Dissertação
{en_GB=Coupled Aircraft Design and Trajectory Optimization of an Electric UAV} {} EVALUATED
{pt=Nesta tese, realiza-se a otimização de trajetória e configuração da aeronave em simultâneo, com o objetivo de obter um UAV e um trajeto que cumpram uma missão com desempenho máximo. A componente aeroestrutural é tratada pela ferramenta OpenAeroStruct. Esta é uma ferramenta de baixa fidelidade que usa um método de painéis com malha de vórtices e um método de elementos finitos para modelar o escoamento e o comportamento estrutural de superfícies sustentadoras. A ferramenta é modificada para acomodar propulsão elétrica e calcular parâmetros de performance pertinentes, bem como incluir a componente de trajetória, que é implementada através de um método de colocação. A otimização é realizada através de um método de gradientes, para diversos objetivos, tais como minimizar a energia consumida durante a fase de subida, minimizar o tempo de subida até uma determinada altitude e maximizar o alcance, partindo de uma fase de voo cruzeiro. O problema de minimização de energia é também otimizado, individualmente, através da trajetória e da configuração, por forma a melhor quantificar os benefícios da otimização acoplada. Verifica-se que a otimização acoplada permite minimizar a energia em mais 33% e 10.8%, relativamente às otimizações de trajetória e design isoladas, respetivamente. Observa-se também que o tempo de voo e a energia despendida estão fortemente correlacionados, com as funções objetivo das duas soluções a variarem menos de 0.2% entre si. A otimização acoplada requer mais esforço computacional, sendo que o custo não aumenta linearmente com o tamanho do problema., en=In this work, coupled aircraft design and trajectory optimization is performed with the objective of producing a tailored UAV configuration and path that fulfil a mission at peak performance. The aerostructural component is handled by the OpenAeroStruct framework. This is a low-fidelity tool that uses a vortex-lattice method and a 1D finite-element analysis to model lifting surfaces. An upgrade of the framework is developed to accommodate propulsion and its performance metrics, as well as trajectory dependent computations. An electric propulsive system is considered where the propeller is modelled using a relation derived from Blade Element and Momentum Theory. A direct collocation method is used for the trajectory component. Gradient-based optimization is performed for different objectives, such as minimum energy consumed during climb, minimum time to climb to an arbitrary altitude, and maximum final distance starting from a cruise flight stage. The energy minimization problem is also optimized solely through trajectory or aircraft design, isolated, to better quantify the benefits of the coupled optimization. We verify that the coupled optimization is able to further minimize energy in 33% and 10.8%, relative to the isolated trajectory and aircraft design optimizations. We also see that flight time and energy are strongly linked, with the objectives of both solutions varying less than 0.2%. We observe that the coupled optimization is computationally more expensive and that the cost does not increase linearly with problem size.}
junho 1, 2021, 15:0
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