Dissertação
{en_GB=Concurrent Trajectory Optimization and Aircraft Design for the Air Cargo Challenge 2022 Competition} {} EVALUATED
{pt=Nesta tese, foi desenvolvida uma ferramenta de otimização de projeto de aeronave aeroestrutural acoplado com trajetória para a competição Air Cargo Challenge 2022 para a obtenção de um projeto conceptual ótimo. A ferramenta desenvolvida usa o OpenAeroStruct, um otimizador aeroestrutural de baixa fidelidade que integra o método ”vortex-lattice method” como modelo aerodinâmico e um elemento treliça, viga e torção de 1D para o modelo estrutural. Foi adicionado um módulo de otimização de trajetória com a opção de métodos de interpolação b-spline para aumento da eficiência do otimizador. Foram também adicionados dois modelos de propulsão para determinar a resposta propulsiva da aeronave a uma entrada de controlo. A ferramenta tem a possibilidade de controlar a geometria da aeronave (asa e dimensionamento da cauda) e variáveis de estado e controlo (acelerador e incidência do estabilizador), juntamente com prevenção de falhas estruturais. Usando algoritmos de gradiente, a competição Air Cargo Challenge foi estudada usando dois métodos: otimização de pontuação individual e otimização de pontuação global. Mostra-se que a carga carregada é de extrema importância, juntamente com a escolha da trajetória e as condições de equilíbrio da aeronave durante o voo. Adicionalmente, a geometria ótima da aeronave é deduzida. O método de interpolação b-spline para a otimização de trajetória revelou-se promissora com uma diminuição no tempo computacional de 43%, obtendo, também, uma melhor resposta por parte do otimizador. Os modelos propulsivos mostraram a importância de representar com precisão o comportamento de um sistema., en=In this work, a coupled aerostructural aircraft design and trajectory optimization framework is developed for the Air Cargo Challenge 2022 competition to ultimately achieve the optimal conceptual design decisions. It is based on the OpenAeroStruct framework, a low-fidelity aero-structural optimizer that uses the vortex-lattice method for the aerodynamic solver and a 1D truss, beam and torsional finite element for the structural solver. Additional capabilities were developed, namely a trajectory optimization module using a collocation method, with the option of using b-spline interpolation methods to increase optimizer efficiency. Two different propulsive models were also added to accurately determine the aircraft propulsive response to control input. The framework controls both aircraft geometry (wing planform and tail sizing) as well as the trajectory control (throttle and stabilizer incidence) and state variables, while successfully preventing structural failure. Using gradient-based algorithms, the Air Cargo Challenge competition was studied using two methods: single score optimization and global score optimization. Optimal conceptual tendencies were observed and analysed. Single optimization revealed individual parts (climb, distance and payload) optimal results. Global optimization showed that cargo carried is of the utmost importance along with the trajectory choice and the trimmed conditions of the aircraft in each flight segment. Furthermore, wing and tail surface area relation was deduced along with optimal wing planform surface area. Trajectory optimization b-spline interpolation efficiency method revealed promising with a decrease in computational time of 43% and a better optimizer response overall. The propulsive models showed the importance of accurately representing a system’s behaviour.}
dezembro 14, 2021, 9:0
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