文摘

代理模型的基础上,适当的正交分解是发达国家为了使空气动力学领域的快速和可靠的评估。该方法应用于亚音速湍流流动和适当的正交分解是基于一个高保真的计算。整体的建设、分级和完整的阶乘的飞机一起应用中心组合实验设计策略。投影系数的连续表示在参数空间中,采用响应面方法。三个案例研究。在第一种情况下,问题是变形的边界形状和面临的流过去的落后一步变量一步边坡进行了研究。在第二种情况下,一个二维流过去的NACA 0012翼型被认为是和代理模型(马赫数、攻角)参数空间。在最后一种情况下,汽车外形的气动优化。结果证明基于适当的正交分解降维模型应用于少量的高保真的解决方案可以用来生成气动数据具有良好的准确性以较低的成本。

1。介绍

尽管流非线性和几何复杂性,达成的成熟度级别的计算流体动力学的数值方法可以使执行的详细数值模拟实际利益的问题。然而,存在应用程序,如符合空气动力学的形状优化,起了一个重要的角色在航空航天和汽车工程的设计过程,要求多个模拟执行优化循环。优化技术需要一定数量的预测,升力和阻力等相关的泛函,字段变量参数偏微分系统描述的物理行为的问题。隐式关系的评估的输入(参数)的问题,识别特定的系统配置,输出数量(如升力和阻力)需要偏微分系统的解决方案。许多优化方法和模型已经开发出来,可以区分本地、全球、和混合方法,基于梯度、进化、遗传算法(1]。无论应用优化算法,许多功能关系的评估是必要的。保持一定范围内计算资源的需求,降维模型(rom)(或代理模型)可以使用。罗提供了一种快速和可靠的估计的输入-输出关系,减少了大量的计算成本。

特定的选择罗不过是很关键的,因为它必须保持必要的物理和高保真偏微分模型的预测能力。罗定义可以基于样本,采用克里格等统计分析,多项式混沌扩张,全球代理模型(或主成分分析,2),或者基于维度考虑:偏微分问题的解决方案的发展引发的低维流形参数依赖;因此,离散化的高维度空间可以减少构建一个近似歧管,导致reduced-basis方法(3,4]。

罗本工作中使用的定义依赖于适当的正交分解(POD),统计方法能够提取一些输入的基本物理信息。数据的统计分析允许表达流场的一组低等级基向量和罗获得使用此设置减少。在文学,豆荚Karhunen-Loeve分解等出现在不同的等价形式,主成分分析(PCA)和奇异值分解(计算)5]。根据舱,一个最优的线性基础,名叫豆荚,可能被解释为一个解决方案的投影误差最小化的原始系统,相当于最大化能量投影(6]。因此,最优基向量的一个精力充沛的感觉。如果一个问题是被代表的高保真度计算的一组基向量可能提取,奇异值迅速成为小型和少量的基向量能够近似初始数据。这样,圆荚体提供了一个有效的统计工具来捕获一个模型的主要功能特点是许多自由度和代表它所需的准确性通过使用一组减少的模式。罗派生的高保真模型投影到减少空间张成的只有一些圆荚体模式。

豆荚被应用在许多不同的领域:数据压缩、图像处理、动力系统和流体力学。在流体力学中的应用被首次引入广告(7]在湍流相干结构的检测。在流体力学中,POD通常是用来寻找一个基础的投影navier - stokes方程,获得罗组成的一个系统的常微分方程与时间有关的圆荚体膨胀系数(8]。一般较少,应用POD在频率空间(9或参数空间。后一种情况下,作为一个例子,豆荚可以用来描述流场在修饰体型,使用流几个选定的几何图形信息的身体,形成POD的快照。这种方法的例子可以发现在LeGresley和阿隆索的作品10),Bui-Thanh et al。11),Mifsud et al。12),唐et al。13]。

基于吊舱rom的应用参数空间的空气动力学形状优化非常近,仍在积极开发。在上面所引的参考文献,重点是高速非粘流,在跨音速和超音速政权。目前工作的主要结果是扩展吊舱应用程序的参数空间中低速粘性流和较低的使用数量的减少初始快照。这是可能的原因有两个:首先,高保真的位置计算参数空间中选择使用中心合成设计利用统计推断理论,其次代理模型的错误,对整个模型的解决方案,有一个快速衰减的快照。POD扩张系数函数参数和不断扩展的参数空间的响应面法(RSM) [14使用不同的技术),如最小二乘回归分析和径向基函数(RBF)方法(15]。这种方法称为豆荚和插值(PODI) [16]。

