Multipoint High-Fidelity Aerostructural Optimization of a Transport Aircraft Configuration
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
This paper presents multipoint high-fidelity aerostructural optimizations of a long-range wide-body transonic transport aircraft configuration. The aerostructural analysis employs Euler computational fluid dynamics with a 2-million-cell mesh and a structural finite-element model with 300,000 degrees of freedom. The coupled adjoint sensitivity method is used to efficiently compute gradients, enabling the use of gradient-based optimization with respect to hundreds of aerodynamic shape and structural sizing variables. The NASA Common Research Model is used as the baseline configuration, together with a wing box structure that was designed for this study. Two design optimization problems are solved: one where takeoff gross weight is minimized, and another where fuel burn is minimized. Each optimization uses a multipoint formulation with five cruise conditions and two maneuver conditions. Each of the optimization problems have 476 design variables, including wing planform, airfoil shape, and structural thickness variables. Optimized results are obtained within 36 h of wall time using 435 processors. The resulting optimal configurations are discussed and analyzed for the aerostructural tradeoffs resulting from each objective. The takeoff gross weight minimization results in a 4.2% reduction in takeoff gross weight with a 6.6% fuel burn reduction, whereas the fuel-burn optimization resulted in an 11.2% fuel burn reduction with no significant change in the takeoff gross weight.
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La notice
- Revue
- Journal of Aircraft
- Thématique
- Advanced Aircraft Design and Technologies
- Domaine
- Environmental Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Government of OntarioCompute CanadaUniversity of TorontoNational Aeronautics and Space Administration
- Mots-clés
- TakeoffAirfoilReduction (mathematics)AerodynamicsShape optimizationFinite element methodEngineeringControl theory (sociology)SimulationComputer scienceMathematicsStructural engineeringAerospace engineeringGeometry
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui