Dynamic Aeroelastic Analysis Using Reduced-Order Modeling with Error Estimation
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2021-2547.vid This paper presents a methodology for dynamic aeroelastic analysis of aircraft based on model order reduction with error estimation. A projection-based model order reduction approach is used to create an aerodynamic reduced-order model (ROM) which is coupled to a structural model to create an aeroelastic ROM. The governing aerodynamic equations are the linearized semi-discrete Euler equations. Flutter analysis is conducted by analyzing the eigenvalues of the aeroelastic ROM. A dual-weighted residual-based error estimator is presented which approximates the error in the eigenvalues obtained from the reduced eigenproblem relative to the eigenvalues from the high-dimensional aeroelastic model. The error estimator thus allows for the construction of aeroelastic ROMs with select eigenvalues that satisfy a user-prescribed accuracy. The aerodynamic ROM is constructed using approximate high-dimensional aeroelastic eigenvectors computed using the two-sided Jacobi-Davidson algorithm. Dynamic aeroelastic analyses are presented for a two degree of freedom structural model and for the AGARD 445.6 wing test case. The error estimator is shown to have good agreement with the exact error. For the test cases presented in this work, the cost of computing the flutter point at a given Mach number is equivalent to the cost of approximately 4 to 5 steady nonlinear flow evaluations of the high-dimensional Euler equations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».