不平凡的强调,对应用程序的响应面方法(RSM) PODI方法能够提供整个字段的原始变量的描述目标函数计算。信息更全面,证明最小的计算工作。RSM,另一方面,可以获得唯一的目标函数的值所需的点。更详细的信息关于这个比较提出了部分3。

在目前的工作,PODI应用于三个测试用例。第一个是低速粘性流过去面临落后一步,一步的斜率作为参数。在第二种情况下,该流过去的NACA 0012翼型是重建的罗两个参数空间(马赫数、攻角)。最后,在第三个案例中,POD是遗传算法耦合;四个形状参数进行了优化,以减少汽车的阻力系数的形状。在所有的应用程序中,得到高保真度的计算从navier - stokes方程的稳定解。

豆荚在论文的第一部分,RSM和插值策略简要描述。第二部分报告的结果下的三个案例研究,并在最后一节中给出了一些结论。

2。适当的正交分解与插值

2.1。适当的正交分解

几种POD方法可以在文献中找到:Karhunen-Loeve分解,主成分分析,奇异值分解(计算)。它可以显示,他们都是等价的6]。对于稳态问题,每个高保真度计算,快照表示为一组离散数据,一个向量的维度和网格点或细胞的数量。在这种情况下,POD称为圣言会是更直接的17]。

2.1.1。圣言会适当的正交分解

豆荚的核心问题是近似的快照同时通过一个单一的,归一化向量尽可能的好,来解决优化问题 在哪里。

在(1),的数量等于快照。

考虑相关的拉格朗日函数(1),以下特征值问题可以写: 与条件

正交向量发现,求解特征值问题(3),被称为豆荚排名的基础 。近似的快照,列,第一个向量是最优在所有等级 近似的列。这个方法是所谓的快照方法(18]。

的选择豆荚的核心重要性。没有可用的先验规则;相反,它是可能的应用启发式准则基于建模能源之间的比例和总能量中包含系统可以表示为

2.2。不断扩展的豆荚投影系数

向量代表一个矢量网格点的标量函数(或细胞),如原始变量的流场。播客应用于每一个无量纲变量来计算不同的基础。如前一节所示,每一个快照可以扩展,设置, 的投影系数 参数空间中的离散函数,定义值相对应的点个人快照。使用派生罗作为预测工具,有必要扩展离散函数在连续函数在参数空间,一般点的场变量参数空间可能近似的线性组合

圆荚体的结合和不断扩展的投影系数称为豆荚和插值(PODI) [16]。

对于一维参数空间,不断扩展是通过线性或样条插值。对于多维空间,采用响应面方法。响应面法(RSM)描述因变量的连续行为一组简单的基函数(14]。反应表面通常是有效的在一个大区域只有在很少的情况下参数;当大量的参数,如在优化问题中,RSM必须认真对待。RSM最初开发了实验数据,采用回归技术。通过这种方式,随机实验波动平滑。数值模拟提供的数据集时,响应面回归方法获得一般不适合完全数据,引入一个不受欢迎的平滑。因此,在这项工作中,除了一个最小二乘回归方法,插值方法,基于径向基函数,进行了研究。

重要的是要强调数量和拓扑离散化不应该改变的高保真度的计算。通过这种方式,正确的不同CFD领域之间的相关性,对应于不同的解决方案,可以执行。只有在几何网格节点的位置可以改变,利用变形的过程。

2.2.1。最小二乘回归

在响应面方法的框架,最小二乘回归可以是一个简单的方法来估计最适合POD系数的近似。

二阶模型的响应面定义的空间参数可以写成

在(8),表示模型的解释变量和吗是一个估计的误差近似。二阶模型可用于强曲率的事件真正的输入-输出关系。另一方面,可以有一个一阶表达式的情况可以适当的系统行为的关系

在目前的工作,两个回归类型使用。

应用关系(8)或关系(9)点的系数评估特定参数的设置我们有系统矩阵表示法: 在哪里,是模型矩阵,,包含了模型的解释变量。系统(10)可以通过最小二乘法最小化,假设零均值:

