TurboAgent：ターボ機械の空力設計のためのLLM駆動自律型マルチエージェント・フレームワーク

Abstract

ターボ機械の空力設計は、幾何形状の生成、性能予測、最適化、そして高精度な物理ベース検証を含む、複雑で密に結合された多段階プロセスである。既存の知的設計アプローチは通常、個々の段に焦点を当てるか、あるいは緩く結合されたパイプラインに依存しているため、完全に自律的なエンドツーエンド設計は困難である。本研究では、この課題に対処するために、TurboAgentを提案する。TurboAgentは、ターボ機械の空力設計と最適化のための、大規模言語モデル（LLM）駆動の自律型マルチエージェント・フレームワークである。LLMはタスク計画と調整の中核として機能し、専門的なエージェントが生成設計、迅速な性能予測、多目的最適化、そして物理ベース検証を担当する。このフレームワークは、従来の試行錯誤型の設計を、データ駆動の協調的ワークフローへと変換し、高精度シミュレーションは最終的な検証のために保持する。検証には、遷音速の単段ロータ・コンプレッサを用いる。結果は、目標性能、生成された設計、およびCFDシミュレーションの間で強い一致が得られることを示している。質量流量、全圧比、等エントロピー効率に関する決定係数はすべて0.91を超え、正規化RMSE値はいずれも8%未満である。最適化エージェントはさらに、等エントロピー効率を1.61%改善し、全圧比を3.02%改善する。完全なワークフローは、並列計算の下で約30分以内に実行できる。これらの結果は、TurboAgentが、自然言語による要求から最終的な設計生成までを自律的なクローズドループ設計プロセスとして実現し、ターボ機械の空力設計に対する効率的かつスケーラブルなパラダイムを提供することを示している。