Evaluating aircraft flutter instability in preliminary design requires different aerodynamic models for various flow regimes and selecting appropriate optimization algorithms, as both impact sizing results. This study examines integrating different aerodynamic models into the NeoCASS suite and two optimization algorithms into NeOPT to understand their effects on flutter speed and sizing results. In this study, aerodynamic models are modified by adjusting the Generalized Aerodynamic Force (GAF) matrix, in addition to using the existing DLM solver. This is done using ALIS, a 3D panel code based on Morino’s formulation, and SU2, an Euler solver. The Genetic Algorithm (GA) is also implemented in NeOPT alongside the existing Sequential Quadratic Programming (SQP) algorithm. Test cases include the AGARD445.6 wing model for comparing flutter results with literature and experimental data. A more complex model from the U-HARWARD project, featuring a High Aspect Ratio Wing (HARW) with an aspect ratio of 15, is prepared. Flutter optimization for this model is performed using DLM and ALIS aerodynamics with SQP and GA algorithms. A new formulation for unconstrained flutter optimization is also proposed and applied. For each aerodynamic model, flutter results align well with literature and test references. Beyond Mach 0.6, potential theories become conservative, making the Euler solver the only reliable tool in the transonic regime. While the new formulation performed well with each algorithm, the best results are achieved using GA with ALIS aerodynamics. However, selecting methods and algorithms involves trade-offs, and the optimal approach for designing next-generation aircraft remains an open question in the literature to be studied.
La scelta del metodo di calcolo delle forze aerodinamiche e la scelta dell’algoritmo di ottimizzazione risultano essere fondamentali in fase di progetto preliminare. Infatti, entrambi impattano sulla valutazione del flutter e sul dimensionamento aeroelastico. Questo lavoro di tesi propone l'integrazione di diversi modelli aerodinamici nella suite NeoCASS e di due algoritmi di ottimizzazione in NeOPT, illustrando i loro effetti sulla velocità di flutter e sui risultati di dimensionamento. Per quanto riguarda il calcolo delle forze aerodinamiche generalizzate (GAFs), in aggiunta al solutore DLM, sono state sviluppate due interfacce con solutori esterni: la prima con un metodo a pannelli 3D bastato sul metodo di Morino (ALIS), la seconda con il codice CFD opensource SU2. Il modulo di ottimizzazione di NeoCASS, NeOPT, è stato arricchito aggiungendo la possibilità di scegliere un algoritmo genetico (GA) come alternativa ai metodi a gradiente (GB: gradient based) già disponibili. Dopo essere presentati dal punto di vista matematico ed implementativo, i nuovi metodi sono stati validati su alcuni casi prova. L’ala AGARD445.6, della quale sono disponibili molti risultati sperimentali e numerici, è stata utilizzata per validare i metodi aerodinamici utilizzati per il calcolo del flutter. Infine, l’ottimizzazione aeroelastica è stata eseguita su un modello completo di ala ad alto allungamento (HARW: High Aspect Ratio Wing), derivante dal progetto U-HARWARD e con un allungamento AR=15. Durante l’ottimizzazione, sono stati considerati diversi metodi aerodinamici (DLM e ALIS) e diversi metodi di ottimizzazione (GB e GA). In aggiunta, è stata effettuata un’ottimizzazione senza esplicitare il vincolo di flutter, ma considerandolo come funzione di penalità. I risultati ottenuti sono in linea con i risultati disponibili in letteratura, mostrando come in regime transonico i metodi a potenziale risultino essere conservativi. Sebbene la nuova formulazione abbia ottenuto buoni risultati con ogni algoritmo, i migliori risultati sono stati ottenuti utilizzando l’algoritmo genetico in combinazione con ALIS. Tuttavia, la scelta dei metodi e degli algoritmi implica dei compromessi (tempo di calcolo/precisione) e l'approccio ottimale per la progettazione di velivoli di nuova generazione rimane una questione di trade-off.
Multi-fidelity models and methods for flutter analysis and optimization
Özkesiciler, Müslüm
2023/2024
Abstract
Evaluating aircraft flutter instability in preliminary design requires different aerodynamic models for various flow regimes and selecting appropriate optimization algorithms, as both impact sizing results. This study examines integrating different aerodynamic models into the NeoCASS suite and two optimization algorithms into NeOPT to understand their effects on flutter speed and sizing results. In this study, aerodynamic models are modified by adjusting the Generalized Aerodynamic Force (GAF) matrix, in addition to using the existing DLM solver. This is done using ALIS, a 3D panel code based on Morino’s formulation, and SU2, an Euler solver. The Genetic Algorithm (GA) is also implemented in NeOPT alongside the existing Sequential Quadratic Programming (SQP) algorithm. Test cases include the AGARD445.6 wing model for comparing flutter results with literature and experimental data. A more complex model from the U-HARWARD project, featuring a High Aspect Ratio Wing (HARW) with an aspect ratio of 15, is prepared. Flutter optimization for this model is performed using DLM and ALIS aerodynamics with SQP and GA algorithms. A new formulation for unconstrained flutter optimization is also proposed and applied. For each aerodynamic model, flutter results align well with literature and test references. Beyond Mach 0.6, potential theories become conservative, making the Euler solver the only reliable tool in the transonic regime. While the new formulation performed well with each algorithm, the best results are achieved using GA with ALIS aerodynamics. However, selecting methods and algorithms involves trade-offs, and the optimal approach for designing next-generation aircraft remains an open question in the literature to be studied.File | Dimensione | Formato | |
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