一旦向量找到的解释变量,定义响应面(8)和POD系数被称为连续函数在参数空间。

2.2.2。径向基函数

最小二乘方法没有提供一个精确的计算值如果使用插值提供。插值多维数据的主要工具之一是径向基函数(RBF)的方法。这背后的指导原则的一般方法是使用翻译一个基函数它只取决于欧几里得距离中心,因此对其中心径向对称的,为了创建一个多维interpolant [15]。圆荚体的响应面模型系数,可以使用RBF的一般形式 与中心和的径向基函数,每一个加权的膨胀系数。在我们的工作中,使用两个典型的径向基函数:高斯函数。的multiquadric。

的参数被称为形状参数,与基函数的宽度有关。在图1(19),形状参数的影响可以理解为高斯e multiquadric基础。

膨胀系数从插值条件确定吗为无条件的,导致对称线性系统,非奇异的如果数据点是不同的20.]:

制定(12)意味着使用尽可能多的径向基函数的约束的数据点的数量在目前工作的数量等于快照。如果快照的数量远远大于自由度需要产生一个可接受的健康,可以坏心肠的线性系统(20.]。为了克服这个问题,插值条件的放松。为了做到这一点,有必要区分径向基函数中心和数据点。这样,问题就变得超定的,矩阵不再是广场,一个独特的逆已不复存在。前面的确切问题成为一个线性优化问题。的Moore-Penrose伪逆的矩阵可以介绍;这个问题变得在最小二乘意义上可以解决。另一种方法解决这个问题的病态矩阵多项式的项添加到RBF近似(21]。在所谓的增强RBF方法中,(12)成为 在哪里多项式和单项条款吗是额外的常量。如果我们考虑一个二维问题,单项项相等。多项式的顺序必须是1度小于RBF。通常采用线性或二次多项式由于高阶多项式的使用也可以计算昂贵。

的情况下,额外的常数项是独一无二的。因为现在的问题是欠定的,正交性条件 应该实施(12]。方程(14以矩阵形式) 的系数矩阵的可以获得

3所示。计算结果

在本节中,提出了三个测试用例的结果。在这些应用程序的能力POD-ROM获得感兴趣的一些字段不属于初始快照模拟验证。

在第一个问题中,快照集获得不同的一个几何参数。在第二种情况下,二维流场经过NACA 0012翼型研究。均匀流的马赫数和攻角的翼舱代理模型的选择作为参数。在最后一种情况下,芯片应用于优化特定汽车的几何和四个形状参数作为设计变量。

3.1。面临落后一步斜率与变量

3.1.1。问题设置

这个测试用例是根据大量的实验工作和Makiola [22]。流输入通道的入口在规定的速度,然后遇到一个步骤。通道部分的增加导致流循环泡沫的生成。再循环的长度泡沫是强烈依赖于长度和坡度的一步。一个可视化问题的设置如图2。问题的几何特点是膨胀率(ER),也就是说,通道的高度之间的比率()和进口的高度。在这个工作中,ER入口高度等于2。为了充分发展通道流前一步,长度的值第一部分的频道必须选择满足不等式;因此,在这项工作中,= 1。同样,有一个充分发展流动一步,背后的通道管的长度,测量步骤,设置为40。

一组四个快照,修改边坡角的一步。这个角假定的值,,,。对于每一个快照,一个完整的CFD仿真实现。设置初始速度等于2.5 m / s在所有情况下,相应的雷诺数,指的是高度的一步,。开源软件的仿真完成OpenFOAM使用simpleFoam解算器和一个湍流模型。四个不同的几何图形的可视化用于快照如图设置3。细胞的数量约为350000。几何变异是通过网格的变形基本配置,保持细胞的数量不变。

3.1.2。豆荚重建

在图4的可视化四舱基向量的分解生成分的速度场。这些基向量的基本组件代理模型和计算部分中解释2.1。1。然后,速度和压力场坡度角的几何特征的一步,不属于初始快照,使用舱代理模型重建。参数空间一维分段线性插值用于计算吊舱系数。

我们计算的误差 在哪里感兴趣的显示字段的值与CFD计算模型和与PODI获得的相应值。错误的值压力场和速度场。因此代理模型能够预测系统的行为在参数空间中,在一个可接受的精度。

