alta dimensionalidad. Los avances en aprendizaje automático, en particular la optimización bayesiana, aportan una alternativa más eficiente. La optimización bayesiana emplea un modelo sustituto probabilístico, típicamente un Proceso Gaussiano GP, para aproximar la función objetivo como la intensidad de turbulencia o el espesor de la capa de mezcla y seleccionar inteligentemente nuevos puntos de muestreo mediante una función de adquisición que equilibra exploración y explotación. Estudios previos han aplicado con éxito BO a optimización aerodinámica de perfiles y álabes, pero los algoritmos sistemáticos y cuantitativos para matrices de MVG siguen siendo limitados.
Metodología Marco de optimización bayesiana para diseño de matriz MVG El espacio de diseño se conceptualiza como tridimensional: separación S entre MVG en rango 0.5 mm a 5 mm, altura H en rango 0.1 mm a 1 mm y ángulo alfa en rango 0° a 20°. La función objetivo f(S,H,alfa) busca minimizar la energía cinética turbulenta TKE dentro de la capa de mezcla, evaluada mediante simulaciones CFD RANS con modelo turbulento k-omega SST ejecutadas en ANSYS Fluent. El bucle de optimización bayesiana empleado incluye: inicialización con 10 muestras por Latin Hypercube sampling para sembrar el GP, ajuste del modelo GP con núcleo Matérn para capturar covarianzas, uso de la función de adquisición Expected Improvement EI para seleccionar el siguiente diseño, evaluación por simulación CFD de alta fidelidad en el candidato seleccionado y repetición iterativa del ciclo por ejemplo durante 50 iteraciones.
Configuración experimental y validación Las simulaciones consideran una capa de mezcla supersónica Mach 2.0 con espesor inicial de 10 mm en un dominio computacional de 100 mm por 40 mm mallado con elementos hexaédricos estructurados y refinamiento en zonas de gradientes fuertes frente a la superficie y en el borde de la capa de mezcla. Condiciones de contorno: velocidad de entrada, presión de salida y pared no deslizante. La validación del proceso compara el diseño optimizado con una matriz de referencia uniformemente espaciada y con una configuración aleatoria, analizando perfiles de TKE y reducción del ancho de la capa de mezcla.
Análisis de datos y resultados Convergencia del algoritmo La optimización bayesiana mostró convergencia robusta en 50 iteraciones, mejorando consistentemente la TKE y reduciendo el ancho de la capa de mezcla. Configuración optimizada La configuración óptima hallada fue S = 3.2 mm, H = 0.7 mm y alfa = 12° lo que condujo a una reducción de TKE del 25 por ciento respecto al caso base y del 15 por ciento respecto a la configuración aleatoria. El ancho de la capa de mezcla se redujo un 18 por ciento frente al caso base y un 12 por ciento frente a la aleatoria. Perfiles de TKE ejemplares: caso base k_max = 0.035 m2/s2 en x = 25 mm, aleatorio k_max = 0.031 m2/s2 en x = 26 mm, optimizado k_max = 0.026 m2/s2 en x = 23 mm.
Discusión y conclusiones El estudio demuestra la eficacia de la optimización bayesiana para identificar configuraciones de MVG que estabilizan capas de mezcla supersónicas con menor coste computacional que los métodos tradicionales. El marco propuesto acelera la exploración de diseño y facilita la identificación de configuraciones de alto rendimiento aplicables en aeronaves supersónicas y túneles de viento de alta velocidad. Extensiones futuras incluyen incrementar la complejidad de las variables de diseño, por ejemplo formas paramétricas de MVG, y la incorporación de estrategias de control adaptativo que ajusten la configuración en tiempo real según las condiciones de flujo.
Verificación técnica y robustez Los pasos de verificación incluyen mallado estructurado y refinado en zonas críticas, validación de convergencia del optimizador y uso de RANS con k-omega SST que ofrece un equilibrio entre coste y precisión para evaluaciones sistemáticas. El uso de Procesos Gaussianos y de la función de adquisición Expected Improvement ayuda a evitar trampas por mínimos locales y a mantener un balance entre exploración y explotación.
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