Die Effizienz und Zuverlässigkeit eines Produktes in der Strömungstechnik ist stark von geometrischen Aspekten abhängig. Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Optimierung der Geometrie auf grosses Interesse stösst. Die Aufgabe der Computational-Shape-Optimization ist diejenige Geometrie zu finden, welche optimal in Bezug auf die Minimierung einer voraus definierten Zielfunktion ist. Dabei dürfen die Einschränkungen hinsichtlich der definierten Parameter nicht verletzt werden. Die Bestimmung der Geometrie erfolgt in einem iterativen Prozess. Dieser beinhaltet in der Regel die parametrisierte Definition der Geometrie, die automatische Vernetzung, die ressourcenintensive CFD-Simulation und Bestimmung des Zielfunktionswertes. Das Herzstück einer jeden Optimierung ist der Optimierungsalgorithmus. Dieser ist verantwortlich für die Wahl der geeigneten Geometrieparameter. Das CC FMHM setzt hier auf nicht konvexe, kontinuierliche, Gradienten freie Optimierungsalgorithmen. Zum Einsatz kommen genetische, sowie auch Surrogate basierende Algorithmen. Unter letzteren befinden sich auch Eigenentwicklungen des CC FMHM. Das Einsatz Gebiet an der HSLU der Computational-Shape-Optimization reicht von einfachen Rohrkrümmern und Flügelprofilen bis hin zu komplexeren Geometrien wie Kreiselpumpen und mehrstufigen Kompressoren.
Ein spezielles Gebiet der Optimierung ist die Adjoint Methode. Diese ist stark mit der Softwareentwicklung des CC FMHM gekoppelt.