第一个也是最精力充沛的豆荚模式可视化图4是定性与重建领域。基于估计(4)表明,第一个吊舱模式包含总磁场能量的99.8%。第一仓模式是能够代表大多数领域能源是内在POD技术因为它最大化平均平方的规范场的投影在圆荚体模式。然而,在这项工作中,所有的豆荚模式被用于重建,因为节省计算时间和精力留住更少的模式是微不足道的。

此外,选择两个部分(图5),第一个放在循环泡沫和第二个接近终点,可以比较获得的速度剖面和高保真的豆荚重建方案。在图6,这种比较是代表。最大相对误差,计算 是1.3%的再循环泡沫。显示相应的稳态流的价值。例如,对于速度,m / s。可能的最大错误发生在这一领域,因为它是一个低能量区和POD技术是最佳的精力充沛的感觉。

3.1.3。豆荚重建与不同的快照

量化的影响的快照代理模型的准确性,进一步测试。问题的设置是相同的部分3.1。1但是现在四个不同的代理模型构造和使用3相比,6,11日和21快照。在这种情况下,所有快照的几何形状是固定的,与步骤的斜率计算,每个快照施加不同的入口速度。入口速度变化范围在10至30 m / s。在表1,总结四组的快照中使用不同类型的重建。

代理模型用于重建压力和速度场的初始速度15.5米/秒不属于任何初始设置的快照。基于估计(4),它可以表示的能量如何被第一个模式随快照组成一组的数量。此外,第一模式总是能够获得超过总能量的99.99%。

比较重建误差产生的四个代理模型的压力场图所示7。这个错误计算沿管的中心线。正如所料,这种差异和快照数量的增加减少。然而,在three-snapshot情况下,最大误差已经接受的,低于2.5 Pa。

在图8,重建误差的变化使用四种不同的压力场快照集可以看到。错误的趋势是明确的和11个快照代理模型的使用似乎是最优的,在计算时间和准确性方面,相比之下,21-snapshot情况。正如所料,和许多快照是更精确的结果,但在three-snapshot重建,错误已经是可以接受的。圆荚体分解是积极意义上的最优;因此,在一个稳定的问题,第一个吊舱模式相当总是能够得到相关部分的磁场能量和减少数量的模式和快照可以用于构建一个代理模型。

3.2。NACA 0012翼型

在本节中,问题的二维稳定亚音速流过去的NACA 0012翼型进行了分析。代理模型的参数空间是二维的:攻角机翼和马赫数均匀流。应用POD-ROM获得流场参数组合不属于初始设置的快照。一个2级全因子设计应用于定义初始快照集组成的配置将使用CFD完整模型问题的解决。在图9设计在参数空间的,表示可以看出,一起重建的位置字段,和的值用于创建快照组合进行了总结。一个测试的目的是为了比较不同插值和回归技术,部分将对此进行说明2.2PODI。

navier - stokes方程的数值解是高保真解决这个问题。这项工作中所使用的解决者simpleFoam从开源软件OpenFOAM。Spalart-Allmaras模型壁函数用作湍流模型。离散几何与约500000个细胞。在图10,网格计算域和变焦的机翼周围的地区。

压力和速度场与PODI重建技术三个不同的点:,,,、0.08和0.11,分别。四个技术用于定义的响应面POD系数:一阶最小二乘法回归,使用高斯径向基函数的基础上,有或没有多项式项,multiquadric基础考虑多项式的项。比较的结果图中可以看到11最大的错误,只有三个是重建点。最好的总体结果压力场的重建是获得使用径向基函数与高斯分布的基础上,没有插值条件的放松,和形状参数的值1.05。在这个应用程序中,一个常数参数是为所有不同的选择径向基函数;因此,,。

舱的情况下重建的速度场,反应表面的行为是不同的。在这种情况下,获得更低的错误使用multiquadric基础上,用正交性条件。这些插值方法将用于机翼代理模型构建部分3.2。1。

在所有的三个测试点,代理模型显示良好的协议与高保真的解决方案。

3.2.1之上。快照的数量的影响

以类似的方式所面临的落后一步的情况下,研究了不同数量的快照的影响。目的是显示错误时的快速衰减增加快照,因此使用ROM的可能性减少快照集。特别是,四个PODI代理模型构造使用4、9、16、25快照对应2 -,3 -,4 - 5级全因子设计的两个参数,马赫数和攻角。对前一节的代理模型,参数范围扩展:从0.05到0.25和现在是不同的之间的是和。在图12快照位置的可视化显示。代理模型是用来重建压力和速度场在七个随机点在参数空间。重建的病例的位置(总结在表)飞机2。

