CAESES自動化生成新的幾何變體並耦合CFD求解器來進行模型仿真優化的方法被應用在多種場景下，閥門的設計和優化就是其中之一。這種方法的優勢在於能夠顯著地縮短產品研發時間，並在指定的約束範圍內尋找到最優的設計。
閥門是流體輸送系統中的控制部件，具有截止、調節、導流、防止逆流、穩壓、分流或溢流洩壓等功能。閥門優化的主要目的通常是在規定的壓降下改善通過閥門的流量，即改善閥門的流量係數或流量因子（該參數是一個表徵閥門流動效率相對數值）。
一、案例：耦合SimericsMP+進行閥門優化
用於本次仿真優化的迪普馬四通滑閥
下面將介紹一個閥門的優化案例，為大家呈現使用CAESES並耦合SimericsMP+軟件來優化閥門性能的工作流程。
本文的研究對象是迪普馬公司的一款四通滑閥，它是一種由電磁或者液壓控制的先導式分配結構。我們主要對閥門的兩個端口的形狀進行優化，使得閥門在施加5 bar的壓力時獲得最大的流量。出於這樣的優化目標，在仿真過程中，將滑閥固定到某一特定的位置。在該位置上，端口P和端口A（下圖中藍色部分）通過滑閥內部的通道（下圖中綠色部分）連接，這是該滑閥一個典型的工作狀態。
進行優化的滑閥部件
二、幾何變形設置
首先，將端口從原始的CAD模型中剝離出來，並在CAESES中構建參數化的幾何模型。對於前文提到的兩個端口，分別使用9個參數作為設計變量對其進行變形控制。這些參數控制著端口內部流道的形狀變化。以下動圖展示了各個參數的變形效果。
腔體高度
腔體扭轉角度
腔體變形係數
腔帽高度
腔帽扭轉角度
缸體高度
缸體頂部錐角
腔底部倒圓半徑
外圓半徑
三、SimericsMP+自動化仿真
使用CAESES軟件中“軟件連接”功能，耦合SimericsMP+軟件對新生成的幾何變體進行仿真分析。首先，在CAESES中，對模型的各個部位以不同的顏色進行區分，然後模型以“按顏色剝離”的STL格式輸出。這樣模型的各個部位都能以獨立的stl文件輸出，以方便SimericsMP+軟件對模型的各個部位進行識別，從而很方便地進行邊界設置（如各部位上不同的網格和邊界條件的設置等）並自動生成網格。在SimericsMP+軟件的GUI中進行一次設置後，保存spro格式的腳本文件，它將被CAESES軟件調用並用於每一個變體的仿真計算。
對於計算結果，CAESES能夠自動導入具有完整流場信息的Ensight Gold文件以及包含完整迭代信息的文本文件。後者用於提取優化的目標參數，即前文設定的質量流量。
CAESES軟件中軟件耦合設置以及優化結果顯示
四、優化過程和結果
整個優化過程由三個階段組成。第一階段，採用初級的DoE算法對一個端口模型進行優化，在生成的100個變體裡進行比較，選取優化結果。基於第一次的計算結果，選取4個對性能影響最大的設計變量，譬如這些變量對目標參數有很強的相關性（腔體高度、腔體旋轉角度、外圓半徑、底部倒圓半徑），進行第二階段的DoE計算。該階段，同時對兩個端口進行優化，並生成90個變體進行仿真分析。最終在第二輪DoE結果中選取最優模型，並採用相同的設計變量生成新的50個變體進行局部優化，得到最終的優化模型。
滑閥端口各參數對性能影響趨勢示意
相較於基準模型，最終優化模型的流量提升了9%，在前兩個DoE階段流量提升了7%，局部優化階段又提升了2%。並且在優化過程中監控了端口的體積變化，所有的變體體積都在允許的範圍內，沒有超過限制。在那不勒斯大學工業工程學院對模型進行了試驗測試，驗證了優化結果的可靠性。值得注意的是，那不勒斯大學工業工程學院的研究人員先前進行了手動優化嘗試，得到的優化結果與CAESES自動優化結果性能接近，但是該工作耗費了他們幾個月的時間，而採用CAESES自動化的優化流程僅僅需要幾天的時間。
初始模型（藍色）和優化模型（紅色）對比
“CAESES耦合SimericsMP+進行仿真優化的速度和效率，給我留下了深刻的印象。之前採用傳統方式進行同樣的工作得到相似的結果，耗費了我們近10倍的時間。”
——Michele Pacanetto，迪普馬公司技術總監
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