错误的解决方案对CFD使用表达完整的计算模型 在哪里是细胞的价值感兴趣的领域与CFD计算模型和与PODI获得的相应值。

在数据13和14,误差趋势获得(20.)所示压力和速度场。正如所料,减少错误的快照数量增加。在速度场的情况下,低于0.01的值,错误正在慢慢减少。因此,这取决于先天的门槛代理模型的误差,使用25快照可以避免和9 -或16-snapshot集可以被使用,节省计算时间和精力。压力场,产生更高的错误,但是使用16-snapshot设置能满足精度要求。

3.2.2。比较响应面方法和POD方法

响应面方法(RSM)是一种插值/回归技术能够预测所需参数值组合,从获得的信息从一个已知的数据集。在本文中描述的舱代理方法,RSM用于获得POD系数对应参数不属于初始快照集。

在本节中,POD方法之间的比较和RSM独立将。高斯基础是用于构建径向基函数的响应面技术。

这两种方法最重要的区别是,在RSM会输出一个数字(例如,问题的目标函数),每一个流体动力学的POD方法整个字段变量可以获得的利益。

NACA 0012翼型的问题被认为是和升力和阻力系数计算使用响应面与高斯基础和形状参数。16-snapshot的前一节中使用POD法和空气动力系数计算在同一点然后利用建立响应面。

同样的6个测试点,A, B, C, D, E, F,一节是用来比较的方法。

在图15,相对误差的计算升力系数对CFD的解决方案可以看到RSM和POD方法。在图16错误的报道,阻力系数的计算。

结果具有可比性而且POD方法的输出不是单个值而是整个领域。

3.3。阻力系数优化汽车的形状

3.3.1。问题和CFD设置

在过去的测试用例,POD-ROM受雇于一个优化循环获取汽车的最小阻力系数的形状。基本形式是开源DrivAer车型从慕尼黑工业大学(23]。阻力系数是最小作用于四个形状参数:长度、宽度,高度树干和扩散器的高度(图17)。通过网格变形参数改变。这个概念澄清的图18主干宽度的变化可以可视化。在图19树干高度的变化可以看出:从基本配置,最低()和最大()的变化。

可以制定优化问题 与车辆拖,密度,稳态流的速度参考面积等于车辆最大额区。

离散几何与1959410细胞和CFD仿真执行OpenFOAM解算器simpleFoam使用一个湍流模型。是40 m / s和雷诺数。正确的变形所需的相应的设计变量值与网格变形了。因此,每个几何的细胞数量保持不变,只有一些点位置修改。

3.3.2。优化

在这个特定的问题,成本函数评估符合阻力系数的计算。前面解释的那样,采用降维模型是很有吸引力的,以避免大量的高保真度计算;因此,POD方法:压力、速度、湍流动能,特定的湍流耗散,湍流涡粘性,并通过细胞质量流的脸字段是重建,然后计算阻力系数。快照集的选择是由中心合成设计理论的基础上。快照的数量决定了CFD计算总数。快照的一个适当的选择是非常重要的因为他们的计算是最耗费时间的一步整个优化过程。舱的计算基础是下面一节中描述的方法完成的2。反应生成表面的二阶最小二乘法或使用径向基函数插值部分中解释2.2。

优化必须在执行一个四维参数空间;因此,愿意采用全析因设计水平,我们必须构建快照仅为2级的情况下,这个数字将增长指数增加的水平。考虑代理的错误趋势模型建立在前两个测试用例,减少初始快照集可以在这种实用的情况下使用。2级分式析因设计采用添加中心点,而不是一个完整的水平和快照集是由只有9快照。在表3,设计参数的描述组合用于生成报告快照。在这个表中,变量代表的最高和最低值和,分别。高和低水平的实际价值确定设计参数的约束条件和优化为,,和为。

一旦快照计算,其余功能评估所需的优化算法使用PODI代理模型。

在这个应用程序中使用的优化算法是苏杰格(简略遗传算法)实现图书馆的开放源码软件。苏是一个古典简略遗传算法执行一个成本函数的优化。显然,使用遗传算法不是强制性的:PODI代理模型可以与任何其他的优化器。

在这个问题上,设计变量表示的浮点数,随机初始化和控制,以避免重复。个人创作初始种群的数量是50。一个洗牌随机交叉类型设置率为0.8。与这个特定的交叉,父染色体序列,一旦选定,是随机打乱,然后执行单点交叉。这个操作是有用的消除位置偏差与每个染色体的长度有关。一个随机变异率0.08的。这种突变对应于一个随机选择的个体和一个随机选择的一个设计变量分配一个随机的有效值。7代后,遗传算法能够确定一个最优解计算使用代理模式。最佳的阻力系数是0.3013,从一个基本配置(所有参数(0级)为0.3111,与1.8%的改善。误差对CFD的解决方案为最优点是1.36%。

采用PODI代理模型大大减少了计算时间的优化:而不是~ 240 h不采用代理模式,2 ~ 90 h与PODI是必要的,使用Intel Xeon E5440四核处理器。

图20.显示了POD考虑能量与模式。结果有直接类比与前两个测试用例,尤其是问题面临的落后一步。考虑,例如,分的速度,第一个吊舱模式能够代表更大(99.3%)的能量及其定性外形与重建领域。其他舱模式添加信息的区域场以最小的能量,因此大部分的车辆。所有舱模式用于代理模型评估,如前面所示的测试用例,因为这不是计算要求。

为了进一步比较适当的正交结果重建的最优配置,一段后车辆的定义如图21。速度和压力资料在本节中,沿中心线的车辆,是绘制在图22。最大相对误差,计算部分3.1。2速度,0.73%和3.14%的压力。

3.3.3。豆荚系数计算

测试代理模型,14个随机选择参数空间中的点。这些点属于第一代个人创建的优化算法。为了有一个可视化的点,一片的四维参数空间的点的位置飞机可以看到图23。比较一些不同的方法来构建POD的响应面系数如图24。之间的比较是由四种插值:使用高斯RBF基础上,与高斯RBF基础上,和放松的插值条件只使用5节点;与高斯RBF基础和多项式项;multiquadric基础和多项式的项。没有回归的初步测试用例错误,因为在使用这些类型的重建是远远高于使用径向基函数插值。

计算的相对误差不考虑重建领域但使用阻力系数,即目标函数优化问题和CFD模拟,被认为是参考解决方案: 图分析24,可以看出错误增加使用高斯RBF基地没有任何修改。放松一个多项式插值条件和添加的项,用于提高矩阵的条件,给减少百分比误差。multiquadric和高斯基地能够生成一个响应面,预见准确PODI重建系数的值。插值条件的放松给好的结果,但最初的选择数量和节点的位置是一个额外的未知在构建过程中需要处理的代理模型。另一方面,一个多项式的项是容易实现,因此代理模型的建设与优化器,multiquadric基础没有放松,除了采用多项式的术语。

4所示。结论

三个应用程序的适当的正交分解与插值(PODI)建设的代理模型。在第一种情况下,PODI / ROM建于向后一步面临的问题不同的斜率的一步。这项技术提供了可接受的替代CFD模拟结果显示其能力一旦初始快照。

第二个问题是建设一个最佳PODI /罗为了分析周围的亚音速流场稳定NACA 0012翼型。生成的参数空间是二维的,不同的稳态流马赫数和攻角的翼型。四个代理模型建立和比较使用不同的数字和快照PODI的不同响应曲面插值系数。

第三例是一个实际的案例和代理模型与一个简略的遗传算法。四个形状参数选为设计变量和一个完整的车辆的阻力系数是成本函数最小化。所需的函数评价遗传算法进行通过PODI / ROM避免其他CFD模拟除了生成所需的初始快照。保存的时间是非凡的。

在所有三个案例被认为在这工作,PODI方法能够产生一个一致的低错误代理模型可用于快速评估感兴趣的流场使用减少初始设置。的数量和位置的快照是至关重要的特性影响计算的努力在建立代理模型和它的准确性对整个模型的解决方案。快照集的最优位置和数量可以是一个有用的未来调查的主题,结合理性选择的特定类型的响应函数和方法来计算一个可靠的ROM的先验估计精度。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。